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Bildgestützte Messverfahren

Bildgestützte Messverfahren. Menschliches und maschinelles Sehen, Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung Beleuchtung – “Illumination and Image Formation” Farbe, Farbmodelle Farbwahrnehmung, Farbkonstanz Bildaufnahme – “Solid-State Image Sensing” Kamera

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Bildgestützte Messverfahren

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Presentation Transcript

  1. Bildgestützte Messverfahren • Menschliches und maschinelles Sehen, Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung • Beleuchtung – “Illumination and Image Formation” • Farbe, Farbmodelle • Farbwahrnehmung, Farbkonstanz • Bildaufnahme – “Solid-State Image Sensing” • Kamera • Modell, projektive Geometrie, Kalibrierung • Pose, PnP • Stereo Rekonstruktion • Punktkorrespondenzen (‘corners+descriptors’) • Tracking

  2.  Praxis ! Eine gute Einführung bietet der Katalog von TheImagingSource  LU SS !

  3. Bildaufnahme Solid State Imaging P.Seitz Handbook of Computer Vision and Applications Eds. B. Jähne, H. Haußecker, P. Geißler Vol.1, Chap. 7, pp. 165-222

  4. “Electronic Imaging” Processing Chain

  5. Fundamentals • Photonen dringen in den Halbleiter ein • Erzeugung von Ladungsträger-Paaren • Quanteneffizienz  • Ein Photon kann viele Paare erzeugen • Trennung der Paare: Photostrom • Elektrisches Feld E • Diffusion durch thermische Bewegung • Trennung innerhalb der Rekombinationszeit • Speicherung der Ladungen • Streng lineare Kennline !

  6. Photons  Semiconductor

  7. Optical Losses

  8. Quantum Efficiency

  9. Absorption

  10. Photostrom Verarbeitung • Integration während Belichtungszeit • Ausnutzung der Kapazität mit der das Feld erzeugt wird • Photodiode im Sperrbetrieb • MOS Kapazität • Spezialfälle: • Offset od. Verstärkung programmierbar • Logarithmische Charakteristik

  11. Photodiode vs. MOS Kapazität

  12. Ladungsträger Transport • CCD – Charge Coupled Device • Charge Transfer Efficiency CTE • S-CCD (surface channel): CTE 99.99% • B-CCD (buried channel): CTE 99.99995% • PD – Photodiode • Jedes Pixel hat einen eigenen Schalter zur gemeinsamen „video line“ • Hohe Kapazität der video line  Höheres Rauschen • Siegeszug der CCD gegenüber der PD seit 1970

  13. CCD – Ladungsträger Transport

  14. CCD Architekturen • Frame Transfer: FT-CCD • Nachbelichtung während Transport • Verschluss (mechanical shutter) • 100% Füllfaktor • Interline Transfer: IT-CCD • ~30% Füllfaktor • Elektronischer Verschluss • FT + IT: FIT-CCD • Profikameras

  15. CCD/PD • Frame-transfer (FT) • Interline-transfer (IT) • Field interline-transfer • (FIT) • CMOS PD array

  16. CMOS PD – Logarithmic Response (1)

  17. CMOS PD – Logarithmic Response (2)

  18. PD mit APS • Moderne CMOS Kameras • Active Pixel Sensor APS: • Der erste MOSFET des Ausgangsverstärkers wird direkt bei jedem Pixel platziert • Geringere Kapazität • Geringeres Rauschen !

  19. PD mit APS

  20. APS CMOS Kameras • Vorteile: • Standard CMOS Technologie • Random Access Pixels • Non-destructive pixel readout • Programmable exposure times • Geringer Stromverbrauch • Nachteile gegenüber CCDs • Kleinerer Füllfaktor • Höheres Rauschen • Fixed Pattern Noise

  21. High Speed Tracking mit CMOS Kameras

  22. 4 ways to increase the fill factor (1)

  23. 4 ways to increase the fill factor (2)

  24. Kameras • CCD – CMOS • Analog • Video Standard (RS-170, CCIR, NTSC, PAL) • Frame Grabber + A/D Konverter • Digital • A/D Konversion on chip / in der Kamera • Datentransfer über Bus (USB, Firewire) • „intelligente Kameras“ • A/D Konversion und Signalverarbeitung in der Kamera

  25. Analog Video Standards

  26. Color Sensors • 3-chip (prisms) • Filter (stripe, diagonal stripe, Bayer) • Foveon X3: penetration depth / λ http://www.panasonic-electric-works.at/pewat/de/safedownloads/dd_x633_de_fb_grundlagen_farbbildverarbeitung_0806.pdf

  27. Color Filter Types

  28. Foveon X3 e.g. SIGMA SD10 10.2 Mpixel = 3.4 Mpixel * 3 !!! (R+G+B)

  29. Bildaufnahme HDRC – High Dynamic Range CMOS Imagers U. Seger et al. Handbook of Computer Vision and Applications Eds. B. Jähne, H. Haußecker, P. Geißler Vol.1, Chap. 8, pp. 223-235

  30. HDRC vs. CCD

  31. HDRC Examples

  32. High Speed Examples

  33. Advantages (and problems) of log images

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