Eine Kamera bildet die dreidimensionale (3d) Welt auf einen zweidimensionalen Bildaufnehmer ab. Somit entsteht bei der Bildaufnahme ein Informationsverlust um eine ganze Dimension. Für eine Reihe von Messaufgaben, vornehmlich in der Klassifikation von Objekten, ist eine zweidimensionale (2d) Information bereits ausreichend. In einer Vielzahl anderer Aufgaben der Fahrerassistenz ist hingegen die 3d Information unverzichtbar, um beispielsweise Sicherheitsabstände zielgenau zu regeln. Entsprechend wird in oft rechenintensiven Bildauswerteverfahren die 3d Szenengeometrie und Dynamik rekonstruiert. Begünstigt durch den anhaltenden Preisverfall von Kamera und Auswertehardware einerseits und der vielfältigen aus Bildfolgen extrahierbaren Information andererseits, werden Bildsensoren in einer beständig wachsenden Vielzahl von Anwendungen eingesetzt.
Während höhere Lebewesen auch zuvor unbekannte Umgebungen nahezu ausnahmslos und mit verblüffender Leichtigkeit visuell wahrnehmen und diese Wahrnehmung erfolgreich zur Navigation nutzen, ist das Wahrnehmungsvermögen maschineller Bildsensoren bislang auf eng begrenzte Domänen beschränkt. Selbst mit dem dadurch formulierbaren Vorwissen ist maschinelles Sehen der menschlichen Leistungsfähigkeit derzeit noch weit unterlegen. Dieses Kapitel gibt einen Überblick über grundlegende Methoden der Bildinterpretation, sowie über das Potenzial und die Grenzen von Bildsensoren. Die theoretischen Grundlagen werden dabei durch zahlreiche Praxisbeispiele illustriert.
Maschinelles Sehen
ATZ/MTZ-Fachbuch
2015-03-03
25 pages
Article/Chapter (Book)
Electronic Resource
German
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