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Das fliegende Auge – Bild- und Videoauswertung für UAVs

Niedrige Auflösung


In bestimmten Fällen ist es gewünscht eine Person oder ein Objekt aus großer Entfernung aufzunehmen. Dies ist besonders bei der Verwendung von UAVs von Interesse, da diese einerseits in einigen Metern Höhe fliegen und andererseits auf Grund des Gewichts und der Ausmaße keine großen Objektive verwenden. Wie bereits erwähnt, ist mit einer aktuellen Action-Kamera schon aus einer Entfernung von knapp 10 Metern eine (Wieder)erkennung von Personen nur noch schwer möglich. In diesen Fällen sind Verfahren zur Auflösungserhöhung interessant. Dabei wird versucht, die im Bild fehlende Information zu schätzen. Abbildung 5 zeigt, wie sich die Erhöhung der Auflösung mit dem Verfahren [8] auf eine Gesichtsaufnahme auswirkt. Bei diesem Verfahren werden Bild- und Bewegungsinformationen aus einem niedrig aufgelösten Video genutzt, um ein höher aufgelöstes Bild des Gesichtes zu berechnen. Die Herausforderung insbesondere bei Gesichtern ist, dass z.B. Sprechen oder Lachen zu komplexen Muskelbewegungen führt, die die Rekonstruktion erschweren.

 

Abbildung 5: Links: Niedrig aufgelöstes Bild (100 x 120 Pixel). Mitte: Aus Video berechnetes hochaufgelöstes Bild nach [8]. Rechts: Vergleich zweier Bildausschnitte (oben: Originalbild, unten: verbessertes Bild).

 

Fazit


Schnelle Fortschritte in der Technologie ermöglichen immer neue Anwendungsfelder für UAVs. Diese Entwicklungen führen auch zu sinkenden Preisen, so dass „hochwertige“ UAVs bereits heute für Privatleute verfügbar sind. In den meisten Fällen werden Bild- oder Videokameras genutzt, so dass die Probleme bei der Auswertung der Daten denen von Standard-Kameras ähneln. Zu nennen sind insbesondere Artefakte durch Bewegungsunschärfe oder durch Rauschen. Aktuelle Kameras erlauben bereits „distante Biometrie“, wobei die Entfernungen auf denen Personen und Objekte (wieder-)erkannt bzw. identifiziert werden können stetig größer werden. Neben der Hardware spielt die Software eine wesentliche Rolle bei der Bild- und Videoauswertung. Die hier vorgestellten Verfahren ermöglichen es zusätzliche Informationen aus Bildern und Videos zu gewinnen und damit die Bildqualität zu verbessern. Diese Verfahren werden am Fraunhofer IOSB erforscht und auf ihre Praxistauglichkeit untersucht.

 

Literatur

 

[1] http://gopro.com/  
[2] http://www.flir.com/
[3] http://www.velodynelidar.com/ 
[4] http://www.phoenix-aerial.com/  
[5] http://www.tetracam.com/Products_Hardware_Accessories.htm#Books
[6] Xu, L., Jia, J., “Two-Phase Kernel Estimation for Robust Motion Deblurring”, ECCV 2010.
[7] K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik, and K. Egiazarian. “Image denoising by sparse 3d transform-domain collaborative ?ltering”. IEEE TIP, 16(82):3736–3745, 2007.
[8] Schuchert, T., Oser, F., “Optical flow estimation with confidence measures for super-resolution based on recursive robust total least squares”, ICPRAM 2012.

 

Autor


Dr. Tobias Schuchert ist Leiter der Gruppe „HPC“-Videoauswertung am Fraunhofer IOSB in Karlsruhe. Nach dem Studium der Informationstechnik an der TU Dortmund forschte er von 2005 bis 2009 am Forschungszentrum Jülich, wo er zum Thema: 3D Rekonstruktion und Bewegungsschätzung promovierte. Seit 2009 ist er am Fraunhofer Institut in Karlsruhe angestellt. Der Fokus von Dr. Tobias Schuchert liegt auf der Videoauswertung von großen Datenmengen, insbesondere von Videoaufnahmen von UAVs. Weitere Themenfelder sind Bildverbesserung, Aktivitätserkennung, Georegistrierung und 3D Rekonstruktion. Er ist Autor und Co-Autor von mehr als 20 wissenschaftlichen Artikeln.

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