Providing a computer the capability to estimate the three-dimensional geometry of a scene is a fundamental problem in computer vision. A classical systems that has been adopted for solving this problem is the so-called stereo vision system (stereo system). Such a system is constituted by a couple of cameras and it exploits the principle of triangulation in order to provide an estimate of the framed scene. In the last ten years, new devices based on the time-of-flight principle have been proposed in order to solve the same problem, i.e., matricial Time-of-Flight range cameras (ToF cameras). This thesis focuses on the analysis of the two systems (ToF and stereo cam- eras) from a theoretical and an experimental point of view. ToF cameras are introduced in Chapter 2 and stereo systems in Chapter 3. In particular, for the case of the ToF cameras, a new formal model that describes the acquisition process is derived and presented. In order to understand strengths and weaknesses of such different systems, a comparison methodology is introduced and explained in Chapter 4. From the analysis of ToF cameras and stereo systems it is possible to understand the complementarity of the two systems and it is intuitive to figure that a synergic fusion of their data might provide an improvement in the quality of the measurements preformed by the two devices. In Chapter 5 a method for fusing ToF and stereo data based on a probability approach is presented. In Chapter 6 a method that exploits color and three-dimensional geometry information for solving the classical problem of scene segmentation is explained

Fornire ai calcolatori la capacità di stimare la geometria tridimensionale di una scena è una delle sfide fondamentali nell’ambito della visione artificiale. Il classico approccio utilizzato per la risoluzione di tale problema prevede l’utilizzo di sistemi di visione stereoscopica. Tali sistemi sono costituiti da due telecamere. Il loro funzionamento si basa sul principio di triangolazione per stimare la configurazione geometrica di una scena. Nell’ultimo decennio, nuovi dispositivi basati sul principio del tempo di volo sono stati proposti allo scopo di risolvere il medesimo problema. Tali dispositivi sono chiamati sensori di profondità matriciali a tempo di volo. Questa tesi si sviluppa attorno all’analisi dei suddetti sistemi da un punto di vista teorico e sperimentale. I sensori a tempo di volo vengono descritti nel Capitolo 2, mentre i sistemi stereo nel Capitolo 3. In particolare viene introdotto un nuovo modello che descrive formalmente il processo di acquisizione dei sensori a tempo di volo. Nel Capitolo 4 viene descritta una metodologia per confrontare i due diversi sistemi. Da questa analisi emerge chiaramente la complementarità dei due sistemi. Questo permette di intuire come una fusione dei loro dati renda possibile un miglioramento della stima geometrica. Nel Capitolo 5 viene descritto un metodo che consente di fondere i dati del sistema stereo e del sensore a tempo di volo. Nel Capitolo 6 viene sviluppato un metodo per sfruttare l’informazione sul colore e sulla geometria di una scena per risolvere il classico problema di segmentazione della scena

Acquisition and Processing of ToF and Stereo data / Dal Mutto, Carlo. - (2013 Jan 15).

Acquisition and Processing of ToF and Stereo data

Dal Mutto, Carlo
2013

Abstract

Fornire ai calcolatori la capacità di stimare la geometria tridimensionale di una scena è una delle sfide fondamentali nell’ambito della visione artificiale. Il classico approccio utilizzato per la risoluzione di tale problema prevede l’utilizzo di sistemi di visione stereoscopica. Tali sistemi sono costituiti da due telecamere. Il loro funzionamento si basa sul principio di triangolazione per stimare la configurazione geometrica di una scena. Nell’ultimo decennio, nuovi dispositivi basati sul principio del tempo di volo sono stati proposti allo scopo di risolvere il medesimo problema. Tali dispositivi sono chiamati sensori di profondità matriciali a tempo di volo. Questa tesi si sviluppa attorno all’analisi dei suddetti sistemi da un punto di vista teorico e sperimentale. I sensori a tempo di volo vengono descritti nel Capitolo 2, mentre i sistemi stereo nel Capitolo 3. In particolare viene introdotto un nuovo modello che descrive formalmente il processo di acquisizione dei sensori a tempo di volo. Nel Capitolo 4 viene descritta una metodologia per confrontare i due diversi sistemi. Da questa analisi emerge chiaramente la complementarità dei due sistemi. Questo permette di intuire come una fusione dei loro dati renda possibile un miglioramento della stima geometrica. Nel Capitolo 5 viene descritto un metodo che consente di fondere i dati del sistema stereo e del sensore a tempo di volo. Nel Capitolo 6 viene sviluppato un metodo per sfruttare l’informazione sul colore e sulla geometria di una scena per risolvere il classico problema di segmentazione della scena
15-gen-2013
Providing a computer the capability to estimate the three-dimensional geometry of a scene is a fundamental problem in computer vision. A classical systems that has been adopted for solving this problem is the so-called stereo vision system (stereo system). Such a system is constituted by a couple of cameras and it exploits the principle of triangulation in order to provide an estimate of the framed scene. In the last ten years, new devices based on the time-of-flight principle have been proposed in order to solve the same problem, i.e., matricial Time-of-Flight range cameras (ToF cameras). This thesis focuses on the analysis of the two systems (ToF and stereo cam- eras) from a theoretical and an experimental point of view. ToF cameras are introduced in Chapter 2 and stereo systems in Chapter 3. In particular, for the case of the ToF cameras, a new formal model that describes the acquisition process is derived and presented. In order to understand strengths and weaknesses of such different systems, a comparison methodology is introduced and explained in Chapter 4. From the analysis of ToF cameras and stereo systems it is possible to understand the complementarity of the two systems and it is intuitive to figure that a synergic fusion of their data might provide an improvement in the quality of the measurements preformed by the two devices. In Chapter 5 a method for fusing ToF and stereo data based on a probability approach is presented. In Chapter 6 a method that exploits color and three-dimensional geometry information for solving the classical problem of scene segmentation is explained
3D geometry estimation, Time-of-Flght cameras, Stereo vision systems, scene segmentation
Acquisition and Processing of ToF and Stereo data / Dal Mutto, Carlo. - (2013 Jan 15).
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