@misc{Decker2007,
  author    = {Decker, Peter},
  title     = {Bildbasierte Bewegungssch{\"a}tzung aus Kamerafahrten anhand pr{\"a}gnanter Merkmale},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kola-1597},
  institution = {Institut f{\"u}r Computervisualistik},
  pages     = {89},
  year      = {2007},
  abstract  = {Im Rahmen der Arbeit wurde ein mehrstufiger Algorithmus entwickelt, der es erm{\"o}glicht, aus Bildfolgen eine Trajektorie der Kamerabewegung zu rekonstruieren. Die Kalibrierung der Kamera beruht auf dem Verfahren von Zhang und erm{\"o}glicht den Ausgleich der durch das Objektiv entstehenden radialen Verzerrung der Bilder. Die sich anschließende Detektion pr{\"a}gnanter Merkmale wird durch den SIFT-Operator geleistet, welcher neben subpixelgenauer Lokalisation der Merkmale zus{\"a}tzlich einen stark markanten Deskriptor zu deren Beschreibung liefert. Außerdem sind die Merkmale invariant gegen{\"u}ber Rotationen, was f{\"u}r einige m{\"o}gliche Anwendungsf{\"a}lle sehr relevant ist. Die Suche nach Korrespondenzen wurde auf Basis der Distance Ratio ausgef{\"u}hrt. Hier wurde eine komplette Formalisierung der Korrelationsbeziehung zwischen Merkmalsvektoren pr{\"a}sentiert, welche eindeutig eine symmetrische Beziehung zwischen SIFT-Merkmalsvektoren definiert, die den an eine Korrespondenz gestellten Anspr{\"u}chen gerecht wird. Zus{\"a}tzlich wurde motiviert, warum die sonst in der Bildverarbeitung g{\"a}ngige Methode der Hierarchisierung zur Reduktion des Aufwands in diesem speziellen Fall zu schlechteren Inlier-Raten in den gefundenen Korrespondenzen f{\"u}hren kann. Anschließend wurde ein genereller {\"U}berblick {\"u}ber den RANSAC-Algorithmus und die aus ihm entspringenden Derivate gegeben.},
  language  = {de}
}