Durch die Verfügbarkeit von kostengünstigen Nahfeldsensoren, die 3D daten der aufgenommenen

Szene in Echtzeit erstellen, entstehen neue Anwendungen im Bereich Computer Vision. Diese Anwendungen

reichen von der Erstellung neuer Mensch-Maschine-Schnittstellen (bekannt als Natural

User Interfaces) über die Erstellung von sehr detaillierten Rekonstruktionen komplexer Szenen (z.B.

in der Spuren an Tatorten oder Kulturstätten) bis hin zu Autonomem Fahren und Erweiterter Realität.

Diese Tiefensensoren basieren hauptsächlich auf zwei effizienten Technologien, dem: Structured-

Light (SL) Prinzip (wie in der Xbox 360 Kinect Kamera) and Time-of-Flight (ToF) Prinzip (wie

Kameras der Firma pmdtechnologies). Während ToF-Kameras die Zeit zwischen Lichtemission der

Beleuchtungseinheit und Empfang der Rückstreuung auf dem ”smart detectors” messen, projizieren

SL Kameras ein bekanntes Lichtmuster in die Szene und messen die Verzerrung zwischen ausgesendetem

Muster und dem resultierenden Bild. Beide Technologien haben ihre Vor- und Nachteile.

Diese Dissertation besteht aus vier Beiträgen. Wir schlagen einen effizienten Ansatz vor,

um Bewegungsartefakte von ToF-Rohbildern zu kompensieren. Danach arbeiten wir an 3DRekonstruktionsanwendungen

und verbessern die Robustheit des Kameratrackings durch die Segmentierung

von bewegten Objekten.

Der zweite Beitrag liegt in der robusten Handhabung von Rauschen in den Rohdaten über die ganze

Verarbeitungskette der Rekonstruktion. Hier wird eine neue Art der Informationsfusion verwendet,

welche die anisotropischen Eigenschaften von Rauschen in den Tiefendaten berücksichtigt und

damit eine schnellere Konvergenz für hochqualitative Rekonstruktionen erzielt.

Abschließend wird eine Methode entworfen welche die Information über die Oberflächenkrümmung

verwendet um auch feine Strukturen von kleinen Objekten robust zu rekonstruieren. Zusätzlich

wird der Gesamtfehler des Kameradrifts eingeschränkt.

With the availability of affordable range imaging sensors, providing real-time three-dimensional information

of the captured scene, new types of Computer Vision applications arise. Such applications

range from designing new Human-Computer interfaces (known as Natural User Interfaces) to the

generation of highly detailed reconstructions of complex scenes (for example to keep track of cultural

heritage or crime scenes), to autonomous driving and augmented reality.

These depth sensors are mostly based on two efficient technologies: the structured-light principle

(such as the Xbox 360 version of the Kinect camera) and the time-of-flight (ToF) principle (as cameras

implemented by pmdtechonologies). When ToF cameras measure the time until the light emitted

by their illumination unit is backscattered to their smart detectors, the structured-light cameras

project a known light pattern onto the scene and measure the amount of distortion between the

emitted light pattern and its image. Both technologies have their own advantages and weak points.

This dissertation is composed of 4 contributions. First, an efficient approach is proposed to compensate

motion artifact of ToF raw images. Thereafter, a work on online three-dimensional reconstruction

application has been investigated to improve the robustness of the camera tracker by segmenting

moving objects. The second major contribution lies on a robust handling of noise on raw data, during

the full reconstruction pipeline, proposing a new type of information fusion which considered

the anisotropic nature of noise present on depth data, leading to faster convergence of high-quality

reconstructions. Finally, a new method has been designed which uses surface curvature information

to robustly reconstruct fine structures of small objects, as well as limiting the total error of camera

drift.