Synthese stereoskopischer Sequenzen

Die rasante Entwicklung der 3D-Technologie führt
derzeit zu einer verstärkten Nachfrage nach
3D-Spielen, 3D-Filmen, 3D-Präsentationen und
interaktiven 3D-Inhalten. Von der Motiviation
getrieben, alte Filme als Neuauflage in 3D zu
erleben, beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit
der automatischen Konvertierung von Videosequenzen
von 2D in stereoskopisch 3D. Zur Umsetzung dieses
Ziels wird ein neues Verfahren zur realistischen
Synthese stereoskopischer Ansichten (RSVS) aus
monokularen Videosequenzen, welches auf Ansätzen aus
den Forschungsbereichen der Computer Vision (CV) und
Computergrafik (CG) basiert, vorgestellt. Die
Ergebnisse von RSVS werden anhand zahlreicher
Sequenzen mit Verfahren des aktuellen
Forschungsstandes verglichen und zeigen die
hervorragenden Konvertierungseigenschaften dieses
Ansatzes. Ferner werden weitere Ansätze beschrieben,
die den Einsatz von RSVS erweitern. Zum einen wird
gezeigt, dass RSVS in der Lage ist, Multiview-Video
für Multi-user 3D-Displays zu erzeugen. Zum anderen
lässt sich RSVS mit Super-Resolutionsansätzen
erweitern und somit sowohl die Qualität des
Originalvideos als auch der synthetisierten
stereoskopischen Ansichten erhöhen.

Autorentext
Sebastian Knorr, Dr.-Ing.: Studium der Elektrotechnik mit Schwerpunkt Elektronische Systeme an der TU Berlin, Promotion auf dem Gebiet der 3D-Bildsingnalverarbeitung und Computer Vision an der TU Berlin im Jahr 2008

Klappentext
Die rasante Entwicklung der 3D-Technologie führt derzeit zu einer verstärkten Nachfrage nach 3D-Spielen, 3D-Filmen, 3D-Präsentationen und interaktiven 3D-Inhalten. Von der Motiviation getrieben, alte Filme als Neuauflage in 3D zu erleben, beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der automatischen Konvertierung von Videosequenzen von 2D in stereoskopisch 3D. Zur Umsetzung dieses Ziels wird ein neues Verfahren zur realistischen Synthese stereoskopischer Ansichten (RSVS) aus monokularen Videosequenzen, welches auf Ansätzen aus den Forschungsbereichen der Computer Vision (CV) und Computergrafik (CG) basiert, vorgestellt. Die Ergebnisse von RSVS werden anhand zahlreicher Sequenzen mit Verfahren des aktuellen Forschungsstandes verglichen und zeigen die hervorragenden Konvertierungseigenschaften dieses Ansatzes. Ferner werden weitere Ansätze beschrieben, die den Einsatz von RSVS erweitern. Zum einen wird gezeigt, dass RSVS in der Lage ist, Multiview-Video für Multi-user 3D-Displays zu erzeugen. Zum anderen lässt sich RSVS mit Super-Resolutionsansätzen erweitern und somit sowohl die Qualität des Originalvideos als auch der synthetisierten stereoskopischen Ansichten erhöhen.