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Synthese stereoskopischer Sequenzen aus 2-dimensionalen Videoaufnahmen
Knorr, Sebastian
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 Dissertation 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 nicht nur stereoskopische Sequenzen aus monokularen Videosequenzen generiert, sondern auch 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.
Extending visual communication to the third dimension by providing the user with a realistic depth perception of the observed scenery instead of flat 2D images has been investigated over decades. Recent progress in related research areas may enable various 3D applications and systems in the near future. Especially, 3D display technology is maturing and entering professional and consumer markets, which increases the demand on 3D-games, 3D-movies, 3D-presentations and interactive 3D-content. This thesis deals with the automatic 2D/3D-conversion of existing 2D-videosequences. A new approach on realistic stereoview synthesis (RSVS) is presented, which belongs to the area of computer vision (CV) and computer graphics (CG). The evaluation of RSVS with several test sequences demonstrates the high performance of the conversion process compared to the state-of-the-art.
