Robust and Accurate Detection of Mid-level Primitives for 3D Reconstruction in Man-Made Environments

Wolters, Dominik ORCID

The detection of geometric primitives such as points, lines and arcs is a fundamental step in computer vision techniques like image analysis, pattern recognition and 3D scene reconstruction. In this thesis, we present a framework that enables a reliable detection of geometric primitives in images. The focus is on application in man-made environments, although the process is not limited to this. The method provides robust and subpixel accurate detection of points, lines and arcs, and builds up a graph describing the topological relationships between the detected features. The detection method works directly on distorted perspective and fisheye images. The additional recognition of repetitive structures in images ensures the unambiguity of the features in their local environment. We can show that our approach achieves a high localization accuracy comparable to the state-of-the-art methods and at the same time is more robust against disturbances caused by noise. In addition, our approach allows extracting more fine details in the images. The detection accuracy achieved on the real-world scenes is constantly above that achieved by the other methods. Furthermore, our process can reliably distinguish between line and arc segments. The additional topological information extracted by our method is largely consistent over several images of a scene and can therefore be a support for subsequent processing steps, such as matching and correspondence search. We show how the detection method can be integrated into a complete feature-based 3D reconstruction pipeline and present a novel reconstruction method that uses the topological relationships of the features to create a highly abstract but semantically rich 3D model of the reconstructed scenes, in which certain geometric structures can easily be detected.

Die Detektion von geometrischen Primitiven wie Punkten, Linien und Bögen ist ein elementarer Verarbeitungsschritt für viele Techniken des maschinellen Sehens wie Bildanalyse, Mustererkennung und 3D-Szenenrekonstruktion. In dieser Arbeit wird eine Methode vorgestellt, die eine zuverlässige Detektion von geometrischen Primitiven in Bildern ermöglicht. Der Fokus liegt auf der Anwendung in urbanen Umgebungen, wobei der Prozess nicht darauf beschränkt ist. Die Methode ermöglicht eine robuste und subpixelgenaue Detektion von Punkten, Linien und Bögen und erstellt einen Graphen, der die topologischen Beziehungen zwischen den detektierten Merkmalen beschreibt. Die Detektionsmethode kann direkt auf verzeichnete perspektivische Bilder und Fischaugenbilder angewendet werden. Die zusätzliche Erkennung sich wiederholender Strukturen in Bildern gewährleistet die Eindeutigkeit der Merkmale in ihrer lokalen Umgebung. Das neu entwickelte Verfahren erreicht eine hohe Lokalisierungsgenauigkeit, die dem Stand der Technik entspricht und gleichzeitig robuster gegenüber Störungen durch Rauschen ist. Darüber hinaus ermöglicht das Verfahren, mehr Details in den Bildern zu extrahieren. Die Detektionsrate ist bei dem neuen Verfahren auf den realen Datensätzen stets höher als bei dem aktuellen Stand der Technik. Darüber hinaus kann das neue Verfahren zuverlässig zwischen Linien- und Bogensegmenten unterscheiden. Die durch das neue Verfahren gewonnenen zusätzlichen topologischen Informationen sind weitgehend konsistent über mehrere Bilder einer Szene und können somit eine Unterstützung für nachfolgende Verarbeitungsschritte wie Matching und Korrespondenzsuche sein. Die Detektionsmethode wird in eine vollständige merkmalsbasierte 3D-Rekonstruktionspipeline integriert und es wird eine neuartige Rekonstruktionsmethode vorgestellt, die die topologischen Beziehungen der Merkmale nutzt, um ein abstraktes, aber zugleich semantisch reichhaltiges 3D-Modell der rekonstruierten Szenen zu erstellen, in dem komplexere geometrische Strukturen leicht detektiert werden können.

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Wolters, Dominik: Robust and Accurate Detection of Mid-level Primitives for 3D Reconstruction in Man-Made Environments.

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