Inline Double Layer Depth Estimation with Transparent Materials

Christian Kopf*, Thomas Pock, Bernhard Blaschitz, Svorad Štolc

*Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandBegutachtung

Abstract

3D depth computation from stereo data has been one of the most researched topics in computer vision. While state-of-art approaches have flourished over time, reconstruction of transparent materials is still considered an open problem. Based on 3D light field data we propose a method to obtain smooth and consistent double-layer estimates of scenes with transparent materials. Our novel approach robustly combines estimates from models with different layer hypotheses in a cost volume with subsequent minimization of a joint second order TGV energy on two depth layers. Additionally we showcase the results of our approach on objects from common inspection use-cases in an industrial setting and compare our work to related methods.
Originalspracheenglisch
TitelPattern Recognition - 42nd DAGM German Conference, DAGM GCPR 2020, Proceedings
Redakteure/-innenZeynep Akata, Andreas Geiger, Torsten Sattler
ErscheinungsortCham
Herausgeber (Verlag)Springer
Seiten418-431
Seitenumfang14
ISBN (elektronisch)978-3-030-71278-5
ISBN (Print)978-3-030-71277-8
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 17 März 2021
Veranstaltung42nd German Conference on Pattern Recognition - Virtual, Virtuell, Deutschland
Dauer: 28 Sept. 20201 Okt. 2020

Publikationsreihe

NameLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Band12544 LNCS
ISSN (Print)0302-9743
ISSN (elektronisch)1611-3349

Konferenz

Konferenz42nd German Conference on Pattern Recognition
KurztitelDAGM GCPR 2020
Land/GebietDeutschland
OrtVirtuell
Zeitraum28/09/201/10/20

ASJC Scopus subject areas

  • Theoretische Informatik
  • Allgemeine Computerwissenschaft

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Inline Double Layer Depth Estimation with Transparent Materials“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

Dieses zitieren