lassen. Also unsere kleine Kammer, den Impfraum und lasst
unseren Robby da spazieren und der kann sich ja nicht wehren.
Dem habe ich also hier lauter rote Lämpchen an alle wichtigen Gelenke gemacht.
Das ist so das, was man bei diesen Moving Light Displays macht.
Und dann können wir das uns auch mal anschauen.
Also so spaziert er durch die Gegend, mit seinen roten Lampen.
Und wenn wir das Licht dann ausmachen,
können wir gucken, ob wir da einen tiefen Eindruck kriegen
Alter Film. Sie nehmen 3D. Also ich glaube,
die Nasenspitze ist ganz gut zu erkennen, dass sie vor dem Rest der Welt liegt.
Ansonsten ist der 3D-Effekt nicht ganz so toll. Was dir
das Berechnen von Verschiebungsvektorfeldern so schwierig macht, ist das,
was als Blendenproblem bekannt ist. Seit dies hier war der Ausschnitt,
den unsere Kamera aufnimmt, Und wenn wir Objekte haben,
die sich durchs Bild bewegen, die einfach linear sind,
ohne dass hier markante Punkte drauf sind,
dann haben wir keine Chance zu sagen,
ob die Bewegung nur noch darging oder einfach hier.
Das, was der menschliche Sehsinn dann liefert, also jetzt mindestens uns,
wenn wir so etwas sehen, uns wird es vorkommen,
als würde die Kante sich hier einfach senkrecht verschieben.
Also wenn viele Lösungen da sind und endlich viele,
dann wird das menschliche Sehsystem immer sagen,
ja,
ich nehme die kürzeste Verschiebung an
Und der hofft basierend eben typische Illusionen. Oh,
ich habe unsere Barberpool vergessen. Wir haben extra so
eine Säule mal gebaut. Meine Pofri-Simulation funktioniert nicht gut.
Also wer noch irgendwie einen Film machen will, kann immer
eine richtig gute Barberpool machen. Das Blendenproblem hier ist eben,
das wo wir hier nicht den Rand hier unten sehen,
da sieht man tatsächlich die richtige Verschiebung.
Aber hier oben sollte es so sein,
als wenn die Sachen einfach senkrecht hier schräg senkrecht zur
Kante aufsteigen
Anstatt eine Rotation zu sehen. Kann es auch mit Scheiben machen,
auf dem Dom sieht man es manchmal in den Zuckerwattebuden,
sieht man diese Scheiben.
Und auch da hat man immer den Effekt,
dass es nach außen zu Quellen scheint,
statt sich zu drehen.
Und rechts hat man wieder
falsche Abtastungen,
Ja, so ein bisschen. Okay. Nur mit Quatzkomposer
das Ganze animiert. Also ich denke mal,
hier kann man jetzt sehen,
dass es tatsächlich so die Illusion da ist,
dass die Spirale hier sich sich dreht,
sondern dass die Welt einfach verschwindet.
Nur in der Mitte sieht man
die Drehung
Okay. Alles schön, hypnotisiert. Gut,
gucken wir noch mal auf die andere Art 3D zu machen.
Das ist ja das binakulare Sehen oder Stereoskopie. Und wir können
das ganz gut, weil wir netterweise unsere Augen im Wesentlichen
nach vorne ausgerichtet haben und wir damit einen großen Bereich haben.
Also Augen hier gehören, wo der Blickwinkel, den beide Augen sehen,
sich überlappt und wo wir Triangulation von einer Stereobasis machen können.
Andere Tiere haben nur einen ganz kurzen Bereich,
wo Systerioskopisch sehen können, so ein Armessäschen hier,
kann unheimlich gut nach links und rechts gucken und auch noch nach hinten und sehen,
ob dir der Fuchs kommt, der hungrig ist.
Aber dafür kann es eben die Entfernung zu dem Morigen davon
nicht so gut abschätzen, weil der Bereich,
wo die Augen sich über Lappen recht klein ist.
Weil Stereoskopie ist noch gar nicht so lange bekannt.
Also die ersten Erwähnungen,
dass das römliche Sehen auf zwei Augen zurückgeht,
sind von Charles Witstone und der hat 1838 das
erste Stereoskop gebaut und damit gezeigt,
wie das geht
Das hat sich netterweise überdeckt mit der Erfindung der Fotografie.
Also Fotografie wurde 1839 erfunden und schon im selben Jahr aufbauend auf
den Arbeiten von Wichstor und hat mir auch gleich die erste Stereo-Kamera gebaut.
Also das ging Hand in Hand. Für den hat es ein bisschen gedauert,
aber 56 wurden schon die erste Stereoskope für einen freien Markt gebaut.
Also reiche Leute leisteten sich damals ihr Stereoskop, das war der Renner.
Also ich meine heutzutage vielleicht ein iPad haben muss oder so.
Dann hat es lange, lange Zeit nichts mehr geschehen,
aber bei der großen Weltausstellung in London sind tatsächlich
mehrere tausend Stereoskope
verkauft worden
Das war die technische Neuerung überhaupt. Und man hat es im Spielfilm wieder aufgegriffen,
circa 1950, da wurden die ersten Stereoskopischen Filme gedreht,
so schöne Schinken wie das Munter des Amazonas oder so.
Beim Filme, wo man vor allem Wert darauf gelegt hat,
dass die 3D-Effekte so dramatisch sind,
dass alle Zuhörer in den ersten Reihen total verschreckt waren.
Lass mal ausprobiert, das Abaton hat gelegentlich 3D-Filmen rein.
Und also nach all unseren Recherchen,
wenn man im Abaton einen 3D-Film sehen will,
sollte man sich in Reihe 7 in die Mitte setzen.
Das ist die beste Stereobasis, dass man die Effekte
gut sieht und gleichzeitig aber keine Genicksterre kriegt.
So, dann kamen als Neuerungen zu 59 die Idee der
Zufallspuls Stereogramme, das werden wir uns gleich nochmal anschauen.
Und 79 von Tyler, die Autos Stereogramme genommen. So,
die ersten Stereokameras, die 18, 95 so auf den Markt kamen,
Das war in dieser schönen Dinge, wo man so eine Box brauchte,
wo die Silentine beschichteten Fotoplatten schön feucht gehalten werden konnten.
Brauchte natürlich ein Stativ. Und eben die zwei Augenblinden kamen
die Platten da rein. Gerade auf Kinderfotos von mir entdeckt.
Die erste Kamera, mit der ich je fotografiert hatte,
das war keine Stereokamera, aber auch eine Plattenkamera.
Also die erste Kamera, die ich in die Hand kriegte,
war tatsächlich vor dem Zweiten Weltkrieg gebaut worden.
Damals hatte man noch Plattenkameras. So, das sind so Stereo-Betpaare,
wie sie bei der großen Weltausstellung in London gezeigt worden,
ja, aus dem.
Und wenn man die mit Cross-Eye-Stereo anschaut, also einfach senkrecht drauf schielt,
dann sollte man sie auch Ordistereoskop räumlich sehen können.
Oder hier Elefanten an der Wasserstelle, also die ganzen Vorteile,
die damals unterwegs waren, haben meistens dann noch eine Nysterio-Kamera mitgeschleppt, ne?
Können die Sachen einmal mal versuchen durch Blinken zu zeigen,
in der Hoffnung,
dass wir damit
einen Stereo-Effekt hinkriegen
Also jetzt mindestens, es ist nervig, ja,
aber man sollte den Eindruck haben tatsächlich,
dass manche Dinge dichter dran sind als andere, die eben weiter und stärker wackeln.
Das ist so ein Stereoskop für Arme. Wie ein Komparator.
Oder hier der Film des Kehabspyramide. Also auch hier muss man den Eindruck haben,
dass die Menschen, die hier vorne stehen,
tatsächlich Sich weiter bewegen, größere Stereo-Paralaxen haben,
wenn man immer zwischen dem rechten und linken Bild ganz schnell
hin und her schaltet und dann mit eben räumliche Informationen rauskriegt.
Gut. Bups, eckt mit euch. Boah,
die Elefantenherde kann man gleich mal selbst angucken.
Ich habe es auch noch mit meinem Schneemann gemacht.
Okay. Also beim Stereo, denke ich, sollten wir alle ausprobieren.
Ich setze den muskopisch zu gucken. Also die Hauptidee ist,
dass man sowas mit einer rot-grün-Brille macht, Asigler wissen,
Speuerbord ist grün, Backboard ist rot, also aufs Steuerbordauge.
Frechte, die grüne und auf das Backboardauge. Den Routenteil
und nicht erschreckend diese Dinosaurier-Bilder hier sind graulich, gräuslich.
Vor allem, wenn man hier in Groß sieht.
Andere Technik-Stereo darzustellen, das sind diese Wackelbilder. Wir haben
einfach eine Prismenfolie drauf, links. Und die sorgt dafür,
dass das linke Auge einen anderen Bildstreifen sieht als das rechte Auge.
Inzwischen, sonst gibt es das ja auch in 3D-Fernseher
Ein Cox-Labor steht auch noch so ein Fernseher rum.
Sie gehen läufig rumgeben. Und hier sind 3D-Rätsel drin.
Achso, das muss ich auch noch mal erklären.
Also dieses Bild ist das größte Rätsel.
Hat mich einige Zeit gekostet, bis ich festgestellt habe,
das ist eine kein Hochformatzen und ein Querformat.
Das funktioniert überhaupt nur, wenn man das so rumhält,
dann erschließt sich das von selbst.
Also was man hier sehen kann,
ist die Wirkung von Zufallspunkt Stereogramm à la Buli Tyler
Das, was das rote Prechte- und Klinke-Auge sehen soll, in verschiedenen Farben gedruckt.
Und das Bild hat nur Punkte. Und trotzdem,
wenn man sich diese Punkte anschaut, sieht man ein räumliches Bild.
Das ist der Schlüssel zu vielen Korrespondenzproblemen, Algorithmen,
deshalb gebe ich das auch nochmal rum. Gut. Also,
wenn jemand seine Masterarbeit sich mit Stereoskopie beschäftigen möchte,
Wir haben Mitte letzten Jahres Gesundschaft, teure Kamera beschäftigt.
Und die wartet eigentlich darauf, dass jemand,
der in Richtung Bildverarbeitung was unternehmen möchte,
sich mit der auseinandersetzt, also dieser Apparat hat wirklich...
Mir ist das so. Also ein ziemlich hohe fünfstellige Zahl im Preis.
Es ist eine Hochgeschwindigkeitskamera, die bis zu 4.000 Bilder pro
Sekunde aufzeichnen kann. Und werden abkommen mit der Chemie,
die das Gegenstück dazu besitzen, dass wir damit aus dem erioskopische,
zeitlich und stereskopisch gut aufgelöste Aufnahmen machen wollen, um Meeresoberfläche,
Wasseroberfläche zu beobachten, um Materialmessungen zu machen.
Man kann die Arbeit auf die Kamera auch gut für andere Dinge einsetzen,
wo man wirklich Geschwindigkeiten extrem hoch auflösen will.
Und wer Interesse hat, mit ein solcher Kamera auch mal
mit zu arbeiten, die Chance ist da.
Gut, also hier haben wir mal unsere Dinosaurier,
Sie können Sie mit Rot-Grün-Brille natürlich besser anschauen.
Und die Idee ist, wenn wir uns... Auch das
mal mit einem Wackeltechnik anschauen
Das ist nicht alles gut. Dass man da einen 3D-Effekt
bekommen kann? So. Ich weiß kombiniere. Ja,
ich habe dir die Sachen hier, ich denke,
das Buch rumgeht, kann man die da besser sehen als durch Wackeltechnik.
Genau, beides. War tatsächlich ein Grund,
dass man mit das... Ah, ja.
Gut, okay, hier ist er.
Der Flugsaurier
Gut. Okay. Stegosaurus. Okay, ich habe noch
mal den... Die anderen Techniken, die es gibt,
natürlich die andere Möglichkeit, sind Polarisationsbrillen und so weiter.
Die das letzte Jahr haben einige ihre Filme auch in Rot-Grün-Technik gemacht,
sodass wir dann hier unseres Stereobrillen aufsetzen mussten fürs Filmfestival.
Das ist gut
Grundidee ist natürlich, die Stereoskopische Paralaxe.
Und wenn sie mit Stereobildern zu tun haben,
gibt es im Wesentlichen zwei Sorten, die man unterscheiden muss.
Also das, was es für die Rechner einfach macht,
ist, wenn man Stereo-Kameras so baut,
dass die Bildebene der beiden Kameras sich selbst entscheiden.
Also die Bildebene der einen ist die Fortsetzung der Bildebene der anderen.
Parallel ausgerichtet und Bild eben enthalten sich,
dann ist das Korrespondenzproblem relativ einfach zu lösen.
Wenn wir zwei frei bewegte Kameras haben,
dann muss man sehr viel mehr rechnen
Dass wir war der Aufbau für unsere ersten Stereountersuchungen
zwei LCD-Kameras hier auf einer Basislinie und auf diesem Tisch,
die findet man immer noch bei uns im Labor,
wenn man da mal reinscharten.
Das Hauptproblem bei Digitalkameras ist, die vernünftig zu synchronisieren,
dass die Zeilen synchron aufgezeichnet werden.
Das ist gar nicht so einfach. Stereo-Algorithmus macht jetzt folgendes,
er sucht homuloge Punkte, also Bilde, Bildpunkte,
Vektor 1 und V2-2 in beiden Bildern,
von denen man annimmt, sie stammen vom selben Objekt.
Dann bestimmen ein Schnittpunkt ja gerade und kann dann sagen,
okay, der Punkt ist so weit weg. Problem ist,
in Digitalbildern, wir haben ja Pixel und Raste,
wenn wir die Projektionsstrahlung berechnen, das meistens so in,
über die passieren sich in der Nähe,
aber die schneiden sich nicht wirklich, ein Digitalbild.
Und dann nimmt man meistens den Punkt größter Annäherung. Typischerweise,
wenn man das macht, also wir haben hier unsere Projektionsstrahlen hier
über Pixelweise abgetestet, sieht man mir Unsicherheitsintervalle in der Lokalisation.
Und wenn wir den Schlip-Punkt hier bestimmen, wird,
wenn wir genau den Mittelpunkt annehmen und das der richtige Punkt ist,
haben wir einen Fehler null in der Rekonstruktion.
Wenn wir aber einen Rand dieses Bereiches kommen, sind die Fehler größer.
Und deshalb sehen ganz typische Stereorikkonstruktionen immer so aus, dass wir stufenweise Fehler haben.
Ja, aufgrund der Auflösung. Also die typische Fehlerkurve,
wenn dies hier die Entfernung vom Betrachter ist und der Rekonstruktionsfehler,
dann fängt der Kleinen an, wackelt aber immer hin und her,
genau bedingt durch die Breite der Pixel,
die wir haben und wird immer größer und dramatischer,
je größer die Entfernung ist.
Also jenseits von fünf, sechs Meter kam mit Stereon Digitalbildern
eigentlich nicht viel anfangen
Nur, was ist das Problem an Korrespondenzproblemen im Westerium
machen wollen und eben auch Bewegung? Es ist ja nicht
wirklich einfach zu sagen, was entspricht wem im anderen Bild.
Wenn wir anwerben, so eine Zeitpunktszene mit einem linken Auge,
das sind mit dem rechten Auge das.
So, jetzt ist die Frage, was entspricht wem?
Das ist eine gute Idee anzunehmen, ich habe links ein Dreieck,
ich habe rechts eins an einer ziemlich derselben Stelle,
vermutlich sind das dieselben.
Ja, aber es kann auch passiert sein,
dass das Objekt zu dem Dis-Dreieck gehört
Aus der anderen Richtung gar nicht zu sehen ist, weil es verdeckt ist.
Ja, und wir sehen dafür ein anderes Dreieck, weiß man nicht genau.
Genauso, wenn wir hier einen einzelnen Kreis haben,
ist es korrespondierende der oder der, die sehen beide gleich aus.
Oder welcher der beiden Sterne hier ist es.
Wenn wir etwas wissen über den Aufbau der Kamera,
dann ist zumindest eins sicher, wenn wir von der Situation ausgehen,
wo wir die beiden Bildebenen haben, die sich enthalten,
dann ist es so, dass alle korrespondierenden Punkte,
oh, kriege ich hier nicht, zu hoch.
Also der korrespondierende Punkt für diesen das Dreieck hier,
muss im anderen Bild auf exakt derselben Bildzeile liegen.
Weil wir eins missen, er liegt auf dem Strahl durchs optische Zentrum der Kamera.
Und bei selbst enthaltenden Bildebenen wird dieser Projektionsstrahl im anderen Bild
auf einer geraden abgebildet, die parallel zur Bildkante ist.
Und das heißt, wir erwarten den korrespondierenden Punkt im
anderen Bild, bei selbst enthaltenden Bildebenen auf derselben Grade.
Und dann werden wir sehen, okay,
kann sein,
das ist er
Und damit wissen wir, welcher dieser beiden Sterne es hier sein sollte,
nämlich nur der, der auf der richtigen Gradin liegt.
Und hier bei dem Kreis auch. Wir brauchen aber einschränkende Annahmen
. Also, und diese Graden heißen Apple Poller Lines,
und Deutsch nutzen wir mit epopulären Linien übersetzt oder mit Kernstrahlen.
Ja, und im rechten Bild liegen sie weiter links als im linken.
Ergibt sich einfach daraus, dass die das rechte Auge ja weiter rechts ist.
Also der naive Stereo-Algorithmus, der ganz gut funktioniert,
Man wählt einen Punkt im linken Bild,
sucht im rechten Bild auf der epipolaren Linie, bis man einen ähnlichen findet.
Und nimmt dann den mit der ähnlichsten Grauwettkonstellation und hofft,
dass es gut geht. Also Kuppelanare, Bildebene der beiden Kameras,
helfen, dass wir genau Parallele epipuläre Linien haben.
Und dann ist der Suchraum recht eingeschränkt. Ich hatte in
den 80er Jahren das in der Stanford-Universität, hatte ich mit der Mobile-Robert-Project mitgearbeitet,
Nachfolger von dem, was der Hans-Peter Morabeck gemacht hatte.
Und wir haben damals Auch versucht, die Stereoskope rauszukriegen,
wo dann die Straße ist, wo das unser Robertfahrzeug fahren dürfte.
Die in beiden Bildern nach Kanten gesucht, epipulare Geometrie durchgerechnet und dann geguckt,
wo finden wir die Kanten im anderen Bild wieder?
Und einfach um den Eindruck davon zu geben, was Merkmals finden,
sowas wie Kanten finden und so weiter leisten kann, als Ausgangsbasis.
Blaue Punkte waren aus dem rechten Bild,
die roten aus dem linken und Die sind überall Punkte,
wo ihr gesagt habt, ja, hier stimmen die Zuordnung,
linkes, rechtes Bild, ganz gut.
Durchgehende Kanten sind extrem schwer zu finden. Bei natürlichen Aufnahmen
und das alte Ganze soll möglichst noch in Echtzeit geschehen.
Also das Problem ist nicht ganz trivial. Und so kam
bei dir Zuordnung gefunden und können dann die Entfernung rauskriegen.
Mitte der 80er Jahre war, waren sie alle noch nicht geboren,
aber das war genau die Zeit, wo Framily Dragon versucht hat,
über Amerika ein Satellitenschutzschild oft zu errichten,
sehr viel Geld investiert hat in den ganzen Bereich der Robotik und so weiter,
um Amerika zu schützen vor Langstreckenraketen aus der Sowjetunion.
Und dieser Schild wurde damals aufgebaut als ähnlicher,
ja als große Schutzmaßnahme, frühzeitige Entdeckung von angreifenden Raketen und so weiter.
Diese Zeiten sind vorbei. Das Traurige, was damals Wahl-Universitäten haben,
praktisch keine Forschungsmittel bekommen, die nicht aus diesen Rüstungsdingen kamen
Wenn man in der Universität Geld haben wollte,
blieb nichts anderes übrig, als sich einem dieser Kernrüstungsprogramme anzuschließen.
Und deshalb war ich wirklich nicht sonderlich überrascht, als sie an die Stanford-Uni kam.
Ich hatte alle Angebote abgelehnt von Nebel Research Institutes und so weiter,
die mir in Verlockenden Positionen an der Atlantikküste, in ihren Riffs,
Forschungszentren, Stipendien aufgedrängt hatten und sehr gute Stipendien.
Also die Wand ist für das doppelte Gehalt,
was sie hier in Deutschland an der Uni kriegte.
Ich habe es abgelehnt, weil ich eigentlich Friedensforschung machen wollte.
Komm, an die Stanford-University, private Uni.
Ich habe gedacht, also wenn ich da hingehe,
bin ich sicher vor Rüstungsgeldern, über Pustekuchen.
Also die ganze Abteilung wurde nur Ausrüstungsgeldern finanziert. Und Gründe,
Abschluss der Stipendium, was sich letztendlich vom deutschen akademischen Austauschdienst bekam,
wer hat es finanziert, die NATO?
Ja, für die Informatik gab es damals nur NATO-Stipendien.
Okay. So viel dazu. Ja,
das hatten wir das letzte Mal eigentlich schon angesprochen.
Wenn wir das Korrespondenzproblem lösen wollen, haben gekrümmte Flächen.
Es ist ein bisschen schwierig. Auf diesen glatten Oberflächen,
wenn da nicht Muster drauf gedruckt sind,
überhaupt korrespondierende Punkte zu finden, Die Außenkonturen jedenfalls in dem Bild,
wenn sie sich in Bildern abzeichnen,
sind nicht Punkte derselben Stelle der Objektoberfläche.
Und man darf da keine Stereorekonstruktion ansetzen,
wenn man das macht, vergreift man sich. Genauso Glanzlichter,
auch die hängen so fuhl von Betracht der Standort,
von Positionen, außer der wir das Ganze betrachten.
Spiegelungen sind besonders schlimm. Wir werden im Ernstfall,
weil eine Spiegelung eine strukturierte Beleuchtung ist,
eben die Umwelt rekonstruieren, aber nicht das,
was wir hier eigentlich sehen wollen,
die Oberfläche des Seester zum Beispiel
Und Verdeckungen geben uns auch falsche Positionen. Jedenfalls,
wenn wir hier eine Kante sehen und meinen,
damit wir rekonstruieren, die Fläche des Hintergrundes, ja?
Stimmt auch nicht. Okay. Dann kommt dazu,
also das ist wirklich das Schwierigste dabei.
Die Homologenpunkte sehen sich notwendig, nicht notwendigerweise ähnlich.
Weil sie unterschiedlich beleuchtet sind. Wir können aufgrund von Spiegelnung und
ähnlichem Homologe Punkte haben, die völlig anders aus sind.
Phänomen der Kontrastumkehr. Trotzdem Es gibt nicht viel anderes,
also nimmt man einfach Ähnlichkeitsmaße, muss in den Algorithmen eben
nur einplanen, dass Ähnlichkeitsmaße nicht hundertprozentig funktionieren.
Okay. Wir haben hier jetzt mal diese Zufallspunktstereogramme,
davon habe ich ein Buch ja auch schon mal rumgehen lassen.
Zufallspunktstereogramme sollen zeigen, dass Strukturinformationen für uns Menschen nicht
wichtig ist, wenn es um Stereo-Rekonstruktion geht.
In der Robotik werden verbindende Linien, Strukturen trotzdem eingesetzt.
Aber die Stereo-Ostwertung scheint im menschlichen Seelsystem ganz No-Level-Prozess zu sein,
der nur auf ähnliche Anordnung, benachbarte Punkte setzt.
Und wenn wir auf solche Dinge hier schauen,
einfach geradeaus raufstarren, die Augen auf und endlich fokussieren,
geradeaus ausrichten und so lange im Auge Zeit geben,
bis sie hier genau drei Punkte sehen,
nicht zwei und nicht vier,
dann sollte das Bild als 3D-Bild erscheinen.
Und von diesen Bildern, wo das gut geht,
habe ich
ziemlich viele
Hast du mal, bevor ich es rumgebe, einen raussuchen?
Hier, ja. So in den 80er-Jahren, nachdem Tyler
das zuerst veröffentlicht hat, war der Markt überschwemmt mit solchen Büchern.
Da habe ich natürlich auch zugegriffen. Was man hier sehen kann,
ist eins dieser Autostereologogramme, wo einfach nach der Methode zwei Bilder nebeneinander braucht man nicht.
Man kann sie beide ins selbe Bild reintun. Diese Autostereogramme
gemacht worden sind, wo jeder Punkt so platziert wird,
dass dann mit zwei Augen gesehen gut aussieht.
Und eines der Bilder, was mich am letzten fasziniert hat,
ist dies hier. Ich meine, das sind scheußliche Farben,
so in rosa und hellblau und irgendwelche Fassfeldtürne dazwischen.
Aber wenn man sich das anschaut, stellt man fest,
dass die Stereokorrespondenz von unserem Auge genommen, die Farben ignoriert.
Sieht nur auf die Intensitätsunterschiede ab. Und wenn man,
wenn es einem gelingt, die Spiels serioskopisch zu sehen,
sind die Farben alle weg.
Man sieht es einfach grau in grau. Das probieren sie mal
aus. Also hier draufschielen, das Bild ist dafür gedacht,
dass man es mit parallel gerichteten Augen betrachtet.
Also sie müssen das Kunststück hinkriegen,
dass sie den Blick erstmal verträumt in die Ferne richten,
so als wollten sie ganz weit hinten am Horizont den Leuchtturm sehen.
Dann nehmen sie die Augen ganz schnell runter auf das Bild
etwa 30 Zentimeter von den Augen entfernt, fokussieren auf 30,
überlassen die Orden Ausrichtung oft Parallelen unendlich weit entfernter Horizont.
Und wenn ihnen das gelegt, sollten sie das Bild grau
in grau sehen und eine wunderschöne, räumliche Struktur.
So, ich gebe es mal rum.
Auch das für die Augengymnastik. Mehr solche Bilder drin
Die anderen was zu probieren haben, kann ich auch die
... Nicht hier noch in die... anderen Reihen reingeben.
Also hier sind... auch von Künstlern handgezeichnete Autostereogramme drin,
in dem Stereogrammheft. Warum kennt das ja nicht?
So. Okay. Das können wir ja auch nochmal nach Wackeltechnik
machen.
Einfach um zu sehen
In Wackeltechnik sollte es einem gelingen, tatsächlich zu sehen,
dass das drei unterschiedliche Tiefenebenen sind.
Okay. Also diese Zufallspunktstereogramme gelten eben als der schlüssige Beweis,
dass unser Seelsystem nicht auf Strukturen zwischen Objekten angewiesen ist,
sondern dass unser Seelsystem, das als Low-Level-Prozess hinkriegen kann,
Und wir müssen auch nicht die Objekte erkennen.
Also wir versuchen nicht zuerst mal ein Rechteck zu sehen und es dann drin zu finden,
den Zufallspunkt Stereogrammen sind Rechtecke einfach nicht erkenntlich.
Vielleicht sollten wir noch dazu sagen, wie diese Stereogramme erzeugt wurden.
Was man einfach macht, ist,
man füllt ein Bild zufällig mit Textur,
dann versetzt man einen Ausschnitt, zwei oder drei,
je nachdem wie viel unterschiedliche Ebene man haben will im anderen Bild.
Und dieser versetzte, da wo man hier etwas weggenommen hat
beim Versetzen, der Bereich,
der hier frei wird,
den füllt man zufällig wieder auf
Now and Potjo haben als erstes für diese Zufallspositereogramme
einen Algorithmus veröffentlicht, der ganz gut funktioniert.
Also wir haben ja mehrfach im Bildverarbeitungspraktikum hier nachprogrammiert.
Und sind der Ball von mal an Potjos Ansatz ausgegangen.
Sie sagen sich, ja, wenn ich hier im
linken Bild vier schwarze Punkte entlang einer epipulären Linie habe,
im rechten Bild sehe ich vier andere.
Es ist nicht ganz klar, welches Korrespondenz welche ist.
Ich könnte jedem mit jedem kombinieren, habe hier also Heuzungspunkte,
wo sie sein könnten
Und was sie entwickelt haben, ist ein Optimierungsverfahren,
das versucht, entlang dieser Strahlen die Punkte so zu verschieben,
dass wir für benachbarte Bildelemente eine ähnliche Tiefe haben.
Da steckt einfach die Annahme hinter.
Die Merkmale sind auf glatten Flächen. Sollte herauskommen,
dass alle benachbarten Punkte in der Regel eben eine innliche Entfernung haben,
damit die Oberfläche glatt ist.
Und wenn wir das haben,
dann haben wir eine gute Lösung.
Oh, nett
Und dann ein folgende Rädeln stecken jetzt in diesem Verfahren drin.
Jeder Punkt kann im Bild nur einen tiefen Wert haben.
Es wird also angenommen, die Objekte sind nicht transparent.
Und Punkt hat ziemlich sicher einen tiefen Wert, Entfernungspferd von Betrachter,
wie sein Nachbar. Und Iteration erfolgt über einem Netzwerk,
wo wir hier parallele Zeilen haben, die jeweils eine Entfernung von Betrachter entsprechen.
Und darauf können jetzt Punkte gesetzt werden.
Und die sind verbunden, entsprechend der Strahlen. Die Regelung,
dass wir Für jeden Punkt nur einen tiefen Wert haben dürfen,
führen dazu, dass wir aus jeder dieser Linien nur es
einmal aktiviert haben dürfen und auf der Blickrichtung vom anderen Auge aus auch.
Also hier auch nur. Jeweils einen Punkt. Und das
Ziel sollte jetzt sein, die Merkmale alle so zu verschieben,
dass möglichst die Entfernung ähnlich sind und wir damit latte Flächen kriegen.
Und wenn man den Algorithmus durchlaufen lässt, dann ergibt sich,
dass die Iteration Ganz gut ist, wenn wir eine hohe Punktdichte haben.
Also wenn die Merkmale nur ganz spärlich sind,
dann dauert das Iterieren ziemlich lange. Können wir Genzgeschwindigkeit,
es ist umso größer, je dichter die Punkte sind.
Hier ein Bild mit vier Ebenen,
hatten wir nach 14 Iterationen dann herausgekriegt, okay,
Entfernung von Betrachter 1, 2, 3, 4.
So 14 Iterationen sah das schon
ganz gut aus
Ich bin im letzten Jahrhundert, haben die Leute ziemlich früh angefangen,
solche Stereogramme von Hand zu zeichnen. Das erste, was
auch in dem Buch dort erwähnt wird, ist dies hier.
Für mich sitzt wie ein Osterei aus, das Ganze heißt aber Porträt der Venus.
Wenn man es im Stereogrammbuch so in der Mitte,
sollte funktionieren, dass man dort ein menschliches Gesicht sehen kann,
je nachdem, wie man draufschaut,
auch entweder parallel oder mit den Augen so gekreuzt,
als wollte man seine Nasenspitze sehen,
beides sollte funktionieren
Ja. Wir machen das mal in Wackeltechnik, damit alle
was von haben. Also zumindest, denke ich,
mit Wackeltechnik wird es eine Art Schildkrötenpanzer, ne?
Keine Ahnung. Oder das finde ich schön,
hier die Abenteuer des Herrn Kuh.
Also hier ist diese Tapetentechnik auf die Spitze getrieben,
in den Autos dereogrammen
Nicht, dass man einfach parallele Streifen hat. Und... Felscreen? Also,
was ist die Idee bei diesem Stereogramm? Man versucht,
die Bilder so zu zeichnen, dass jedes Texturelement,
was wir hier haben, in einer bestimmten Entfernung wieder auftaucht,
sodass es durchs andere Auge gesehen dann die richtige Entfernung gibt.
Und die Konstruktionstechnik können wir uns gleich mal anschauen
Also wenn man sie selber konstruieren wollen, es ist nicht wirklich schwer.
Nehmen wir ein bisschen, sei unsere Bildebene, die die beiden Kameras,
die dieselbe Bildebene benutzen. Und wir möchten jetzt,
dass von den beiden Augen aus gesehen das Bild so erscheint,
als wären die Texte, die wir im Bild haben,
entlang dieser Linie Entfernungslinie von uns verteilt.
Also das soll möglichst weit weg erscheinen, das auch und die wieder näher.
So, wenn ich das jetzt so mache,
dann muss ich einfach entlang einer Zeile im Bild die Texte so positionieren,
dass die Stereometer stimmen.
Also ich zeige mir erstmal hier überhaupt ein Klecksinn,
das ist mein erstes Decksel. So,
und jetzt sage ich, aha, aber ich möchte,
dass es in einer Entfernung erscheint, die Themen entspricht.
Also ich rechne dann den Kernstrahl durch den Punkt in der Bildebene,
wo das Textel ist, bis ich die Entfernungslinie hier hinten treffe.
Und jetzt rechne ich aus, wo das zweite Auge das
im Bild sehen müsste und mache da einen Klecksinn.
Also ich nehme einfach von dir eine Verbindung gestrahlt zum zweiten
optischen Zentrum und da,
wo es die Bildebene schneidet
Wird das Textel wiederholt in derselben Zeile. So,
und jetzt kann man das iterativ machen, ist nämlich den hier wieder.
Das linke Auge sieht hier was und wir wissen ja,
aufgrund der vorgegebenen Entfernungslinie, wie weit es weg erscheinen soll.
Ich verfolge es also bis hierhin zu dem Punkt.
Und diesen Punkt im Raum bilde ich jetzt vom nächsten Auge
wieder ab und entscheide, wo in der Bildebene das sein muss.
Das immer wieder, man sieht die ganze Entfernungsinformation,
steckt da in einen wechselnden Abständen zwischen den Texteln,
in diesem Entlang der Zeile.
Da, wo die Abstände größer werden,
erscheint alles weiter weg und da,
wo sie enger rücken,
erscheint alles nah
Ja. Und deshalb funktioniert es eben mit allen möglichen. Ja,
also, und wenn wir Bilder haben von Objekten,
die man so interpretieren könnte, kann es einem,
wenn man entspannt draufguckt abends,
man ist schon müde,
hat die Augen halb geschlossen und guckt seine Tapete an mit einem Erscheinen,
einem die Streifen von Omas Tapete aus der Wand zu springen.
Oder eben hier diese Schönheiten, die können wir in beliebiger Weise räumlich sehen.
Entweder als nur zwei oder als drei und je nachdem,
wie wir sie sehen,
entscheiden sie uns
unterschiedlich weit weg
Hier ist das Bild, was ich eben meinte,
das zeigen soll, dass diese Tapetentechnik wunderbar funktioniert,
wenn wir, wenn wir hier Lachsfarben,
rosa und hellblaue Teilchen miteinander zur Deckung bringen.
Sie sollten grau erscheinen, wenn man es richtig hingekriegt hat.
Das Bild sollte grau in grau erscheinen.
Solche Stereogramme waren in den 80er Jahren en vogue,
von Land gezeichnet viele.
Auch den nochmal
Also man muss schon ganz schön konstruieren,
um das so was von Hand hinzukriegen,
dass das dann auch aufgeht, ne?
Ey, den brauchen wir auch nicht. Salvador Dali.
Hier. Also selbst Größen wie Dali haben sich mal dran
versucht, so etwas zu zeichnen im Spiegel.
Das ist nicht ganz zu Ende gezeichnet worden,
deshalb fehlen da Teile,
die jetzt einfach hier so vor sich hin blinken
Okay. Oder Gala von hinten? Das ist auch eines
der unvollendeten Bilder, die nicht ganz zu Ende gezeichnet hat.
Deshalb scheint ihr Gesicht zu blinken. Das ist nur in
einem der Bilder da. Okay. Kommen wir noch
mal zum Abschluss.
Ganz kurze Ideen
Wir werden überhaupt in Bildern Objekte erkennen können. Also bisher habe ich
ja vor allem drüber gesprochen, wie können wir Bilder nehmen,
um daraus räumlich die Szene zu rekonstruieren, von Objekten,
die wir gesehen haben, die Oberfläche herauszubekommen, vielleicht,
damit wir Den Paufrey 3D-Modelle daraus machen können und ähnliches.
Aber das Ziel der Bildverarbeitung ist ja allgemeiner.
Man möchte beim Bildfeststehen erreichen, dass ein Roboter oder in dies
in der Weltaufgaben erledigen kann. Und dazu muss die Objekte,
die irgendwo sind, erkennen und sagen, ja,
das ist jetzt das,
was ich benutzen soll.
Und die Situationen verstehen
Und das noch weitergehende Ziel, das wäre das Erkennen von Ereignissen.
Also, dass man nicht nur sagt, aha,
das ist ein Tisch, sondern dass man viel mehr erkennt,
oh, ich bin in einer bedrohlichen Situation.
Und wir haben nur noch zehn Minuten,
ich gehe mal lieber gleich auf den Bereich Ereigniserkennung.
Ja. Die Folien fehlen. Dann müssen wir doch
beide Objekte
erkennend bleiben
Okay. So. Ja, Objekterkennung beispielsweise. Wir hatten ja
in den 80er Jahren uns damit befasst, wie kann man
Abrüstungsvereinbarungen verifizieren. Also ich war nach meinem Abenteuer,
wo ich ein ganzes Jahr mit militärischer Förderung zubringen musste,
so irritiert, dass ich mich bereitwillig allen Forschungsgemeinschaften angeschlossen habe,
die sich mit Abrüstung verfassen wollten.
Und wir hatten uns als wir Aufgabe gestellt, wie können wir
Er kennt ihn in Bildern, ob die konventionellen Abrüstungsabkommen,
die damals diskutiert wurden, ob die angehalten werden oder nicht.
Also damals war die Argumentation, etwa wie folgt, wenn man,
also zum einen, wir hatten entlang der deutsch-deutschen Grenze,
eine solche Menge, eine konventionellen Waffen versammelt,
dass einem Angst und Bange werden konnte.
Das war zum einen was unwirtschaftlich,
das Zeug musste bezahlt werden, gepflegt werden,
aber keiner wollte es ja verwenden, keiner wollte ja Krieg.
Also das war etwas, was ausuferte in der Rüstungsspirale,
dass immer mehr Protosozialprodukte in die Rüstung gesteckt wurde,
weil die anderen es auch hatten.
Also zu dem Zeitpunkt hat man gesagt,
wir brauchen ein Genetz gemeinsamer Sicherheit und reden mal drüber.
Von Gerät, was wir nicht verwenden wollen, reicht die Hälfte.
Wie kriegen wir es abgerüstet? So,
die Argumentation von Hardline und in der Hardhohe war,
aber wir können es nicht so lang,
wenn ich schlüssig beweisen können, dass die anderen wirklich abgerüstet haben.
Vorher legen wir unsere Sachen nicht weg. Und dann haben
wir gesagt, ja gut, dann mach doch Verifikation,
mach das automatisch und kriegt ihn dann zu hören,
das geht aber nicht.
Es gibt keine bekannten Verfahren, es funktioniert nicht.
Wir haben gesagt, warum nicht, wir mischen uns ein,
wir zeigen, wie es geht.
Gebt nicht,
es ist geheim
Und das war der Zeitpunkt, wo dann zivile Forschungseinrichtungen beschlossen haben,
wir investieren darin, dass man Verifikationen von Abrüstung zivil erforscht,
sodass man über die Algorithmen reden kann und beweisen kann, dass sie funktionieren.
Und das hat dazu geführt, dass wir uns mit solchen Dingen
befasst haben und ich ziemlich viel Zeit zugebracht habe, überhaupt mal nachzuschlagen.
Und wenn ich jemanden sehe mit so und so viel Eichenlaub auf der Schulter,
welcher Rang ist das eigentlich,
was der Unterschied zwischen einem Obernleuten und einem Oberst leugnet,
klingt ähnlich, aber waren doch für einen Unterschiede.
Und solche Dinge. Und in dem Zusammenhang haben wir eben auch hier geguckt,
wie kann man zum Beispiel zählen, wie viele Flugzeuge stehen auf einem Flughafen.
Und unsere Hauptfrage war aber nicht so sehr, das Zielen einzelner Geräte,
sondern die Frage, wenn ich Veränderungen sehe, was bedeuten sie?
Also eins der Beispiele, die wir untersucht hatten, war,
wenn ich eine Luftaufnahme der Satellitenaufnahme von einem Flugfeld habe,
kann ich zum Beispiel automatisch erkennen, ob die Veränderungen,
die da sind, dass sie nicht auch darauf zurückzuführen sind,
ob das Herbstslob sich verfärbt hat oder Schnee liegt,
sondern ob Einen beispielsweise eine Landebahn verlängert worden ist.
Das setzte voraus, man erkennt Landebahnen. Man erkennt Verlängerung und ist in der Lage,
die Veränderung so zu interpretieren, dass man sagen kann,
Achtung, hier ist die Verlängerung so,
dass jetzt schnellere Flugzeuge starten und landen können.
Also, dass sie ein ziviler Flughafen in einen nicht zivilen verwandelt hat.
Und für diese Dinge muss man sehr viel mehr tun als nur Pixel vergleichen.
Das Bild ist ein simpler Schablonentest, das,
was seit den 50er Jahren in der Bildverarbeitung bekannt ist.
Wenn wir zählen wollen, wie viele Flugzeuge wir haben,
Ich bin neben Schablon, vergleichen Sie mit dem Bild,
vergleichen die Grauwerte, berechnen Korrelationen und sagen,
aufgrund der Korrelationen, ja, Flugzeug oder nicht.
Damit können wir Objekte zählen, aber damit kann man eben
noch nicht sagen, eine Landebahn ist verlängert worden.
Dazu muss man hingehen. Flughafen an sich modellieren, feststellen,
woran kann ich erkennen, ob eine gerade Linie im Bild eine Landebahn ist?
Ja, man erkennt sie vor allem daran erst, dass sie gerade ist,
zweitens die richtige Abmessung hat, dass Taxibase dahin führen.
Wir erkennen, wer Taxibase und so weiter. Und all
diese Dinge im Kontext von Objekten kann man gut modellieren,
indem man die Objekte durch ein semantisches Netz beschreibt,
in dem Zusammenhänge zwischen Einzelkomponenten, die da sein müssen, beschreibt.
Und ein Beispiel, was Korrelationen leisten kann,
auch nochmal deutlich zeigen, wenn wir Geschwindigkeiten messen wollen,
beispielsweise Verkehrsfluss messen, auch da wieder Ideen, man nimmt eine Schablone,
vergleicht sie entlang der Straße und kann ländige Geschwindigkeiten feststellen.
Die Arbeit hier kommt vom Forschungsinstitut, muss der Erkennung kammlos sein Name.
Es ist erstaunlich, dass ich denen dieses Bild aus dem Gücken saugen konnte.
Auch die hatten in Deutschland ihre ganze Forschung militärisch gefördert.
Forschungsinstitut musste Erkennung recht haben, nur seinen Namen,
aber im Wesentlichen, wenn man sie besucht hat und sich angeschaut hat,
was für Bilder es waren, die sie untersucht hatten,
haben sie einen Panzer getrackt, die irgendwo aufmarschieren wollten.
Aber in den zivilen Veröffentlichungen waren dann immer Straßen, Autoverkehrsmessungen auf Autobahnen zu sehen.
Deren Hauptanliegen damals war eben in einem Infrarotbild zu erkennen,
wo es die heiße Maschine eines Fahrzeugs und auch bei Nacht und
ähnlich mehr ranfahrenden Verkehrszüge sehen zu können.
So, wenn wir jetzt mal anschauen,
was kann man bei Korrelationen für Probleme kriegen?
Wenn Objekte sich bewegen, kommen sie uns ja näher.
Die Größe der Maske, mit der wir suchen, variiert.
Oder Sie bewegen sich in unkooperativer Weise. Die wollen mich
unterstützen, dass sie verfolgt werden können. Sagen wir an,
wir haben ja ein Fahrzeug, das bewegt sich im Wald.
Im Vordergrund sehen wir Baumstimme oder ähnliches. Wenn der jetzt folgende Technik verwenden,
wir haben hier unser Objekt, haben es gefunden,
verfolgen es, such uns mit Korrelation im nächsten Bild wieder.
Lassen zu, dass es näher kommt, größer wird,
dann nehmen wir an der Stelle,
wo wir es wieder gefunden haben, das Bild als neue Schablone.
Und wenn jetzt so ein Objekt sich hinter einen Baum bewegt,
dann wird die neue Schablone mit einmal den Vordergrund enthalten.
Wenn wir von Bild zu Bild aktualisieren,
ich habe es getrackt, jetzt nehmen wir das Neue.
So, bauen wir ein Stück Baumstämmen ein. Wenn wir das korrelieren,
kriegen wir mit einmal zwei Kooperationsmaximal, nämlich da,
wo der Baum stehen geblieben ist und ein zweites für das Objekt gefahren ist.
Können wir hier sehen. Zum nächsten Zeitpunkt würden wir hier
zwei Korrelationsmaximal kriegen. Also wenn man einem solchen Trecker entkommen will,
ist die beste Strategie tatsächlich, man bewegt sich so,
dass man kurzzeitig in Deckung geht gegen Ein stark strukturiertes Vordergrundobjekt.
Und irgendwann wird dann das stehen gebliebene Vordergrundobjekt getreckt und man selbst kann abhauen.
Das Zweite, was die haben, sind meistens Geschwindigkeitsschwellen.
Also viele Trecker springen nicht drauf, an denen man sich sehr langsam bewegt.
Also wenn man Bewegungsmeldern entgehen will oder so, Zeit lassen,
eine Stunde brauchen für zehn Meter durch den Garten, das geht dir.
Okay. Gut, an das andere,
was dann im Gegensatz zur Korrelation,
dass sie besser als Korrelation bewährt hat,
ist,
ihre lationale Netzwerke nehmen
Beispielsweise und Grafmatching machen. Würde ich gern noch erklären,
aber unsere Zeit ist abgelaufen, sollten vielleicht mal ganz kurz drüber reden,
wie es dann am Montag ablaufen wird. Wie gesagt,
ich hatte vorhin schon erwähnt, ich erwarte, dass jede Gruppe,
die ihren Film präsentiert, ganz kurz nach vorn kommt,
sich vorstellt und eine kurze Ansage zu dem Film macht,
man sieht, worauf man achten sollte, ja,
also wenn sie hingegangen sind und super Musik selbst gemacht haben,
erwähnen sie es oder wenn sie in zehn Wochen Rechenzeit verwendet haben auf einen Effekt,
der eine zehnte Sekunde dauert, weisen sie darauf hin,
dass man den auch mitkriegt.
Solche Idee. Und dann werden wir an dem Tag auch Stimmzettel haben,
wo man in den verschiedenen Sparten abstimmen kann,
was denn der beste Film im Punkt Lichteffekte oder Ton oder überhaupt allgemein der beste Film ist.
Es sollten möglichst alle da sein und sie können gerne
andere Zeit haben und gerne Filme sehen wollen,
mitbringen oder ähnliches, so lange hier Platz im Börsal ist.
Das freut uns dann, wenn es richtig voll wird.
Dann danke