Sensordatenverarbeitung Entfernungsdaten Flashcards

1
Q

Welche Daten werden als Fehler betrachtet?

A

Das Rauschen in den Messdaten und Ausreißer

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2
Q

Wozu dient der Reduktionsfilter

A

Der Reduktionsfilter dient zur Datenreduktion und ersetzt die Messpunkte durch eine (signifikant) kleinere Menge von Datenpunkten, die die ursprünglichen Punkte möglichst gut approximieren soll. Dies geht üblicherweise einher mit einer lokalen Mittelung der Messwerte , was stochastisches Rauschen in den Daten reduziert.

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3
Q

Was ist der Zweck eines Medianfilters

A

Der Zweck eines Medianfilters ist, einzelne grobe Messfehler (Ausreißer) zu entfernen. Die Anzahl der Datenpunkte ändert sich jedoch nicht. Da die Unterscheidung zwischen Messdatum und Messfehler nicht sicher aus den Daten ersichtliche ist., ist das Verfahren nur approximativ.

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4
Q

Was ist die Besonderheit des Online-Linienfinders

A

Daten können damit online verarbeitet werden. Lediglich das vorherige Element muss bekannt sein. Die Messdaten können direkt bei Eingang prozessiert werden.

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5
Q

Wie funktioniert der Online-Linienfinder

A

1) Daten des Scans werden nacheinander durchlaufen.
2) Linien gelten als gefunden, wenn mind. k Punkte auf ihr liegen
3) Punkte werden nur so lange zu einer Linie addiert, so lange die Abweichung zum Vorgängerpunkt einen Schwellwert nicht überschreitet.

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6
Q

Wie erhält man eine Tangentiallinie

A

Eine Tangentiallinie mit einem Punkt P und mit Polarwinkel O erhält man , in dem man eine Regressionsgerade durch seine umgebenden Punkte berechnet.

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7
Q

Was ist eine Hough Transformation

A

Ein Algorithmus zur Detektion von parametrisierten geometrischen Objekten z.B. Linien, Kreise, Ellipsen).

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8
Q

Was ist der Unterschied zwischen Filtern und Extraktion von Merkmalen

A

Filter werfen üblicherweise Daten gezielt weg. Merkmale aggregieren Daten zu neuartigen Informationen

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9
Q

Wofür steht SIFT

A

Scale-invariant Feature Transform

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10
Q

Wofür steht SURF

A

Speeded Up Robust Features

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11
Q

Was ist eine Faltung auf Bildern

A

Bilder werden als Pixelmatrizen repräsentiert. Ein Filter auf Bildern wird meist als pixelweise Multiplikation oder Faltung (Convolution) eines lokalen Bildausschnitts mit einer gleich großen Wertematrix, dem Kernel realisiert

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12
Q

Was ist ein Kernel?

A

Ein Kernel ist eine Wertematrix, die zur Faltung eines Bildes verwendet wird,

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13
Q

In der Bildverarbeitung finden Gaußfilter Verwendung als Hochpass oder Tiefpassfilter?

A

Tiefpassfilter.

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14
Q

Welche 4 Ursachen können Kanten in Bildern haben?

A
  • Tiefensprünge ( jump edges )
  • Oberflächendiskontinuitäten ( crease edges )
  • Reflektionsdiskontinuitäten, hervorgerufen z.B. durch Materialwechsel
  • Beleuchtungsunterschiede , beispielsweise Licht und Schatten
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15
Q

Welche Kantenerkennungsfilter gibt es u.a.?

A
  • Sobelfilter
  • Mexican Hat
  • Laplace-Operator
  • Canny Algorithmus
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16
Q

Wofür steht DOG?

A

Difference of Gaussians. Subtraktion zweier Gauss-Filter

17
Q

In welchen Regionen versagen reine Kantenfilter kläglich?

A

In Regionen im Bild, in denen der Grauwert-Gradient in beiden Richtungen stark variiert. Das könnte eine Ecke eines Objektes markieren. Die reinen Kantenfilter verwaschen Ecken eher, als sie zu markieren.

18
Q

Wofür kann SIFT in der Robotik verwendet werden?

A

Beispielsweise:

  • Objekterkennung
  • Berechnung von Tiefenbildern mit Kameras
  • Lokalisierung
  • Kartierung
19
Q

Wie lautet der 4-Stufige SIFT Prozess

A

1) in einer Pyramide von gaußverrauschten Versionen des Originalbildes werden Extrema-Pixel detektiert
2) Besonders stabile Extrema-Pixel werden als Schlüsselpunkte definiert
3) An allen Schlüsselpunkten werden lokale Intensitätsgradienten (Stärke, Orientierung) berechnet und relativ zu dem Gradienten normierte Deskriptoren der Schlüsselpunkte–Umgebungen erzeugt.

20
Q

Wogegen realisieren Gaußfaltung und Normierung eine gewisse Robustheit?

A

Gegen Variation der Umgebung, wie wechselnde Lichtverhältnisse