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    An Optical Digital Twin for Underwater Photogrammetry : GEODT—A Geometrically Verified Optical Digital Twin for Development, Evaluation, Training, Testing and Tuning of Multi-Media Refractive Algorithms
    Springer Science and Business Media LLC ; 2022
    In:  PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science Vol. 90, No. 1 ( 2022-03), p. 69-81
    Details
    In: PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 90, No. 1 ( 2022-03), p. 69-81
    Abstract: Ein optischer digitaler Zwilling für Unterwasser-Photogrammetrie.  Der größte Teil der Erde ist von der Tiefsee bedeckt. Um diese visuell herausfordernde Umgebung mit Kameras zu explorieren, müssen diese durch Druckgehäuse geschützt werden. Letzere benötigen wiederum optische Schnittstellen zur Außenwelt, die dem extremen Druck in der Wassersäule standhalten müssen. Diese werden normalerweise in Form eines flachen Glasfensters (Flat-Port) oder einer Glashalbkugel (Dome-Port) realisiert. Dadurch entstehen multi-media Schnittstellen zwischen Wasser, Glas und Luft, die entsprechende Brechungseffekte nach sich ziehen. Um korrekte 3D-Messungen oder geometrisch verlässliche Rekonstruktionen einer Szene zu erlangen, müssen diese Effekte bedacht werden. Daher publizieren wir einen geometrisch verifizierten optischen digitalen Zwilling eines wissenschaftlichen Wasser-Testtanks, welcher die beiden gänigsten optischen Schnittstellen aufweist. Dieser kann genutzt werden, um Brechungs-Algorithmen zu entwickeln, testen, trainieren, verbessern und schließlich zu evaluieren. Wir veröffentlichen außerdem unser Model, vorgerenderte Bilder und den Code zum synthetisieren weiterer Bilder unter: https://git.geomar.de/david-nakath/geodt .
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2512-2789 , 2512-2819
    URL: Article
    DOI: 10.1007/s41064-021-00190-9
    Language: English
    Publisher: Springer Science and Business Media LLC
    Publication Date: 2022
    detail.hit.zdb_id: 2888495-4
    detail.hit.zdb_id: 2886415-3
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    Publisher Correction: Making marine image data FAIR
    Springer Science and Business Media LLC ; 2022
    In:  Scientific Data Vol. 9, No. 1 ( 2022-07-26)
    Details
    In: Scientific Data, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 9, No. 1 ( 2022-07-26)
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2052-4463
    URL: Article
    DOI: 10.1038/s41597-022-01567-0
    Language: English
    Publisher: Springer Science and Business Media LLC
    Publication Date: 2022
    detail.hit.zdb_id: 2775191-0
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    Refractive geometry for underwater domes
    Elsevier BV ; 2022
    In:  ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Vol. 183 ( 2022-01), p. 525-540
    Details
    In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Elsevier BV, Vol. 183 ( 2022-01), p. 525-540
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 0924-2716
    URL: Article
    DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2021.11.006
    Language: English
    Publisher: Elsevier BV
    Publication Date: 2022
    detail.hit.zdb_id: 2012663-3
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    Making marine image data FAIR
    Springer Science and Business Media LLC ; 2022
    In:  Scientific Data Vol. 9, No. 1 ( 2022-07-15)
    Details
    In: Scientific Data, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 9, No. 1 ( 2022-07-15)
    Abstract: Underwater images are used to explore and monitor ocean habitats, generating huge datasets with unusual data characteristics that preclude traditional data management strategies. Due to the lack of universally adopted data standards, image data collected from the marine environment are increasing in heterogeneity, preventing objective comparison. The extraction of actionable information thus remains challenging, particularly for researchers not directly involved with the image data collection. Standardized formats and procedures are needed to enable sustainable image analysis and processing tools, as are solutions for image publication in long-term repositories to ascertain reuse of data. The FAIR principles (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) provide a framework for such data management goals. We propose the use of image FAIR Digital Objects (iFDOs) and present an infrastructure environment to create and exploit such FAIR digital objects. We show how these iFDOs can be created, validated, managed and stored, and which data associated with imagery should be curated. The goal is to reduce image management overheads while simultaneously creating visibility for image acquisition and publication efforts.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2052-4463
    URL: Article
    DOI: 10.1038/s41597-022-01491-3
    Language: English
    Publisher: Springer Science and Business Media LLC
    Publication Date: 2022
    detail.hit.zdb_id: 2775191-0
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    Optical Imaging and Image Restoration Techniques for Deep Ocean Mapping: A Comprehensive Survey
    Springer Science and Business Media LLC ; 2022
    In:  PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science Vol. 90, No. 3 ( 2022-06), p. 243-267
    Details
    In: PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 90, No. 3 ( 2022-06), p. 243-267
    Abstract: Optische Bildgebungs- und Bildwiederherstellungstechniken für die Tiefseekartierung: Eine umfassende Übersicht. Visuelle Systeme erhalten in Unterwasser-Anwendungen zunehmend Aufmerksamkeit. Während in der Photogrammetrie- und Computer Vision Literatur bisher weitgehend auf Flachwasseranwendungen abgezielt wurde, ist in letzter Zeit auch die Forschung zur Kartierung in der Tiefsee in den Fokus gerückt. Der Großteil des Meeresbodens und auch der Erdoberfläche insgesamt befindet sich mehr als 200m unter Wasser und ist noch weitgehend unkartiert. Da kein Sonnenlicht in die Tiefsee gelangt, ist in so einer Umgebung permanenter Dunkelheit künstliche Beleuchtung notwendig, durch die die aufgrund von Lichtabsorption und -streuung bereits schwierigen Unterwassersichtbedingungen in der Regel noch verschlechtert werden. Das zusätzliche mitgeführte Licht erzeugt ungewollte und ungleichmäßige Beleuchtungsmuster in den Bildern sowie nicht-isotrope Streueffekte in der Nähe der Kamera. Wenn all diese Effekte nicht richtig kompensiert werden, dominieren sie aus vielen Bildern zusammengesetzte Meeresbodenmosaike und können die tatsächlichen Meeresbodenstrukturen überlagern oder sogar verdecken. Außerdem müssen Tiefseekameras vor dem hohen Wasserdruck geschützt werden, z.B. durch Gehäuse mit dicken Glasfenstern, die aber zu Lichtbrechung führen können. Zudem ist keine Satellitennavigation zur Unterstützung der Lokalisierung verfügbar. All diese Probleme machen die visuelle Tiefseekartierung zu einer herausfordernden Aufgabe, und die meisten der entwickelten Methoden und Strategien für Luft, Land oder Flachwasser können nicht direkt auf den Meeresboden in mehreren Kilometern Tiefe übertragen werden. In diesem Beitrag bieten wir einen aktuellen Überblick über die visuelle Kartierung der Tiefsee, ausgehend von bestehenden Systemen und Herausforderungen, einer Diskussion von Flach- und Tiefwassermodellen und entsprechenden Lösungen. Schließlich identifizieren wir offene Fragen für zukünftige Forschungsrichtungen.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2512-2789 , 2512-2819
    URL: Article
    DOI: 10.1007/s41064-022-00206-y
    Language: English
    Publisher: Springer Science and Business Media LLC
    Publication Date: 2022
    detail.hit.zdb_id: 2888495-4
    detail.hit.zdb_id: 2886415-3
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    Gemini connector : Interfacing differentiable physical models and neural networks
    Springer Science and Business Media LLC ; 2022
    In:  Informatik Spektrum Vol. 45, No. 5 ( 2022-10), p. 309-313
    Details
    In: Informatik Spektrum, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 45, No. 5 ( 2022-10), p. 309-313
    Abstract: Spectacular advances have been made in the field of machine vision over the past decade. While this discipline is traditionally driven by geometric models, neural networks have proven to be superior in some applications and have significantly expanded the limits of what is possible. At the same time, conventional graphic models describe the relationship between images and the associated scene with textures and light in a physically realistic manner and are an important part of photogrammetry. Differential renderers combine these approaches by enabling gradient-based optimization in fixed structures of a graphics pipeline and thus adapt the learning process of neural networks. This fusion of formalized knowledge and machine learning motivates the idea of a modular differentiable renderer in which physical and statistical models can be recombined depending on the use case. We therefore present Gemini Connector: an initiative for the modular development and combination of differentiable physical models and neural networks. We examine opportunities and problems and motivate the idea with the extension of a differentiable rendering pipeline to include models of underwater optics for the analysis of deep sea images. Finally, we discuss use cases, especially within the Cross-Domain Fusion initiative.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 0170-6012 , 1432-122X
    URL: Article
    DOI: 10.1007/s00287-022-01492-x
    RVK:
    SQ 1100
    Language: English
    Publisher: Springer Science and Business Media LLC
    Publication Date: 2022
    detail.hit.zdb_id: 134234-4
    detail.hit.zdb_id: 1459197-2
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