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Was ist Inspiration? Und wie entsteht der zündende Gedanke in den Köpfen von Kreativen, Forschern und Entwicklern? Diese Fragen beschäftigen die Menschheit seit dem Altertum.
Bereits vor etwa 3000 Jahren waren die wesentlichen Voraussetzungen für geistiges Schöpfungsvermögen bekannt. Doch dieses Wissen wird bald verdrängt, denn der geistig Schöpfende selbst hat großes Interesse an der Verschleierung der Wahrheit. So entspinnen sich im Laufe der Kulturgeschichte immer neue, meist politisch intendierte Geschichten rund um den Inspirationsprozess und um die Schöpferperson. Ein Ende dieser Verklärungen ist nicht absehbar. Aus diesem Grund widmet sich das vorliegende Buch den Irrwegen des Inspirationskonzepts sowie den ersten vier Musen, deren Namen für die tatsächlichen intrinsischen Vorgänge bei der Ideengenerierung stehen.
RGB-D sensors such as the Microsoft Kinect or the Asus Xtion are inexpensive 3D sensors. A depth image is computed by calculating the distortion of a known infrared light (IR) pattern which is projected into the scene. While these sensors are great devices they have some limitations. The distance they can measure is limited and they suffer from reflection problems on transparent, shiny, or very matte and absorbing objects. If more than one RGB-D camera is used the IR patterns interfere with each other. This results in a massive loss of depth information. In this paper, we present a simple and powerful method to overcome these problems. We propose a stereo RGB-D camera system which uses the pros of RGB-D cameras and combine them with the pros of stereo camera systems. The idea is to utilize the IR images of each two sensors as a stereo pair to generate a depth map. The IR patterns emitted by IR projectors are exploited here to enhance the dense stereo matching even if the observed objects or surfaces are texture-less or transparent. The resulting disparity map is then fused with the depth map offered by the RGB-D sensor to fill the regions and the holes that appear because of interference, or due to transparent or reflective objects. Our results show that the density of depth information is increased especially for transparent, shiny or matte objects.