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Automatisierung der 3D-Rekonstruktion aus mehreren Tiefenbildern durch Optimierung prädizierter Qualitätsgewinne

 
: Klein, Konrad
: Sakas, Georgios; Teschner, Matthias; Goesele, Michael

:
Volltext ()

Darmstadt, 2008, 165 S.
Darmstadt, TU, Diss., 2008
Deutsch
Dissertation, Elektronische Publikation
Fraunhofer IGD ()
view planning; 3D reconstruction; 3D scanning

Abstract
Mit Methoden der optischen Meßtechnik können die Oberflächen realer Objekte abschnittsweise flächenhaft digitalisiert werden. Die Planung, Umsetzung und Integration der Teilaufnahmen zur vollständigen Vermessung von Objekten erfordert jedoch viel Zeit und Erfahrung. Daher bilden Verfahren zur automatischen Aufnahmeplanung unter Berücksichtigung der Datenqualität (vor allem im Sinne der Abtastdichte) den Gegenstand der vorliegenden Dissertation.
Als Ergebnis ermöglichen die vorgeschlagenen Verfahren die vollautomatische Digitalisierung initial unbekannter Objekte mit Hilfe geeigneter Roboter. Es werden Lösungen für die beiden zentralen Teilprobleme der Aufnahmeplanung vorgeschlagen: nämlich für die Repräsentation des erst teilweise vermessenen Objekts, sowie für die Ableitung einer geeigneten Zielsetzung für die Aufnahmeplanung. Letztere nutzt die vorliegende Objektrepräsentation zur Prädiktion des Qualitätsgewinns, der von einem zusätzlichen Aufnahmevorgang zu erwarten ist. Dabei wird gezeigt, wie sich die intrinsischen Eigenschaften des Sensors unter Verwendung computergraphischer Verfahren zur Planung nutzen lassen, indem gerenderte Darstellungen der Objektrepräsentation analysiert werden. Ergänzend wird eine Methodik zur Evaluation der Ergebnisse vorgeschlagen. Ergebnisse aus dem Bereich der Gebäudevermessung und der Objektdigitalisierung vervollständigen die Arbeit.

 

Methods of optical metrology enable the surface digitisation of real world objects by piecewise area scanning. However, the planning, acquisition, and integration of multiple images necessary to completely measure the surface of objects requires substantial time and experience. This thesis consequently focusses on techniques of automatic view planning for the acquisition of images, aiming at the highest achievable quality of the measurements (namely in terms of sampling density). As a result, the digitisation of initially unknown objects can be performed fully automatic using suitable robots.
This thesis presents solutions for the two main problems of view planning: the representation of the partly known object geometry, and the derivation of suitable criteria for the view planning process. The latter is achieved by using the available object representation to predict the increase in quality, which can be expected from an additional acquisition step. The thesis demonstrates in which way the intrinsic properties of the sensor can be exploited, namely using methods of computer graphics to analyse rendered views of the object representation. In addition, a methodology for the evaluation of the resulting 3d geometries is proposed. Exemplary results documenting the automated measurement of buildings as well as small object digitisation complete the thesis.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-84150.html