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Computergraphik

Belegarbeit von Thomas Räckel

Oberflächenrekonstruktion aus Punktwolken über hierarchische Clusterung

Lehrstuhl für Computergraphik und Visualisierung


Student: Thomas Räckel
Betreuer: Dipl.-Medieninf. Sören König
Verantwortlicher Hochschullehrer: Prof. Dr. Stefan Gumhold

Motivation

Technologie für die Akquise von 3D Modellen wird von Tag zu Tag erschwinglicher. In naher Zukunft sind 3D Scanner deshalb vielleicht genauso verbreitet wie es Scanner für zweidimensionale Objekte heute sind. Die mit solchen Scannern gewonnen Daten müssen dann natürlich auch verarbeitet werden. Da 3D Scanner typischerweise nur Punktwolken erzeugen, müssen diese zur effizienten Reprdsentation, Darstellung und für andere Berechnungen weiterverarbeitet werden. Eine der zu bewältigenden Aufgaben ist die Rekonstruktion einer Oberfldche aus der gewonnenen Punktwolke. Die Rekonstruktion einer solchen Oberfläche ist eine herausfordernde Aufgabe, da die Daten immer verrauscht sind und eine Punktwolke aus mehreren Hunderdtausend bis zu mehr als einer Millionen Punkten besteht. Andere Probleme sind Löcher, die in den Daten vorhanden sein können, sowie Ausreißer und Bereiche, die nicht genug Daten enthalten.

Beschreibung

Ausgehend von einer Punktwolke wird zuerst eine Clusterung der Daten in kleinere Einheiten durchgeführt. Dafür stehen verschiedene Möglichkeiten, angefangen von einem einfachen Lloyd-Ansatz bis hin zu einer Clusterung mit Teilungsebene zur Verfügung. Jedem dieser Cluster wird ein Approximant zugeordnet, der die lokalen Oberflächeneigenschaften möglichst genau beschreibt. Diese Approximanten werden dann zu einer globalen Oberfläche zusammengesetzt. Dazu erstellen wir Kugeln, die den Einflußbereich eines Stellvertreters beschränken und blenden die Stellvertreter dann mit einem "Teilung der Eins"-Ansatz zu einer globalen Oberfläche.

Ergebnisse

Mit dem entwickelten Softwaresystem ist es möglich aus einer gegebenen Punktwolke eine Oberfläche zu rekonstruieren. Dazu wird eine "Teile und Herrsche" Strategie verfolgt, um die enormen Datenmengen die von einem 3D Scanner erzeugt werden zu beherrschen. Das lokale Aussehen der Oberfläche kann durch Ebenen oder bivariate Polynome als Stellvertreter angenähert werden. Der binäre Baum, der als Resultat der Clusterung entsteht, kann gespeichert werden um ihn in anderen Anwendungen zu benutzen. Außerdem kann die finale Oberfläche mit einem Raytracingansatz gerendert werden.


Das Ergebnis der Clusterung

Visualisierung der Proxy-Objekte

Visualisierung der Support-Kugeln

Die gerenderte Oberfläche

Ausblick

Die erste Beschränkung der Software ist, dass nur ein einzelner Thread benutzt wird. Gerade mit den heutigen Dualcore- bzw. Quadcore-Prozessoren kann eine große Performancesteigerung erwartet werden, wenn die Software mehrere Threads benutzen w|rde. Neben den bisher benutzten, bietet sich eine Analyse weiterer Stellvertreterobjekte an. Auch andere Verfahren zur Clusterung, wie z.B. Fuzzy-C-Means, kvnnten zur Verbesserung des Ergebnisses beitragen. Für die Darstellung wäre die Benutzung eines GPU-basierten Ansatzes wünschenswert.

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Stand: 1.2.2010, 14:40 Uhr
Autor: Dipl.-Medieninf. Sören König