Aktive daten- und modellbasierte Sensorpositionierung zur 3D-Vermessung

• Applicants: Professor Dr.-Ing. Joachim Denzler; Professor Dr. Gunther Notni
• Subject Area: Image and Language Processing, Computer Graphics and Visualisation, Human Computer Interaction, Ubiquitous and Wearable Computing
• Term: from 2006 to 2011
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 27973300

Die automatische Rekonstruktion von 3-D-Objekten stellt nach wie vor weltweit einen wichtigen Forschungsgegenstand dar und ist bis heute im Allgemeinen ungelöst. Probleme treten nicht nur aufgrund von Sensorrauschen auf, sondern auch durch unzureichende Information, die aus der aufgenommen Sensorinformation vorliegt. Bisher wenig untersucht wurden Ansätze, die mittels optimal aufgenommener Ansichten des Objekts eine möglichst robuste Rekonstruktion mit hoher Genauigkeit und minimaler Anzahl von Ansichten ermöglicht. Ziel dieses Projekts ist es deshalb, eine allgemeine Methodik zu entwickeln, die es ermöglicht, die Positionen des Sensors bei der 3-D-Rekonstruktion automatisch so auszuwählen, dass die nachfolgende 3-D-Rekonstruktion mit möglichst hoher Genauigkeit und möglichst wenigen Fehlstellen in der Tiefenkarte ermöglicht wird. Dabei ist als weiterer wesentlicher Punkt die optimale Fusionierung der Informationen aus mehreren Aufnahmen zu untersuchen. Die Methodik soll so allgemein sein, dass sie sowohl zur Sensorpositionierung bei der Rekonstruktion aus Bildfolgen als auch für Verfahren mittels der Streifenprojektion eingesetzt werden kann. Neben der verfahrensunabhängigen Methodik sollen auch Bedingungen und Auswirkungen bezüglich bestimmter mathematischer Verfahren der Rekonstruktion untersucht und optimiert werden, dies sowohl für geometrisch-algebraische als auch für probabilistische Verfahren. Zur Beurteilung der gewonnenen Rekonstruktionsdaten sollen Ground- Truth-Körper zum Einsatz kommen.

• DFG Programme: Research Grants