Merkmalsbasierte Registrierung von hochaufgelösten 3D-Punktwolken auf projizierten Daten

Die Erstellung von verdeckungsfreien Modellen aus 3D-Laserscans erfordert das Scannen von mehreren Standorten. Die erzeugten Scans müssen in einem Nachverarbeitungsschritt zusammengeführt und in ein gemeinsames Koordinatensystem transformiert werden. Dieser Vorgang wird Registrierung genannt. Um hochaufgelöste Scans zu registrieren, ist es notwendig sehr große Datenmengen miteinander zu vergleichen. Anstelle von Standardansätzen sind dafür spezialisierte und hochoptimierte Algorithmen notwendig. Eine besondere Schwierigkeit besteht darin, die Scans zunächst grob auszurichten. Hierfür muss man möglichst global im hochdimensionalen Suchraum nach besten Ähnlichkeiten suchen. Die resultierenden Scanpositionen und Orientierungen werden dann als Startbedingungen für den eigentlichen Registrierungsschritt festgelegt. Für eine effiziente globale Suche ist eine Einschränkung der Dimensionalität des Suchraumes von entscheidender Bedeutung. Dabei wird eine Grobregistrierung zunächst in einem geeigneten 2D-Projektionsraum durchgeführt. Hier können auch bekannte Verfahren der 2D-Bildverarbeitung verwendet werden.

Im Zuge dieser Diplomarbeit sollen nun geeignete Projektionen ausgewählt werden, auf denen dann die Vorabregistrierung durchgeführt werden kann. Im Zuge dieser Datenreduktion können verschiedene Einschränkungen der Projektion betrachtet werden. Durch die Projektion der 3D-Daten auf zwei Dimensionen erfolgt eine Beschränkung des Sichtbereiches. Einerseits wird ein Betrachtungswinkel festgelegt, andererseits kann auch der Projektionsbereich eingeschränkt werden, um für die Registrierung irrelevante Informationen zu verwerfen. In diesem Schritt sollen erfolgversprechende Projektionen ausgewählt werden, auf denen eine Registrierung erfolgt. Für die anschließende Registrierung ist es notwendig, in allen beteiligten Scans geeignete Merkmale zu extrahieren. Die Wahl dieser Merkmale muss auf die verwendete Projektion abgestimmt werden. Ein wichtiger Bestandteil dieser Diplomarbeit ist die Evaluation verschiedener Verfahren zur Merkmalsextraktion auf den projizierten 2D-Daten und die Implementierung der vielversprechendsten Verfahren. In einem weiteren Schritt sollen die aus den einzelnen Scans extrahierten Merkmale im zweidimensionalen Raum registriert werden. Die berechnete Transformation muss in einem letzten Schritt für die 3D-Daten adaptiert werden. Die Algorithmen sollen in C++ implementiert werden und in die bereits vorhandene Anwendung SCENE integriert werden.