Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
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Global konsistente 3D-Kartierung mit Scanmatching
Das Einpassen bzw. Registrieren von Punktrnengen unter starren Transformationen ist eines der Grundprobleme in der Bildverarbeitung. Hierbei können die 3D-Daten aus Laserscannern, Stereokameras u.Ä. stammen. Für zwei 3D-Punktmengen bildet der ICPAlgorithmus (Iterative Closest Points) einen de facto Standard für das Registrieren. Weitet man diesen Algorithmus jedoch auf viele 3D-Scans aus, akkumulieren sich Registrierungsfehler. Der vorliegende Beitrag skizziert einen neuen Algorithmus für das global konsistente 3D-Scanmatching und zeigt eine Anwendung für das Erfassen von Gebäuden. Die Genauigkeit des Algorithmus wird bezüglich geodätischer Methoden evaluiert.
Global konsistente 3D-Kartierung mit Scanmatching
Das Einpassen bzw. Registrieren von Punktrnengen unter starren Transformationen ist eines der Grundprobleme in der Bildverarbeitung. Hierbei können die 3D-Daten aus Laserscannern, Stereokameras u.Ä. stammen. Für zwei 3D-Punktmengen bildet der ICPAlgorithmus (Iterative Closest Points) einen de facto Standard für das Registrieren. Weitet man diesen Algorithmus jedoch auf viele 3D-Scans aus, akkumulieren sich Registrierungsfehler. Der vorliegende Beitrag skizziert einen neuen Algorithmus für das global konsistente 3D-Scanmatching und zeigt eine Anwendung für das Erfassen von Gebäuden. Die Genauigkeit des Algorithmus wird bezüglich geodätischer Methoden evaluiert.
Global konsistente 3D-Kartierung mit Scanmatching
Nüchter, Andreas (Autor:in) / Lingemann, Kai (Autor:in) / Borrmann, Dorit (Autor:in) / Elseberg, Jan (Autor:in) / Böhm, Jan (Autor:in)
2008
8 Seiten, 3 Bilder, 1 Tabelle, 13 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
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