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Niklas Bunge Objekt Rekonstruk4on Niklas Bunge

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Niklas  Bunge  

Objekt  Rekonstruk4on  

Niklas  Bunge  

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Niklas  Bunge  

Inhalt  

•  Defini&on  •  Rekonstruk&onsablauf  

•  Einsatzgebiete  

•  Mo&va&on  /  Problemstellung  

•  Paper  Review  -­‐  3D  Rekonstruk&on  •  Ver&efung  ICP  •  Ver&efung  Marching  Cubes  

•  Zusammenfassung  •  Fazit  

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Niklas  Bunge  

Begriffsdefini4on  (h;p://www.duden.de)  

•  Rekonstruk&on  •  Wiederherstellen,  Nachbilden  (des  Ursprünglichen  Zustandes)  

•  Detaillierte  Erschließung  und  Wiedergabe  

 

•  Objekt  •  Gegenstand,  mit  dem  etwas  geschieht  oder  geschehen  soll  

 

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Niklas  Bunge  

Genereller  Ablauf  

1.  Objekt  Erfassung  

2.  Registrierung  

3.  Objekt  Visualisierung  

 

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Einsatzgebiete  

•  Erkundungsroboter    •  Katastrophengebiete  

•  Medizin  •  Op.  Planung  

•  Augmented  reality  

•  3D  Scan/Drucken  

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Niklas  Bunge  

Mo4va4on/Problemstellung  

•  Vielzahl  an  Messverfahren  •  Mobilität  

•  Laufzeit  

•  Genauigkeit  

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Niklas  Bunge  

Paper-­‐Review  

•  Shape  Reconstruc&on  from  Mul&ple  RGB-­‐D  Point  Cloud  Registra&on  (2014)  

•  IEEE    

•  DOI:  10.1109/INDIN.2014.6945537  

•  Takimoto,  R.Y.    

•  Comput.  Geometry  Lab.,  Escola  Politec.  da  USP,  Sao  Paulo,  Brazil    

•  Tsuzuki,  M.S.G.  ;  Vogelaar,  R.  ;  Mar&ns,  T.C.  ;  Iwao,  Y.  ;  Gotoh,  T.  ;  Kagei,  S.  ;  Gallo,  G.B.  ;  Garcia,  M.A.A.  ;  Tiba,  H.  

 

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Ziel  3D  Modell  Erzeugung:    •  Aufnahmen  mit  3D  Kamera  

•  Registrierung  mit  ICP  +  Farbinfo  

•  Oberflächenrekonstruk&on  mit  Marching  Cubes  

Vergleich  mit  Konven&onellem  ICP  

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Rekonstruk4onslgorithmus  

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Niklas  Bunge  

Objekt  erfassung  

•  Kinect  •  Strukturiertes  Licht  

•  300  000  Bildpunkte  

•  RGB-­‐D    

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3D  Registrierung  

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Niklas  Bunge  

Ver4efung:  Itera4ve  Closest  Point  Algorythmen  

•  A  Method  of  Registra&on  of  3-­‐D  Shapes  (1992)  •  Paul  J.  Besl  und  Neil  D.  McKay  

•  Effiziente  Registrierung  von  3-­‐D  Formen  

•  6  Freiheitsgrade  

•  Kleinste  Fehlerquadrate  

•  Konvergiert  zum  lokalen  Minimum  

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Niklas  Bunge  

ICP  Algorithmus  

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1.  Bes&mme  geringsten  Abstand  2.  Berechne  Rota&on  und  Transla&on  für  

Minimierung  

3.  Registrierung  anwenden  

4.  Wiederhole  1-­‐3  solange:  

 dk  –  dk+1  <    τ  

 

τ:  Schwellwert  d:  Durchschniqlicher  quadra&scher  Fehler  

Quelle: https://taylorwang.wordpress.com/2012/04/06/ iterative-closest-point-algorithm-point-cloudmesh-registration/

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ICP  Abwandlung  

•  4D  :  (x,y,z,h)  •  Ausreißer  vernachlässigen  miqels  dynamischem  Grenzwert  Dmax  

•  Gewichtung  von  naheliegenden  Punkten  

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Angepasster  ICP  vs  konven4oneller  ICP  

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Niklas  Bunge  

•  Ensernen  von  Rauschen,  •  Kalibrierungsfehlern  und  

•  Registrierungsfehlern  

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Oberflächen  Rekonstruk4on  

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Oberflächen  Rekonstruk4on  

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Ver4efung:  Marching  Cubes  

•  :A  HIGH  RESOLUTION  3D  SURFACE  CONSTRUCTION  ALGORITHM  (1987)  •  William  E.  Lorensen  and  Harvey  E.  Cline    

 

•  Oberfläche  annähern  

•  Linearer  Interpola&on  

•  Dreiecke  

•  Shading  

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Der  „Cube“  

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Niklas  Bunge  

14  Mögliche  Interpola4onen  

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+gedreht +komplement

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Niklas  Bunge  

Gouraud  Shading  

 

•  Normale  berechnen  

•  Schateren  

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http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/69/Gouraud_high.gif

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Niklas  Bunge  

Zusammenfassung  

•  RGB-­‐D  Aufnahme  mit  Kinect  •  Registrierung  mit  ICP  

•  Oberflächenrekonstruk&on  mit  Marching  Cubes  

•  Kinect  hat  viel  Rauschen  

•  Nutzen  der  Farbinforma&on  brachte  Vorteile  

•  Verwenden  einer  Bilderserie  verbessert  die  Rekonstruk&on  

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Niklas  Bunge  

Fazit  

•  Vielzahl  an  Aufnahmegeräten,  Registrierungs-­‐  und  Visualisierungsverfahren  •  Auswahl  ist  abhängig  vom  Einsatzgebiet  

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