Robuste Segmentierung und Rekonstruktion komplexer realer Modelle aus algebraischen Basisflächen

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Im Rahmen meiner Dissertation [23] habe ich ein semi-automatisches System für die Segmentierung digitalisierter Oberflächen und die Anpassung von algebraischen Flächen an die entstandenen Segmente vorgestellt. Dieses System arbeitet sehr effizient und bietet eine gute und stabile Segmentierung und Klassifikation für übliche *auch leicht verrauschte) Testobjekte. Bei der Anwendung des Verfahrens auf reale Datensätze hat sich jedoch gezeigt, dass die Qualität der vorliegenden Daten häufig nicht ausreicht, um mit den vorhandenen Methoden eine zufriedenstellende Rekonstruktion zu gewährleisten. In dem vorgestellten Vorhaben wollen wir, basierend auf den Vorarbeiten, ein komplettes robustes Rekonstruktionssystem für die Segmentierung und Klassifikation von algebraischen Flächen in komplexen, möglicherweise stark verrauschten Modellen realer 3D Objekte entwickeln. Die Teilziele liegen dabei in der Untersuchung und Implementierung neuer Ansätze für die Vorverarbeitung der Daten und einer neuen Segmentierung und Flächenanpassung. Dabei wird angestrebt eine Aufbereitung der digitalisierten Objektoberfläche durch Filterung und/oder Korrektur der Punktdichte durchzuführen, so dass die Rekonstruktionsalgorithmen geometrische Flächenstücke auch in stark verrauschten Daten erkennen können. Für die Segmentierung komplexer Oberflächen soll ein neues Verfahren entwickelt werden, das durch Bearbeitung unterschiedlicher Auflösungsstufen voranschreitet. Darüber hinaus sollen Ansätze zur Rekonstruktion algebraischer Oberflächen mit aufgebrachten Detailstrukturen untersucht werden.