Generative Modelle für die Erfassung und Generalisierung von Stadtmodellen

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In der Vergangenheit wurden viele Verfahren für die Rekonstruktion von Stadtmodellen aus Messdaten vorgeschlagen. Obwohl die Erfassung von 3D Daten mit der Einführung von Laserscannern einfacher wurde, ist das Grundproblem – die automatische, zuverlässige Erzeugung von CAD-Beschreibungen von Objekten und ihre Generalisierung – immer noch ungelöst. In jüngster Vergangenheit wurde im Bereich der Computergraphik gezeigt, dass generative Modelle ein großes Potential für die Erzeugung künstlicher Stadtmodelle besitzen.Das vorliegende Projekt untersucht die Anwendung derartiger generativer Verfahren auf die Rekonstruktion von Objekten der realen Welt. Die charakteristischen Merkmale des Projekts sind (1) die Verwendung von shape grammars für die strukturelle Modellbeschreibung, (2) die Verwendung von a priori Dichten für die stochastische Modellbeschreibung, (3) die Exploration des Suchraums durch zufällige Stichproben, speziell entsprechend dem Verfahren der Monte Carlo Simulation von Markoff-Ketten mit umkehrbaren Sprüngen (rjMCMC), sowie (4) die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen der strukturellen Objektbeschreibung, wie sie durch die formale Grammatik erzeugt wird, und der Objektgeneralisierung.