3d-Puzzle-Problem

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Die Rekonstruktion von (zerbrochenen) Objekten aus Einzelteilen ist in vielen wichtigen Bereichen, wie zum Beispiel der Archäologie, Medizin, Bioinformatik und Robotik von maßgeblicher Relevanz. So müssen in der Archäologie historische Artefakte rekonstruiert, in der Chirurgie gebrochene Knochen repositioniert und fixiert, in der Bioinformatik Proteine zusammengesetzt und in der Robotik Bauteile zusammengebaut werden. Das Ziel dieses Antrags ist es, grundlegende Konzepte in den Bereichen Bildverarbeitung, 3d-Computer-Sehen und Mustererkennung zu entwickeln, um zu einer automatischen Lösung des 3d-Puzzle-Problems zu gelangen. Die digitalisierten Fragmente sollen virtuell zusammengesetzt und somit ein 'Bauplan' generiert und visualisiert werden. Der zu entwickelnde Ansatz soll durch eine 'coarse-to-fine'-Strategie auf effiziente Weise mehrere Fragmente ohne vorhandenes Wissen über eine Initiallösung zusammenfügen. Hierbei soll eine möglichst hohe Robustheit gegenüber Rauschen, Schädigungen und Materialverschleiß erreicht werden. Des Weiteren soll untersucht werden auf welche Weise Vorwissen über zerbrochene Objekte (z.B. über Form, Symmetrien, Oberflächenstruktur von Frakturfläche vs. intakter Oberfläche, etc.) genutzt werden kann, um die Effizienz, Genauigkeit und Robustheit zu erhöhen. Neben diesen 3d-Puzzle-Problemen findet das automatische Anpassen von Oberflächendaten (engl. 'surface matching') auch in vielen anderen wichtigen Bereichen des 3d-Computer-Sehens Anwendung. Das Anwendungsfeld umfasst die Erkennung, Klassifizierung und Lageschätzung von Objekten im Raum, sowie die Registrierung oder Fusion von Daten unterschiedlicher Sensoren.