Robuste Segmentierung und Rekonstruktion komplexer realer Modelle aus algebraischen Basisflächen

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.该系统非常有效，并且具有良好的稳定性，对测试对象进行了细分和分类。在对真实数据进行测试之前，数据质量并不高，但采用了一种友好的重建方法。在我们的三维建模中，基于Vorarbeiten，一个复杂的鲁棒的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 Punktoberte durchzuführen，so dass die Rekonstruktionsalten geometrische Flächenstücke auch in stark verrauschten Daten erkennen können.对于复合材料的分段Oberflächen soll ein neues Verfahren entwickelt韦尔登，das durch Bearbeitung unterscheedlicher Auflösungsstufen voranschelt。因此，需要解决的问题是，如何通过构造详细的韦尔登来重新构造上平面的代数结构。

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.