Aktive daten- und modellbasierte Sensorpositionierung zur 3D-Vermessung

三维物体的自动重构技术研究：三维物体的自动重构与三维物体的自动重构。问题三：夜间传感器信息采集、夜间传感器信息采集、夜间传感器信息采集。Bisher wenig untersucht wurden Ansätze， die mittel最优基因基因组学家Anzahl von anichten的目标möglichst鲁棒重构与其他基因基因组和最小的Anzahl von anichten ermöglicht。Ziel dieses项目列表为deshab， eine allgemeine Methodik zu entwickeln, die es ermöglicht, die Positionen des Sensors der 3d - rekonstruction automatisch so auszuwählen， dass die nachfolgende 3d - rekonstruction mit möglichst hoher Genauigkeit和möglichst wenigen fehlsteellen in der Tiefenkarte ermöglicht wind。此外，他还提出了一种新型的信息融合技术，即信息融合技术和信息融合技术。在此基础上，研究人员提出了一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法。Neben der verfahrensunabhängigen Methodik sollen auth Bedingungen und Auswirkungen bezglich bestestimmter mathematischer Verfahren der rekonstruction untersucht und optimiert werden, dies sowohl f<e:1> r geometrisch-algebraische als auach facher probabilistische Verfahren。Zur Beurteilung der gewonnenen Rekonstruktionsdaten sollen Ground- Truth-Körper zum Einsatz kommen。

Die automatische Rekonstruktion von 3-D-Objekten stellt nach wie vor weltweit einen wichtigen Forschungsgegenstand dar und ist bis heute im Allgemeinen ungelöst. Probleme treten nicht nur aufgrund von Sensorrauschen auf, sondern auch durch unzureichende Information, die aus der aufgenommen Sensorinformation vorliegt. Bisher wenig untersucht wurden Ansätze, die mittels optimal aufgenommener Ansichten des Objekts eine möglichst robuste Rekonstruktion mit hoher Genauigkeit und minimaler Anzahl von Ansichten ermöglicht. Ziel dieses Projekts ist es deshalb, eine allgemeine Methodik zu entwickeln, die es ermöglicht, die Positionen des Sensors bei der 3-D-Rekonstruktion automatisch so auszuwählen, dass die nachfolgende 3-D-Rekonstruktion mit möglichst hoher Genauigkeit und möglichst wenigen Fehlstellen in der Tiefenkarte ermöglicht wird. Dabei ist als weiterer wesentlicher Punkt die optimale Fusionierung der Informationen aus mehreren Aufnahmen zu untersuchen. Die Methodik soll so allgemein sein, dass sie sowohl zur Sensorpositionierung bei der Rekonstruktion aus Bildfolgen als auch für Verfahren mittels der Streifenprojektion eingesetzt werden kann. Neben der verfahrensunabhängigen Methodik sollen auch Bedingungen und Auswirkungen bezüglich bestimmter mathematischer Verfahren der Rekonstruktion untersucht und optimiert werden, dies sowohl für geometrisch-algebraische als auch für probabilistische Verfahren. Zur Beurteilung der gewonnenen Rekonstruktionsdaten sollen Ground- Truth-Körper zum Einsatz kommen.