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Virtuelle 3D-Rekonstruktion von zerstörten russisch-orthodoxen Kirchen aus unvollständigen Punktwolken
Chizhova, Maria
München (Deutschland)
Selbstverlag
2019, 165 S., Abb., Tab., Lit., Grundr.
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[Quelle: http://d-nb.info]
Das kulturelle Erbe von Völkern ist für die Identität nachfolgender Generationen wichtig und daher auch in geeigneter Weise zu konservieren. Im Laufe der Zeit sind viele Informationen über ehemalige Kulturbauten verloren gegangen, da manche Objekte durch natürliche Erosion oder aufgrund menschlichen Wirkens stark beschädigt oder gar zerstört wurden. Die gegenwärtigen 3D-Erfassungstechniken bieten prinzipiell die Möglichkeit, Oberflächen von Bauwerken in ihrem aktuellen Zustand umfassend aufzunehmen, zu speichern und damit virtuell zu erhalten. Dabei wird typischerweise eine unstrukturierte und häufig verrauschte Punktmenge produziert, in der jeder Punkt in verschlüsselter Form Informationen über Objektattribute enthält. Die vollautomatische Weiterverarbeitung dieser Punktwolken zu hochwertigen Endprodukten ist in der Regel noch nicht zufriedenstellend gelöst und hängt stark von den aufgenommenen Objekten selbst, den technischen Möglichkeiten des Aufnahmesystems, dem Wissen über die gesamte Bearbeitungskette und den Anforderungen an das Endprodukt ab. Es ist nach wie vor von hohem wissenschaftlichem und praktischem Interesse, Verfahren zu entwickeln, die aus den Messdaten hochwertige Aussagen über Bedeutung und Zustand der Objekte erlauben. Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung einer Strategie zur Analyse und Rekonstruktion von unvollständigen und lückenhaften Daten aus Punktwolken auf Basis eines modellbasierten Verfahrens. Dieses Verfahren, das zunächst mit einer signifikanten Datenreduktion beginnt, nutzt hierarchische Ansätze zur automatischen semantischen Segmentierung, Klassifizierung und Geometrieextraktion auf Grundlage von Datenbanken vorhandener Objekttypen sowie verbindlicher Konstruktionsregeln. Es vervollständigt dabei zerstörte oder beschädigte Objekte oder lückenhafte Datensätze. In der Arbeit werden neue Verfahren für spezifische Teilprobleme entwickelt, z.B. die automatische Bestimmung einer geeigneten Formerkennungsmethode oder das Hashing von Punktwolken (mathematisches Verfahren zur Datenreduktion). Diese werden mit bekannten Methoden der diskreten Mathematik (zelluläre Automaten) und der wahrscheinlichkeitsbasierten Statistik (Bayes-Netze) verknüpft. Als Gegenstand der experimentellen Untersuchungen werden zerstörte russisch-orthodoxe Kirchen herangezogen, die sich durch regelmäßige Geometrie und Gebäudetypologie auszeichnen. Es ist inzwischen von hohem gesellschaftlichen Interesse, zerstörte oder beschädigte Kirchen in Russland möglichst in ihrem Originalzustand wiederherzustellen. Das entwickelte Verfahren sowie einzelne Algorithmen werden anhand ausgesuchter Beispiele getestet. Dabei werden die wesentlichen Einflussgrößen (Zerstörungsgrad des Objektes, Vollständigkeit der Punktwolke, Abweichungen von Baukanons) anhand von typischen Szenarien untersucht. Das Verfahren lässt sich grundsätzlich auf andere Anwendungsgebiete erweitern, z.B. Industrieanlagen, zerstörte Gebäude oder BIM. Voraussetzung ist die Erstellung geeigneter Datenbanken mit hinreichender Anzahl von Vergleichsobjekten sowie den zugehörigen semantischen Beschreibungen. Der vorgestellte Ansatz lässt sich auch umkehren. So kann nicht die virtuelle Rekonstruktion eines (teilweise) zerstörten Objektes im Vordergrund stehen, sondern die Analyse realer Punktwolken auf Vollständigkeit oder die Ermittlung von Veränderungen (change detection) durch Vergleich von Punktwolken aus unterschiedlichen Zeitperioden.
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