Inkrementelle Akquisition von 3D-Objektmodellen - Institut für ...

Kapitel 10
Zusammenfassung und Ausblick
Das Ziel dieser Arbeit war es, alleine aus optischen Informationen ein 3D-Modell eines Objektes
zu erstellen. Im Rahmen dieser Arbeit hieß das: ein projektives Modell in Form einer Punktwolke.
Dass es grundsätzlich nur möglich ist, ein metrisches Modell zu erstellen (dass also eine gewisse
Mehrdeutigkeit nie vermieden werden kann) und warum hier nur ein projektives Modell erstellt
wurde, wurde im Abschnitt 7.1 ausführlich erläutert. Es wurden dort auch Bedingungen aufgezeigt,
unter denen ein metrischen Modell erstellt werden kann. An dieser Stelle wollen wir nun in der Zusammenfassung
das Erreichte diskutieren und im Ausblick einen Blick auf das noch zu Erreichende
werfen.
10.1 Zusammenfassung
Das hier vorgestellte System deckt die gesamte Entstehung des Modells beginnend mit der
Akquirierung der Bildsequenz ab. Die einzelnen Arbeitsschritte, die hier in jeweils eigenen
Kapiteln abgehandelt wurden, lassen sich gut trennen und jeweils durch andere – insbesondere
durch überlegene – Verfahren ersetzen. Da das Hauptaugenmerk der Arbeit auf der Entwicklung
des Gesamtsystems lag, sind für jeden Arbeitsschritt aufwändigere Verfahren denkbar und zum
Teil empfehlenswert (in Abschnitt 10.2.1 werden wir näher darauf eingehen).
Die Ergebnisse der Arbeit sind zufriedenstellend in der Hinsicht, dass tatsächlich ein zusammenhängendes
Modell eines Objektes geschaffen werden kann und Probleme, die in den jeweiligen
Arbeitschritten auftreten, identifiziert werden und ihre Folgen in den nächsten Arbeitsschritten
beobachtet werden können. Das System kann in der jetzigen Form für eine längere Bildsequenz,
bei der die Gesamtrekonstruktion aus vielen Teilrekonstruktionen zusammengesetzt werden muss,
jedoch noch kein befriedigendes Resultat liefern. Der gemessene Rückprojektionsfehler ist meist
erheblich und kann mit den Optimierungsmethoden reduziert, aber nicht auf ein akzeptables Maß
gebracht werden. Zudem ist der Rechenaufwand dafür insgesamt recht groß.
Das System arbeitet nicht deterministisch. Auch bei einer konstanten Menge von Punktkorrespondenzen
führen die nächsten Arbeitsschritte zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen, da mit
RANSAC und dem evolutionären Algorithmus zahlreiche Zufallselemente zum Resultat beitragen.
10.2 Ausblick
Der Ausblick lässt sich in zwei Punkte gliedern: Zum einen besteht bei vielen Arbeitsschritten
Potential, das Ergebnis dieses Schrittes und damit des Gesamtsystems zu verbessern. In Abschnitt
10.2.1 werde ich für verschiedene Arbeitsschritte Möglichkeiten der Optimierung herausstellen.
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