Masterarbeit Corinna Harmening Raum-zeitliche Segmentierung ...

2 Raum-zeitlich dichtes Monitoring von Pflanzenbeständen mittels Multi-Sensorsystem
Als Repräsentationsform wird ein Tensor gewählt, für dessen Bestimmung zunächst
eine Dreiecksvermaschung der Punktwolke durchgeführt wird. Jeweils ein Paar von
orientierten Punkten wird für die Definition eines dreidimensionalen kartesischen
Koordinatensystems genutzt, das wiederum dazu dient, ein 3-D-Gitter zu definieren.
Die Schnittflächen der jeweiligen Gitterzellen mit der vermaschten Punktwolke
werden in einem Tensor dritter Ordnung abgespeichert und dienen der Repräsentation
von Punkten (siehe Abbildung 2.4).
Abb. 2.4: Berechnung eines Tensors (Ausschnitt aus [Mian u. a. (2006)])
Für die effiziente Suche nach Korrespondenzen wird eine vierdimensionale Hashtabelle
verwendet, in der die Tensoren aller Aufnahmen abgespeichert sind. Über
die Tabellen-Indizes werden mögliche Korrespondenzen gesucht, die anhand eines
Korrelationskoeffizienten sowie eines Ähnlichkeitsmaßes bewertet werden.
2.3.2 Verfahren für die Feinregistrierung
Ebenso wie bei der Grobregistrierung können auch die Verfahren zur Feinregistrierung
nach der Anzahl der zu registrierenden Aufnahmen unterschieden werden: Für den Zwei-
Aufnahmen-Fall ist das Standardverfahren der von Besl u. McKay (1992) vorgestellte
Iterative-Closest-Point(ICP)-Algorithmus [Campbell u. Flynn (2001)]: Ausgangspunkt für
diesen Algorithmus bilden zwei Datensätze mit n 1 bzw. n 2 Punkten sowie die aus der
Grobregistrierung bekannten Transformationsparameter, die die beiden Datensätze näherungsweise
ineinander überführen. Die Anwendung dieser Transformation stellt die Initia-
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