Masterarbeit Corinna Harmening Raum-zeitliche Segmentierung ...

4 Entwicklung eines Verfahrens zur raum-zeitlichen Segmentierung von natürlichen Objekten
Abb. 4.8: Unstimmigkeiten in den Überlappungsbereichen der Aufnahmen zweier Scanpositionen
(rot bzw. grün eingefärbt) nach der Glättung der Rohdaten mit Hilfe
des Bilateralfilters: ungeglättete Punktwolke (links); geglättete Punktwolke
(rechts)
• Das Problem dieser Unstimmigkeiten kann umgangen werden, indem die Filterung
direkt in der registrierten 3-D-Punktwolke erfolgt und somit alle drei Aufnahmen
einer Zeitepoche gemeinsam geglättet werden. Hierfür wird das Prinzip des 2-D-
Mittelwertfilters (siehe z. B. Gonzalez u. Woods (2002)) auf eine 3-D-Punktwolke
erweitert. Das Prinzip eines solchen räumlichen Mittelwertfilters ist schematisch in
der Abbildung 4.9 (links) dargestellt: Für jeden Punkt p i der Punktwolke – dargestellt
in Schwarz – wird mit Hilfe einer Kugel eine Nachbarschaft definiert; diese
Kugel dient als Filtermaske. Alle Punkte dieser Nachbarschaft – dargestellt in Rot
– werden dazu verwendet, die Koordinaten des Punktes p i neu zu bestimmen. Die
neuen Koordinaten können im einfachsten Fall durch die Berechnung des Mittelwertes
oder mit etwas mehr Rechenaufwand mit Hilfe eines gewichteten Mittels – z. B.
unter Berücksichtigung der Distanzen zu p i – bestimmt werden. Die Abbildung 4.10
zeigt eine Punktwolke vor und nach Anwendung eines solchen 3-D-Mittelwertfilters;
als Filtergröße wurde ein Radius von 2 cm gewählt. Ähnlich wie bei der bilateralen
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