Masterarbeit Corinna Harmening Raum-zeitliche Segmentierung ...

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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 62
4.3 Räumliche Segmentierung Abb. 4.9: Anwendung eines 3-D-Mittelwertfilters: Prinzip (links); Blattflächenverkleinerung in Folge der Glättung (gelb: Ausschnitt aus der ungeglätteten Punktwolke, hellblau: Ausschnitt aus der geglätteten Punktwolke) (rechts) Filterung der Distanzwerte ist auch bei der 3-D-Mittelwertfilterung eine Glättung der Punktwolke erkennbar. Da die Filterung der Aufnahmen aller drei Scanpositionen gemeinsam durchgeführt wird, treten in den Überlappungsbereichen jedoch keine Unstimmigkeiten mehr auf. Als Nachteil dieser Art der Glättung erweist sich das Verschmieren der Kanten, da ein einfacher Mittelwertfilter kein kantenerhal- Abb. 4.10: Glättung der Rohdaten mit Hilfe eines 3-D-Mittelwertfilters: ungeglättete Punktwolke (links); geglättete Punktwolke (rechts) 63
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