Titelaufnahme

Titel
Registration on the basis of surface geometry and texture / Stephan H. Kölpl
VerfasserKölpl, Stephan Henry
Begutachter / BegutachterinPottmann, Helmut ; Bischof, Horst
Erschienen2005
UmfangXII, 63 Bl. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn.Univ., Diss., 2005
Anmerkung
Zsfassung in dt., franz. u. russ. Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Registrierung / Textur / Integrale Invarianten / Globale Registrierung / Registrierung kinematischer Formen / ICP
Schlagwörter (EN)registration / texture / integral invariants / global registration / registration of kinematic shapes / ICP
Schlagwörter (GND)Kinematik / Oberfläche / Textur / Registrierung <Bildverarbeitung> / Algorithmus / Invariante
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-19960 Persistent Identifier (URN)
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Registration on the basis of surface geometry and texture [3.23 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Die Registrierung von zwei oder mehreren Repräsentationen dreidimensionaler Formen spielt eine große Rolle in so verschiedenen Anwendungen wie Robotik, Maschinenbau und Medizin neben vielen anderen. Wenn auch inzwischen vielfältige leistungsfähige Methoden und Algorithmen existieren, so gibt es doch noch offene Probleme wie die Registrierung von Formen in allgemeinen Startlagen und von speziellen Geometrien wie kinematische Flächen. Diese Dissertation hat zum Ziel Methoden zur Lösung dieser offenen Probleme zu finden und zu evaluieren. Das erste Kapitel führt in das Thema ein, geht auf den Standardalgorithmus ICP (Iterative Closest Point) ein, weist auf die in dieser Arbeit behandelten Probleme hin und behandelt in Kürze bisherige Arbeiten zu Registrierung mithilfe von Oberflächentextur und zu globaler Registrierung.

Das zweite Kapitel behandelt die Registrierung mithilfe von aufgenommener Oberflächentextur. Für gleichmäßig, annähernd stetig verlaufende Texturen wird eine Methode auf der Basis von Texturgradienten vorgestellt. Diese Methode und ihre Anwendbarkeit für kinematische Formen wird anhand von Beispielen in 2D und in 3D evaluiert.

Das dritte Kapitel stellt integrale invariante Deskriptoren in 2D und in 3D vor, behandelt ihre Implementierung und zeigt vielfältige Beispiele.

Während die behandelten zweidimensionalen Invarianten schon in der Literatur beschrieben wurden, werden drei neue dreidimensionale integrale Invarianten basierend auf der Schnittkurve zwischen Kernel und zu beschreibender Fläche vorgestellt.

Im vierten Kapitel werden diese integralen Invarianten verwendet um Registrierung ausgehend von allgemeinen Startlagen zu erreichen (Globale Registrierung). Ersichtlich wird der Vorteil gegenüber differentiellen Invarianten, d.h. die Immunität gegen Störungen (Rauschen) und die Skalierbarkeit. Neben der Implementierung werden Beispiele in 2D und 3D gezeigt.

Zusammenfassung (Englisch)

The registration of two or more three-dimensional shape representations plays an important role in areas as different as robotics, engineering and medicine, among many others. Although there by now exist a variety of powerful methods and algorithms, there still are unresolved problems such as the registration of shapes departing from general initial positions and of special geometries such as kinematic surfaces. This dissertation aims to find and evaluate methods to solve those open issues.

The first chapter introduces the topic, touches the standard algorithm ICP (Iterative Closest Point), discusses the problems that are covered in this work, and briefly discusses existing literature on registration with acquired surface texture and on global registration.

The second chapter describes registration using acquired surface texture. For smoothly distributed textures a method based on the gradient of texture is presented. This method and its applicability to kinematic shapes is evaluated with examples in 2D and 3D.

In the third chapter integral invariant descriptors in 2D and 3D are presented, their implementation is covered and various examples are shown. Whereas the planar integral invariants described are already covered in the literature, three new spatial integral invariant descriptors are presented, all based on the intersection between the kernel sphere and the shape to be described. These integral invariants are used in chapter four to support registration departing from general initial positions (global registration). Demonstrated is their advantage over differential invariants, i.e. the lower sensitivity to distortions (noise) and their scalability. Apart from the implementation, examples in 2D and 3D are shown.