StudiumOffene Abschlussarbeiten
Registrierung von Punktwolken mittels Segmenten

Registrierung von Punktwolken mittels Segmenten

E-Mail:  florian.politz@ikg.uni-hannover.de
Team:  Politz, Brenner
Jahr:  2019

Einführung und Ziel der Arbeit

In den Landesvermessungsämtern liegen flächendeckende Airborne Laser Scanning (ALS) Punktwolken mit unterschiedlichen Punktdichten in einer hohen Positionsgenauigkeit vor. Des Weiteren leiten sie auf Basis von digitalen Bildflügen mit hohen Überlappungen unter Einsatz von Dense Image Matching (DIM) Punktwolken ab, welche eine Auflösung im Pixelbereich besitzen. Um Änderungen zwischen verschiedenen Punktwolken detektieren zu können, aber auch um das Digitale Gelände und Oberflächenmodell zu aktualisieren, ist die korrekte Registrierung zweier verschiedener Punktwolken ein wichtiger und notwendiger Teil in der Prozesskette.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen verschiedene Methoden entwickelt werden, die eine Registrierung von Punktwolken über Segmente ermöglichen soll. Dabei soll eine Registrierung sowohl auf 2D- als auch auf 3D Ebene untersucht werden.

Aufgaben

1.    Einarbeitung in die Punktwolken, Algorithmen und relevanter Literatur

2.    Registrierung der Punktwolken auf 2D-Rasterebene

a.    Transformation der 3D-Punktwolken in 2D-Rasterbilder unter Berücksichtigung von Normalenvektoren und Abweichungen zur lokalen Ebene

b.    Segmentierung der Rasterbilder über einen graph-basierten Ansatz nach Felzenszwalb und Huttenlocher (2004)

c.    Registrierung in X- und Y-Richtung dieser Rasterbilder mittels Korrelation, in Z-Richtung unter Verwendung einer Maximum Consensus Schätzung (in 3D)

3.    Registrierung der Punktwolken auf 3D-Punktwolkenebene

a.    Segmentierung der Punktwolken mittels RANSAC unter Berücksichtigung der Normalenvektoren und Abweichungen zur lokalen Ebene

b.    Ausgleichung der Registrierungsparameter unter Verwendung der segmentierten 3D-Ebenen

4.    Quantitativer und qualitativer Vergleich beider Ansätze

5.    Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

Programmierkenntnisse in Python wünschenswert

Ansprechpartner

Florian Politz (Email florian.politz@ikg.uni-hannover.de, Tel. 0511 762-19436)

apl. Prof. Dr.-Ing. Claus Brenner (Email claus.brenner@ikg.uni-hannover.de, Tel. 0511 762-5076)

 

Institut für Kartographie und Geoinformatik, Appelstraße 9a, 30167 Hannover, Raum 616