Wissensbasierte 3D-Analyse von Gebäudeszenen aus mehreren frei gewählten Stereofotos

Der Autor beschreibt ein Analysesystem zur automatischen Rekonstruktion dreidimensionaler Gebäudeoberflächen aus stereoskopischen Kameraaufnahmen. Dabei wird szenenspezifisches Wissen für die Objektkomponenten ausgewählt und mit Messdaten aus den Bildern kombiniert, um eine effiziente und konsistente Oberflächenbeschreibung zu erstellen. Die erzeugten Oberflächen müssen für die Visualisierung in Sichtsystemen effizient sein, was bedeutet, dass die Anzahl der verwendeten Oberflächenprimitive gering gehalten werden soll, während das 3D-Modell realistisch bleibt. Im Gegensatz zu herkömmlichen CAD-Systemen, bei denen ein Operator Wissen über die zu modellierenden Objekte einbringt, nutzen automatisierte, bildgestützte Verfahren dies nur begrenzt. Der Ansatz zur Darstellung und automatischen Nutzung von Vorwissen wird durch ein generisches, strukturiertes Szenenmodell unterstützt, das auf semantischen Netzen basiert. Eine leistungsfähige Interpretationskomponente analysiert den Szeneninhalt, basierend auf einer vorherigen Segmentierung stereoskopischer Tiefenkarten. Die Oberflächenrekonstruktion integriert Tiefen- und Konturmessungen mehrerer Ansichten zu einer konsistenten geometrischen Oberflächenbeschreibung, die durch Texturkarten aus den Kamerabildern ergänzt wird. Diese Methode ermöglicht die Analyse komplexer Gebäudeszenen und führt zu einer effizienten, geschlossenen Objektgeometrie mit fotorealistischer Texturierung. Das A