Oberflächenrekonstruktionen

Oberflächenrekonstruktion ist der Prozess, aus diskreten Messpunkten einer Punktwolke oder Tiefendaten eine zusammenhängende Oberflächendarstellung zu erzeugen. Typische Datenquellen sind 3D-Scans, Lidar, Structure-from-Motion oder Stereoskopie. Ziel ist es, eine stabile, glatte oder scharfe Oberfläche zu modellieren, die Geometrie und Textur realistisch abbildet.

Es existieren explizite und implizite Ansätze. Explizite Methoden erzeugen direkte Polygonnetze oder Dreiecksflächen, z. B. der Ball-Pivoting-Algorithmus oder das Marching-Cubes-Verfahren. Implizite Methoden arbeiten mit einer Oberflächeninvariante wie der Nullstelle einer Skalarfunktion; bekannt ist die Poisson-Oberflächenrekonstruktion, oft in Kombination mit Normalen. Alpha-Shapes und Delaunay-Triangulationen dienen ebenfalls zur Oberflächenabdeckung. Häufig werden hybride Ansätze genutzt, die Dichte, Normale und Glättung kombinieren.

Typischer Ablauf ist Datenerfassung, Vorverarbeitung (Rauschreduktion, Ausreißerentfernung), Ausrichtung und Registrierung von Punktwolken, Normalenberechnung, Rekonstruktion, Nachbearbeitung wie Lochfüllung, Kantenschärfung und Texturierung.

Anwendungsfelder umfassen Kulturerbe-Dokumentation, Reverse Engineering, Robotik und autonome Navigation, medizinische Bildgebung und geowissenschaftliche Modellierung. Herausforderungen sind Rauschen, unregelmäßige Abtastung, Löcher, Topologien, Skalierung und Rechenaufwand; auch das Gleichgewicht zwischen Detailgenauigkeit und Glättung sowie der Schutz scharfer Merkmale ist problematisch.

Zu verbreiteten Softwarebibliotheken gehören PCL, CGAL und Meshlab.