Rekonstruktionsgenauigkeit

Rekonstruktionsgenauigkeit bezeichnet die Übereinstimmung zwischen einem rekonstruierten Objekt, Bild oder Modell und dem realen Referenzgegenstand. In vielen Fachgebieten wie medizinischer Bildgebung, 3D-Scanner-Technik, Photogrammetrie oder computergestützten Rekonstruktionsmethoden beschreibt sie die Güte der Rekonstruktion.

Messgrößen und Bewertungsansätze umfassen Abweichungen gemessen durch RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error) oder geometrische Distanzen wie Chamfer- oder Hausdorff-Abstand. Für Bilder kommen oft PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) oder SSIM (Structural Similarity Index) zum Einsatz. Grundsätzlich geht es um die Distanz oder Verzerrung zwischen der rekonstruierten Darstellung und dem Ground Truth. Die Genauigkeit unterscheidet sich von der Präzision: Ein Verfahren kann konsistente, geringe Varianz aufweisen, aber systematische Verzerrungen liefern.

Einflussfaktoren auf die Rekonstruktionsgenauigkeit sind die Datenqualität und -quantität (Auflösung, Rauschen), Kalibrierung der Sensorik, Abtastmuster, Sichtbarkeit von Oberflächen, Regularisierung in rekonstruktionsalgorithmen sowie zugrunde liegende Modellannahmen. Vorverarbeitungsschritte und Annahmen zur Beleuchtung oder geometrischen Glattheit wirken ebenfalls auf die Genauigkeit.

Validierung erfolgt idealerweise mit bekannten Referenzdaten, etwa Phantomen oder synthetischen Datasets, sowie Tests zur Robustheit gegen Rauschen und Ausfälle. Unsicherheiten sollten quantifiziert und kommuniziert werden.

Anwendungen finden sich in Medizin, Technik, Geowissenschaften und Visualisierung, wo die Rekonstruktionsgenauigkeit entscheidend für Diagnosen, Planung, Qualitätskontrolle und Simulationen ist. Fortschritte zielen auf höhere Genauigkeit bei geringerem Rechenaufwand, während Transparenz der Unsicherheiten erhalten bleibt.