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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Komplettierung eines 3D-Modells einer urbanen Szene mit unvollständig abgebildeten artefaktischen Bauobjekten mittels zumindest einer aus einem dreidimensionalen Raum zugeordneten Messwerten bestehenden Punktwolke und einem dreidimensionalen Bodenmodell.
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Dreidimensionale Modelle, sogenannte 3D-Modelle der Erdoberfläche, oder auch Digitale Höhenmodelle (Digital Elevation Model, DEM), insbesondere in urbaner Umgebung werden in vielfachen Anwendungen benötigt und sollen eine lückenlose, vollständig texturierte und geometrisch exakte Abbildung der realen Oberfläche liefern. Hierzu kommen Aufnahmemethoden wie Laserscanning, Photogrammetrie, beispielsweise mit Mehrzeilenkameras, klein-, mittel- und großformatigen Matrixkameras, Radarinterferometrie und weitere 3D-Informationen liefernde Messverfahren zum Einsatz. Hierbei werden neben visuellen Farben auch nicht visuelle Frequenzen erfasst, beispielsweise Frequenzen im Nahen infrarot (NIR) insbesondere zur verbesserten Erfassung von pflanzlichem Bewuchs. Um die Zuordnung dieser Messgeräte zur äußeren Orientierung zu gewährleisten, werden satellitengestützte Positioniersysteme wie GPS, Trägheitsnavigationssystem und dergleichen eingesetzt.
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Die Messverfahren zur Ermittlung des Rohmaterials eines 3D-Modells liefern zunächst eine Menge von mit drei Raumkoordinaten vermessenen Punkten, sogenannten Voxel, als sogenannte Punktwolke. Die Genauigkeit und die Dichte dieser Voxel in der Punktwolke bestimmen dabei die Qualität der möglichen Weiterverarbeitung. Dabei weisen derartige Punktwolken große Lücken ohne verwertbare Messwerte auf, wenn beispielsweise artefaktische Objekte wie Gebäude, Straßen, Plätze und dergleichen große homogene Flächen ausbilden. Weiterhin treten Ausreißer und Fehlbestimmungen auf, beispielsweise wenn bei zwei in unterschiedlichen Überflügen über einen Flächenausschnitt eines zu erstellenden 3D-Modells aufgrund unterschiedlicher Blinkwinkel sich Verdeckungen und Hintergründe von Objekten ändern, Verwechslungen bei der Messwertzuordnung zu den Raumkoordinaten, beispielsweise bei periodisch wiederkehrenden Mustern wie Pflastern, Dachziegeln und dergleichen auftreten. Die Aufbereitung der Punktwolke mittels vollautomatischer Bearbeitungsverfahren gestaltet sich schwierig und ist auf die Genauigkeit der lückenbehafteten Punktwolke begrenzt.
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Die Erstellung eines 3D-Modells durch Extraktion und Modellierung der Punktwolke auf die dreidimensionale Erdoberfläche, beispielsweise in Form eines digitalen Höhenmodells (Digital Elevation Model, DEM) ist dabei mit hohem personellem Aufwand behaftet. Hierbei werden in einer visuellen Darstellung des Rohmodells des 3D-Modells artefaktische Objekte wie Bauobjekte, Standardobjekte in Form von Fahrzeugen, Straßenlampen und dergleichen weitgehend durch visuelle Erkennung identifiziert und mit einem Editierwerkzeug von Hand nachgebildet. Digitale Bodenmodelle (Digital Terrain Model DTM) lassen sich dagegen einfacher herstellen, da der gewachsene Boden mit wenigen Punkten interpoliert werden kann.
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Zur Verminderung des personellen Aufwands zur Erstellung eines 3D-Modells urbaner Umgebungen mit einer Vielzahl von Bauobjekten wird beispielsweise vorgeschlagen, in einem modellgestützten Ansatz Bauobjekte auf einem vorhandenen Gebäudegrundriss zu errichten, indem aus verschiedenen, in einer Bibliothek vorgehaltenen dreidimensionalen Grundformen von Bauobjekten die der realen Form des Bauobjekts nächstliegende Grundform auszuwählen. Hierbei müssen von den Grundformen abweichende reale Bauobjekte aufwendig angepasst oder es muss eine Vielzahl von Grundformen in der Bibliothek bereitgehalten werden. Außerdem ist die visuelle oder automatisierte Erkennung der Formen der realen Bauobjekte stark von der Qualität der Punktwolke abhängig, so dass die Verwendung dieser Methode nur mit qualitativ hochwertigen, mit aufwendigen Messwerterfassungssystemen wie Laserscannern erstellten Punktwolken geeignet ist.
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Aus der
WO2011/093752 A1 ist im Weiteren ein Verfahren zur Darstelllung eines 3D-Modells einer Szene mit Bauobjekten bekannt, bei dem anhand einer photogrammetrisch erstellten, qualitativ hochwertigen, aus einer großen Anzahl von Überflügen aus unterschiedlichen Richtungen einer mit mehreren Kameras ausgestatteten Flugeinrichtung gewonnenen Punktwolke ein automatisiertes Drahtgittermodell erstellt wird. Hierbei werden aus einer Vielzahl von beispielsweise 10 Bildern jeder Raumkoordinate mehrere Messwerte zugeordnet und gemittelt. Hierbei ist trotz der aufwendigen und kostenintensiven Erfassung der Punktwolke eine intensive manuelle Nacharbeit notwendig, wenn Ausreißer von Messwerten unterschiedlichen Umgebungen zugeordnet werden. Beispielsweise können Bauobjektformen verfälscht werden, wenn den Raumkoordinaten des Bauobjekts Raumkoordinaten der Umgebung mit ähnlichen Messwerten zugeordnet werden, so dass deren Kontur verfälscht wird. Die Fehler müssen visuell erkannt und korrigiert werden.
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Weiterhin ist in dem Aufsatz „Accurate and Effcient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information, H. Hirschmann, Information IEEE Conference an Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), San Diego, CA, USA, June 20–26, 2005 ein vollständig automatisiertes Verfahren zur Erstellung eines 3D-Modells einer urbanen Szene beschrieben. Hierbei werden die gesamten Stereobilder und nicht nur einzelne Ausschnitte eines Bildes übereinandergelegt, indem diese anhand einer Auflösungspyramide von grober zur feinsten Auflösung in Iterationsschritten entlang einer Vielzahl von Linien der Stereobilder aufeinander bezüglich ihrer Raumkoordinaten positioniert werden. Hierdurch wird jedem Einzelpixel eine Raumkoordinate unabhängig von dessen Nachbarschaft zugeordnet, so dass eine lückenlose Punktwolke entsteht, deren Einzelpixel keine Wechselwirkung durch Verdeckung oder unterschiedliche Hintergründe zwischen zwei oder mehreren Stereobildern aufweisen. Hierzu enthält das Auswerteverfahren eine Kostenminimierungs- und eine Glättungsfunktion, in der vorgegebene Glättebedingungen erzwungen werden. Als Kostenminimierungsfunktion wird die statistisch als gegenseitige Information bekannte Transinformation zwischen einem ersten Stereobild und dem mit einem Parallaxenbild in das erste Stereobild rektifizierten anderen Stereobild eingesetzt. Bei dieser Methode handelt es sich um eine in Echtzeit betreibbare Erstellung von dynamischen 3D-Modellen insbesondere in Kraftfahrzeugen und kann infolge der geforderten Genauigkeit bei stationären 3D-Modellen nicht eingesetzt werden.
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Aufgabe der Erfindung ist daher, ein kostengünstiges und weitgehend automatisierbares Verfahren zur Erstellung eines lückenlosen, vollständig texturierten und geometrisch exakten 3D-Modells mit artefaktischen Bauobjekten vorzuschlagen.
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Die Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Komplettierung eines 3D-Modells einer urbanen Szene mit unvollständig abgebildeten artefaktischen Bauobjekten mittels zumindest einer aus einem dreidimensionalen Raum zugeordneten Messwerten bestehenden Punktwolke und einem dreidimensionalen Bodenmodell gelöst, wobei zumindest ein Teil der artefaktischen Bauobjekte vervollständigt wird, indem anhand von Horizontalen der Bauobjekte und sich an diese unter Anwendung einer Bedingung eines konvexen Bauraums angeschlossener Kanten und Schnittpunkte ein Drahtmodell des Bauobjekts ermittelt wird, welches in das Bodenmodell eingefügt und dessen Flächen anhand von in diese entfallenden Messwerten ergänzt werden. Da nahezu alle Bauobjekte zum einen typbedingt ein Volumen einschließen und aus konstruktiven und ästhetischen Gründen Horizontalen in Form von Kanten gleicher Höhe aufweisen, können gemäß dem erfinderischen Gedanken durch Erfassen von Horizontalen in Verbindung mit sich an diese anschließenden konvexen Bauräumen die meisten Bauobjekte so vervollständigt werden, dass anhand des gewonnenen Drahtmodells die Bauobjekte geometrisch exakt darstellbar, skalierbar und an dem Bodenmodell positionsgerecht aufnehmbar sind. Die Horizontalen und die sich anschließenden Kanten können dabei aus unterschiedlichen Datenquellen, beispielsweise aus bekannten Konstruktionsdaten eines Bauobjekts in Form von Bauplänen, aus Daten von Liegenschafts- und Katasterämtern, Grundrissen und dergleichen ermittelt werden. Alternativ oder zusätzlich können die Horizontalen und deren sich anschließende Kanten und Ecken aus Stereobildern einer Stereokamera ermittelt werden. Hierzu können auch alternativ oder zusätzlich Messwerte der Punktmatrix herangezogen werden. Die Drahtmodelle komplex ausgebildeter Bauobjekte können dabei aus mehreren Unterstrukturen, welche jeweils die Kriterien eines konvexen Bauraums erfüllen, zusammengesetzt werden, so dass unabhängig von den Bauformen mit dem vorgeschlagenen Verfahren eine universelle Methode zur Nachbildung der Bauobjekte vorgeschlagen werden kann, ohne auf eine große Datenbank von Bauobjekttypen zurückgreifen zu müssen. Die Erstellung der Drahtmodelle kann automatisiert oder teilautomatisiert erfolgen, indem die Horizontalen, Kanten und Ecken eines Bauobjekts oder einer Unterstruktur anhand einer Mustererkennung erkannt werden und unter der Bedingung eines konvexen Bauraums miteinander verknüpft werden. Reicht die Datenlage für eine automatisierte Erkennung der Elemente der Drahtmodelle nicht aus, kann zumindest ein Teil dieser Elemente in einer entsprechenden, beispielsweise mehrere übereinander gelegte Lagen unterschiedlicher verfügbarer Informationen enthaltenden Bilddarstellung, beispielsweise mittels eines Bildeditors ausgewählt und für ein Drahtmodell markiert werden. Die Berechnung des Drahtmodells und damit die geometrischen Daten eines Bauobjekts können im Anschluss automatisiert erfolgen.
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Wurden die geometrischen Daten eines Bauobjekts gemäß dem erfinderischen Verfahren ermittelt, erfolgt dessen Einordnung in ein Bodenmodell anhand bekannter Informationen wie beispielsweise Gebäudegrundrissen, Informationen wie strukturierten Informationen der Punktwolke oder zur Verfügung stehender Bildinformationen. Dabei kann das ursprünglich dreidimensional ausgebildete Bodenmodell zweidimensional projiziert werden. Die Bauobjekte können bei ausreichender Information wie beispielsweise bei bekannten Grundrissen automatisiert in das Bodenmodell eingefügt werden. Sind derartige Informationen nicht zugänglich, kann ein Bodenmodell beispielsweise zweidimensional auf einem Bildschirm dargestellt und die ermittelten Bauobjekte können von Hand an die entsprechenden Positionen positioniert werden.
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Soweit eine manuelle Überarbeitung zur Erfassung, Erstellung und Positionierung notwendig ist oder zur Überprüfung einer automatisierten Prozedur werden aus verschiedenen Quellen zur Verfügung stehende Daten der urbanen Szene bevorzugt gemeinsam in einem Mehrbildeditor bearbeitet. Hierzu können unterschiedliche, aus verschiedenen Datenquellen stammende Daten positionsgetreu übereinander gelagert werden, so dass die Verifizierung vorgesehener Abbildungsdetails, beispielsweise die Horizontalen, Kanten, Schnittpunkte und Ecken von Bauobjekten verbessert wird. Hierzu können diese in einer zweidimensionalen Projektion dargestellt werden. Auf diese Weise kann eine qualitativ hochwertige Erfassung der für die Drahtmodelle der Bauobjekte relevanten Linien, deren Länge, Schnittpunkte und Winkel sowohl automatisiert, teilautomatisiert als auch manuell erfolgen.
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Es hat sich weiterhin als vorteilhaft erwiesen, dass eine in der urbanen Szene enthaltene Vegetation mittels eines NIR-Bildes eingefügt wird. Es hat sich dabei als vorteilhaft erwiesen, wenn eine aus einem NIR-Bild erstellte Vegetationsmaske eines zu bearbeitenden Bildausschnitts vor einem Einfügen von Bauobjekten erstellt und eingefügt wird und eine von der Vegetationsmaske belegte Fläche von einer Untersuchung auf Bauobjekte ausgeschlossen wird.
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Im Weiteren können nicht zu den Bauobjekten zählende, artefaktische Standardobjekte, beispielsweise Fahrzeuge, Straßenlaternen und dergleichen als 3D-Modelle beispielsweise in einer Objektbibliothek bereitgehalten und auf deren tatsächliche Größe in der Szene kalibriert und eingefügt werden.
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Das bezüglich seiner geometrischen Abmessungen detailgenaue 3D-Modell kann anschließend mittels von einer Stereokamera aufgenommenen Stereobildern texturiert werden, so dass ein den Echtfarben ähnliches 3D-Modell erstellt werden kann. Aufgrund der geometrischen Genauigkeit kann das 3D-Modell in die erwünschten Sichtwinkel gedreht und geneigt werden. Zur Darstellung wird das 3D-Modell als Punktwolke mit äquidistantem 3D-Raster erstellt. Hierbei erhält jedes Voxel die entsprechenden aus den Stereobildern bekannten Farbwerte durch Zusammenführen der Drahtmodelle, den aus diesen gebildeten Flächen und den in den Stereobildern gespeicherten Farbwerten.
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Die Erfindung wird anhand der 1 bis 11 näher erläutert. Hierbei zeigen:
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1 ein Blockdiagramm des Verfahrens,
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2 ein Bauobjekt von oben,
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3 das Bauobjekt der 2 in Schrägansicht,
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4 ein weiteres Bauobjekt von oben,
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5 das Bauobjekt der 4 in Schrägansicht,
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6 eine Punktwolke einer urbanen Szene,
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7 eine aus einer NIR-Aufnahme einer urbanen Szene mit einem gegenüber der 6 erweiterten Ausschnitt abgeleitete Vegetationsmaske,
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8 einen Grundriss einer urbanen Szene mit ermittelten Höhenlinien,
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9 ein erstelltes 3D-Modell einer urbanen Szene in Schrägansicht,
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10 das 3D-Modell der 9 mit teilweise aus Farbwerten einer Schrägsichtaufnahme texturierten Flächen und
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11 das vollständige, geometrisch genaue und vollständig texturierte 3D-Modell.
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Das Blockdiagramm 1 der 1 zeigt ein komplettes Verfahren zur Erstellung des vollständig texturierten und geometrisch exakt aufgelösten 3D-Modells 2 einer urbanen Szene mittels zur Verfügung stehender Daten und Informationen. Diese enthalten – wie hier gezeigt – die 3D-Punktwolke 3, wie sie beispielsweise als Ausschnitt in der 6 dargestellt ist, das dreidimensional vorliegende Bodenmodell 4 (DTM, digital terrain model), den für jedes Bauobjekt spezifischen Datensatz 5, beispielsweise einen Grundriss, einen Bauplan und/oder verschiedene auswertbare, beispielsweise mittels einer Stereokamera aufgenommene, unterschiedliche Blickwinkel der urbanen Szene oder eines Bauobjekts darstellende Einzelbilder 6, 7, 8, das beispielsweise eine urbane Szene wie in 7 im nahen Infrarot-Bereich abbildende NIR-Bild 9 der urbanen Umgebung, einer Datenbank 10 mit Standardmodellen von nicht zu den Bauobjekten zählenden artefaktischen Objekten sowie weitere oder mit den Einzelbildern 6, 7, 8 identische Einzelbilder 11, 12, 13, die die urbane Szene aus unterschiedlichen Blickwinkeln zeigen und Texturinformationen enthalten. Die einzelnen Daten und Bilder werden anhand von Positionsdaten beispielsweise GPS-Daten, einem Kartenraster und dergleichen der urbanen Szene zugeordnet und aufeinander positioniert. Die Abarbeitung des Blockdiagramms 1 erfolgt größtenteils automatisiert. Eine gegebenenfalls eingerichtete Überwachung des Ablaufs und ein gegebenenfalls notwendiger Eingriff in das Verfahren erfolgt anhand eines Editors, bei dem die einzelnen Bearbeitungsschritte bevorzugt anhand von zweidimensional projizierten Bildschirminhalten erfolgen.
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Zuerst erfolgt die Einfügung der Vegetationsanteile in die urbane Szene, so dass ausschließlich von Vegetation belegte Anteile der urbanen Szene von einer weiteren Belegung durch artefaktische Objekte ausgeschlossen werden können. Die Vegetationsanteile werden anhand des NIR-Bilds 9 in der Vegetationsmaske 14 festgelegt und als texturiertes Vegetationsmodell 15 in das Rohmodell 16 des 3D-Modells 2 eingefügt.
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Anschließend erfolgt die Erfassung und Einbettung der in der urbanen Szene vorhandenen Bauobjekte anhand des Ablaufs 17, der nachfolgend für alle Bauobjekte – hier angedeutet durch die Abläufe 17a, 17b, 17c – in entsprechender Weise durchgeführt wird. Der Ablauf 17 startet mit dem spezifischen Datensatz 5, der in dem Block 18 auf vorhandene Höhenlinien untersucht wird. Beispielsweise können aus dem Grundriss Höhenlinien extrahiert werden, die den Gebäudegrundriss festlegen. Anschließend werden in dem Block 19 benachbarte Kanten, Schnittlinien und Ecken erfasst und aus den zweidimensional vorliegenden Daten mittels der einschränkenden Bedingung eines konvexen Bauraums eines Bauobjekts anhand geometrischer Rechenoperationen die Bauräume aufgerichtet. Aus der Punktwolke 3 und dem Bodenmodell 4 werden in Block 20 die Höhen des Bauraums eingerichtet. In dem anschließenden Block 21 wird das komplette Modell des betreffenden Bauobjekts geometrisch exakt als Drahtmodell fertiggestellt und in das Rohmodell 16 eingefügt.
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Das Rohmodell 16 wird durch weitere, in der urbanen Szene vorhandene Standardobjekte wie Fahrzeuge, Straßenlaternen, Zäune und dergleichen komplettiert. Hierzu wird in Block 22 ein in der Punktwolke 3 erkanntes Standardobjekt durch Vergleich aus der Datenbank 10 ausgewählt und in Block 23 kalibriert und in das Rohmodell 16 in der vorgegebenen Position eingefügt.
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Können Objekte – Bauobjekte und/oder Standardobjekte – nicht identifiziert, zugeordnet, auf die beschriebene Weise automatisiert bearbeitet und in das Rohmodell eingefügt werden, kann ein entsprechendes Warnsignal ausgegeben werden, so dass das entsprechende Objekt von Hand in das Rohmodell eingefügt werden kann. Es hat sich in Versuchen gezeigt, dass abhängig von der urbanen Szene lediglich ein sehr geringer Anteil von ca. 2% der Objekte nicht zugeordnet werden kann.
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Das Rohmodell 16 wird anhand der mit Echtfarbwerten ausgestatteten Einzelbilder 11, 12, 13 texturiert. Das aus diesen gebildete 3D-Modell ist daher insbesondere bezüglich seiner Bauobjekte geometrisch exakt, mit Echtfarbwerten texturiert und kann beliebig skaliert und geneigt werden.
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Die 2 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines Bauobjekts 24 von oben gesehen. 3 zeigt das Bauobjekt 24 in Schrägansicht. Gemäß dem in 1 beschriebenen Ablauf 17 werden beispielsweise anhand eines bekannten Grundrisses oder Bauplans die Horizontalen a, b, c, d, i ermittelt. Durch vollautomatisches Verbinden aller möglichen Punktpaare auf diesen Horizontalen werden unter der Bedingung des konvexen Bauraums die Kanten e, f, g, h sowie das gesamte Volumen des Dachkörpers 25 mittels geometrischer Rechenoperationen bestimmt. Die Kanten e, f, g, h, i müssen nicht in der Punktwolke oder den Bildern erfassbar sein. Sie entstehen rein rechnerisch aus den einzig zu erfassenden horizontalen Kanten beispielsweise einschließlich einer zu einer oberen Spitze degenerierten Sonderform einer horizontalen Kante. Die Höhen h1, h2, h3, h4 werden durch Differenz aus dem Bodenmodell und den an dieser Stelle ermittelten Messwerten der Punktwolke ermittelt, so dass das Volumen des Grundkörpers 27 ermittelt werden kann. Die Dachgaube 26 wird aufgrund ihrer Lage auf der geneigten Dachfläche und anhand der horizontalen Linien j, k erkannt und unter der Bedingung eines konvexen Bauraums aufgerichtet. Durch die analytische Zerlegung des Bauobjekts 24 in mehrere konvexe Bauräume kann ein geometrisch exaktes, kalibrier- und skalierbares Drahtmodell mit entsprechenden Außenflächen erzeugt werden, das anschließend in die dafür vorgesehene Position in das Bodenmodell beziehungsweise ein Rohmodell eingefügt wird.
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Die 4 und 5 zeigen ein weiteres, gegenüber dem Bauobjekt 24 der 2 und 3 komplexeres Bauobjekt 24a von oben und der Schrägansicht. Die Bildung des Drahtmodells ergibt sich in ähnlicher Herangehensweise wie bei dem Bauobjekt 24, indem das komplexe Bauobjekt 24a in Teilbauobjekte 28, 29, 30 unterteilt und diese dem Bauobjekt 24 entsprechend deren Horizontalen, Ecken und Kanten unter der Bedingung konvexer Bauräume bearbeitet werden, um anschließend ein komplettes Drahtmodell zu erzielen. Das als Turm ausgebildete Teilbauobjekt 30 wird anhand des Kreises k und des Punktes p identifiziert. Die Höhe h5 des zylindrischen Bauraums ergibt sich aus der Punktwolke ermittelten Höheninformationen des Kreises k und dem sich durch die Dachneigung der Dachfläche 33 ermittelten Höhenverlauf. Der Kegel s des Unterbauobjekts 30 ergibt sich allein schon aus dem geometrischen Verhältnis zwischen dem Punkt p und dem Kreis k.
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Die 6 zeigt ausschnittweise die Punktwolke 3 mit einer in der vorgegebenen Auflösung vorliegenden Anzahl in die Papierebene projizierten Voxeln. Hierbei weist jedes Voxel neben den Koordinaten in der Ebene eine Raumkoordinate auf, so dass in einem dreidimensionalen Feld jeweils ein Messwert zugeordnet ist, der einen Textur- beziehungsweise Farbwert wiedergibt. In dem gezeigten Ausführungsbeispiel sind den schraffierten Bereichen keine eindeutigen Texturinformationen zugewiesen. Die weißen Bereiche zeigen Höhendaten beispielsweise von Bauobjekten, so dass einem spezifischen Datensatz zur Ermittlung von Flächeninformationen, beispielsweise einem Grundriss entsprechende Höhenwerte zugeordnet werden können, die eine dreidimensionale Aufrichtung von Bauräumen erlaubt, deren konvexer Bauraum aus Flächendaten, Höhenlinien und deren geometrischem Zusammenhang aufgespannt wurde. Hierbei wird die Topographie der aus der Punktwolke gewonnenen Höhendaten anhand des dreidimensionalen Bodenmodells korrigiert, so dass die Einsenktiefe des entsprechenden Bauobjekts im Bodenmodell berücksichtigt werden kann.
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Die 7 zeigt das in dem Bereich der zu verarbeitenden urbanen Szene aufgenommene NIR-Bild 9 mit den verschiedenen dunkel erscheinenden, nur unvollständig gekennzeichneten Vegetationsbereichen 31, 31a, 31b. Anhand des NIR-Bilds 9 wird das Vegetationsmodell für die urbane Szene hergestellt.
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8 zeigt den anhand des spezifischen Datensatzes betreffend Höhenlinieninformationen wie beispielsweise anhand eines Grundrisses und anhand der Höheninformationen der Punktwolke erstellten Ausschnitt 32. Ausgehend von den bereits mit einer Höheninformation aus der Punktwolke versehenen Höhenlinien wird, wie aus der 9 ersichtlich anhand der beschriebenen Vorgänge der Auswertung der Höhenlinien unter Berücksichtigung konvexer Bauräume das Rohmodell 16 mit einer großen Anzahl von Bauobjekten erstellt. In 10 wurde das Rohmodell 16 mittels eines der Einzelbilder 11, 12, 13 der 1 in der vorgegebenen Schrägansicht texturiert. Die 11 zeigt das mittels einer ausreichenden Anzahl von Einzelbildern 11, 12, 13 vollständig texturierte, lückenlose und geometrisch im Wesentlichen pixelgenaue 3D-Modell 2. Die Standardobjekte in Form von Kraftfahrzeugen sind an den automatisch erkannten Positionen eingesetzt und weisen eine kalibrierte Standardform entsprechend der Datenbank für Standardobjekte auf, sind jedoch mit den Echtfarbwerten der entsprechenden Einzelbilder eingefärbt.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Blockdiagramm
- 2
- 3D-Modell
- 3
- Punktwolke
- 4
- Bodenmodell
- 5
- Datensatz
- 6
- Einzelbild
- 7
- Einzelbild
- 8
- Einzelbild
- 9
- NIR-Bild
- 10
- Datenbank
- 11
- Einzelbild
- 12
- Einzelbild
- 13
- Einzelbild
- 14
- Vegetationsmaske
- 15
- Vegetationsmodell
- 16
- Rohmodell
- 17
- Ablauf
- 17a
- Ablauf
- 17b
- Ablauf
- 17c
- Ablauf
- 18
- Block
- 19
- Block
- 20
- Block
- 21
- Block
- 22
- Block
- 23
- Block
- 24
- Bauobjekt
- 24a
- Bauobjekt
- 25
- Dachkörper
- 26
- Dachgaube
- 27
- Grundkörper
- 28
- Teilbauobjekt
- 29
- Teilbauobjekt
- 30
- Teilbauobjekt
- 31
- Vegetationsbereich
- 31a
- Vegetationsbereich
- 31b
- Vegetationsbereich
- 32
- Ausschnitt
- 33
- Dachfläche
- A
- Ecke
- B
- Ecke
- C
- Ecke
- D
- Ecke
- a
- Horizontale
- b
- Horizontale
- c
- Horizontale
- d
- Horizontale
- e
- Kante
- f
- Kante
- g
- Kante
- h
- Kante
- i
- Horizontale
- j
- Horizontale
- k
- Horizontale
- h1
- Höhe
- h2
- Höhe
- h3
- Höhe
- h4
- Höhe
- h5
- Höhe Kante
- i
- Kante
- k
- Kreis
- p
- Punkt
- s
- Kegel
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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- „Accurate and Effcient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information, H. Hirschmann, Information IEEE Conference an Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), San Diego, CA, USA, June 20–26, 2005 [0007]
