Rekonštrukcia 3D objektov s vysokou presnosťou

Motivácia

Problematika rekonštrukcie objektov je dnes už pomerne preskúmaná téma a existuje veľa postupov a metód, ako pri nej postupovať, aby sme dosiahli čo najlepšie výsledky. Avšak čo robiť v prípade, ak nechceme hocijakú rekonštrukciu, ale čo najpresnejšiu? V prvom rade sa treba zamerať na to, že presné informácie musia byť už v prvom kroku, teda pri získavaní dát. Požiadavky na snímacie zariadenie sú tak jasne nastavené: presnosť a vysoká kvalita. Ďalším krokom je samotný postup, ktorý bude mať na výstupe finálny model. Otázkou naďalej zostáva, prečo sa hodí mať čo najpresnejší výsledok. V prvom rade je to výborný spôsob zachovania kultúrneho dedičstva a sprístupnenie ťažko dostupných, alebo ohrozených objektov širšej verejnosti. Ďalšou možnosťou využitia je v zdravotníctve, či priemysle.

Cieľ

Hlavným cieľom našej diplomovej práce je rekonštrukcia 3D objektov a následné porovnanie presností finálnych modelov. Problém vytvárania 3D modelov z 2D skenov je zjednodušene povedané, hľadanie hĺbky obrazov. Na začiatku teda máme súbor vybraných objektov, ktoré naskenujeme skenerom CRUSE, urobíme rekonštrukciu a výsledky porovnáme. Rekonštrukcia bude prebiehať na princípe fotogrametrie a použijeme už vytvorené softvéry. Výsledky porovnáme vlastným softvérom vytvoreným v Matlabe. Máme hypotézu, že naše zrekonštruované objekty na výstupe budú presnejšie, ako modely, ktoré máme k dispozícii ako výsledok inej práce. Ako napovedá samotný názov diplomovej práce, očakávame mimoriadne presné výsledky. Celú prácu s podrobnejšou teóriou si môžete prečítať TU

Zhrnutie výsledkov práce

Primárnym cieľom práce bola rekonštrukcia objektov na princípe fotogrametrie a ich následné porovnanie, pričom sme chceli dosiahnuť maximálnu presnosť. Podkladový materiál pre rekonštrukciu sme získali z bezkontaktného vysoko presného skenera CRUSE.

Sekundárnym cieľom bolo porovnať viaceré metódy rekonštrukcie objektov, nielen fotogramterické, ale pracovali sme aj s dátami z 3D skenera. Ďalej rôzne spôsoby získavania odhadov presnosti (napr. meranie Hausdorffovej vzdialenosti v MeshLabe, či meranie pomeru strán), tvorba vlastného softvéru na zistenie odchýlok výsledných modelov. Tento cieľ sa nám podarilo splniť vytvorením matlabovskej funkcie s názvom TAJ, kde sme meraním dĺžky úsečiek dokázali odhadnúť odchýlku daných modelov.

Súčasťou našich výsledkov, okrem metód porovnávania zrekonštruovaných objektov a vlastného softvéru, je nový, originálny workflow (postup práce), metodika pre odhad presnosti rekonštrukcie za pomoci skenera CRUSE, ale tiež sme napísali prvý návod v slovenskom jazyku na skenovanie s prístrojom CRUSE. Všetky dosiahnuté ciele sme zosumarizovali v projektovej webstránke, ktorá obsahuje aj informácie o skeneri a modeloch.