3D Filtering of High-Resolution Terrestrial Laser Scanner Point Clouds for Cultural Heritage Documentation 3D-Filterung hoch auflösender Terrestrischer Laserscanner-Punktwolken zur Kulturgutdokumentation

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Abstract:

Terrestrial Laserscanning has proved to be an important tool for documentation of cultural heritage objects. The latest generation of phase shift scanners features an extremely high scanning speed and improved accuracy, thus making it possible to capture surface detail in the millimetre range. This was previously the exclusive domain of close range triangulation scanners. Triangulation scanners, however, usually have a very limited field of view, thus requiring a large number of scans even for relatively small objects. This can be economically prohibitive. Phase shift scanners, on the other hand, produce huge amounts of data, which commonly used modelling software cannot handle properly. In this paper we present a chain of pre-processing steps which utilizes redundancy to reduce the amount of data without loosing detail at edges. We compare the results obtained by applying our method with the results obtained with commercially available software packages. Since our method is computationally intensive, it is designed to be applied in a batch process, rather than interactively. Therefore, we present a method for estimating necessary parameters. Furthermore we show that a global set of parameters is not suitable, since the point density varies significantly within a single scan and suggest a way to set these parameters adaptively.

German
Im letzten Jahrzehnt haben sich terrestrische Laserscanner als Werkzeug zur Geometrieerfassung von Kulturgütern etabliert. Die rasante Steigerung von Messrate und Messgenauigkeit bei Phasenvergleichs-Scannern ermöglich die Erfassung von Details, die bislang ausschließlich mit Nahbereichsscanner erfasst werden konnten. Allerdings ist der Aufnahmebereich dieser Scanner stark limitiert, wodurch selbst für die Erfassung verhiiltnismiißig kleiner Objekte viele Einzelaufnahmen erforderlich sind. Dies macht den Einsatz derartiger Geräte für große Objekte unwirtschaftlich. Eine Herausforderung bei Phasenvergleichs-Scannern sind die enormen Datenmengen. So können kommerzielle Softwareprodukte derartige Punktmengen oft nicht angemessen bearbeiten. In diesem Beitrag wird eine Prozessi-erungskette zur Vorverarbeitung hoch auflösender Laserscanner-Daten vorgestellt. Diese ermöglicht durch Ausnutzung der Redundanz die Punktanzahl signifikant zu reduzieren und gleichzeitig alle Details – beispielsweise scharfe Kanten – zu erhalten. Wir vergleichen unsere Ergebnisse mit jenen, die mittels kommerzieller Softwareprodukte generiert wurden. Da die vorgestellte Methode rechenintensiv ist, ist sie nicht zur interaktiven Bearbeitung geeignet. Daher wird ein automatischer Ansatz zur Schätzung der notwendigen Parameter vorgestellt, wodurch eine automatische Batch-Prozessierung ermöglicht wird. Außerdem wird gezeigt, dass eine adaptive Anpassung der notwendigen Parameter – wie dies die vorgestellte Methode anwendet – notwendig ist, da die Punktdichte innerhalb eines Scans stark variieren kann.

Keywords: 3D RECONSTRUCTION; POINT PROCESSING; SURFACE NORMALS; VISUALIZATION

Document Type: Research Article

DOI: http://dx.doi.org/10.1127/0935-1221/2009/0006

Publication date: February 1, 2009

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