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Die praktische 3D-Digitalisierung von Objekten birgt eine Reihe anspruchsvoller Herausforderungen. Wird neben einer exakten Geometrie auch eine konservatorische Reproduktion der Texturen gefordert, ist die fotogrammetrische Digitalisierung das Mittel der Wahl.

Besonders die Erfassung aus allen Richtungen um das Objekt und die nahtlose und allseitige Erzeugung des digitalen Zwillings ist dabei schwierig, denn Objektbereiche werden im Normalfall durch Haltevorrichtungen, zum Beispiel durch die Plattform zum Aufstellen des Objektes (Objektträger), verdeckt. Eine häufig praktizierte Vorgehensweise sieht in diesem Fall die 3D-Digitalisierung einzelner Objektbereiche vor, die später manuell zum Gesamtmodell vereinigt werden. Leider ist diese Arbeitsweise nicht nur personell sehr aufwendig, sondern für fragile Objekte mit Teilen ohne feste Lage oder Form sogar unmöglich, denn solche Objekte verändert allein durch eine Verlagerung Ihre Geometrie.

Eine naheliegender und herkömmlicher Ansatz für diese Problemstellung ist es, eine Plattform aus Glas oder transparentem Kunststoff zu verwenden, auf der das Objekt zur Digitalisierung gestellt oder gelegt wird. Die Erfassung erfolgt dann sowohl über der Plattform direkt als auch von der Unterseite durch das Material des Objektträgers hindurch.

Dieser transparente Objektträger verändert allerdings, als optisch aktives Bauteil, die Abbildungsgeometrie der Objekterfassung und damit evtl. die 3D-Modellgeometrie sowie die Textur in gleicher Weise. Diese Arbeit systematisiert die Einflüsse eines transparenten Objektträgers auf den Strahlengang und führt diese, auch anhand praktischer Beispiele, einer Fehlerbetrachtung zu. Die geometrisch-mathematischen Zusammenhänge werden außerdem auf Ihre Darstellbarkeit in den üblichen Kameramodellen hin geprüft und im Ergebnis der Nachweis erbracht, dass der Strahlengang durch herkömmliche transparente Objektträger zu Abbildungs- und Modellierungsfehlern führt, die mathematisch/algorithmisch nicht korrigierbar sind.

Nach umfassender Betrachtung der Strahlengänge durch transparente Objektträger, sowie der Schlussfolgerungen zu ihrer Anwendbarkeit für die fotogrammetrischen Objektdigitalisierung wird der spezielle transparente Objektträger des fotogrammetrischen Digitalisierungssystems „CYBERGLOBE®“ vorgestellt. Anhand der vorher entwickelten geometrisch-mathematischen Zusammenhänge wird gezeigt, wie und auf welches Maß der Abbildungs- und Modellierungsfehler damit gesenkt werden konnte. Durch Berechnung der realen Systemeigenschaften wird nachgewiesen, dass die verbleibenden Restfehler für Reproduktionen mit dem „CYBERGLOBE®“ so minimal ausfallen, dass diese keine Rolle spielen.

Ein abschließendes praktisches Beispiel vergleicht die erfassten Geometrien zwischen den Reproduktionen ohne Objektträger, mit Glasplatte als Objektträger und mit dem speziellen „CYBERGLOBE®“-Objektträger.

Die Mehrmedienphotogrammetrie befasst sich mit der Bestimmung der Geometrie von Unterwasserobjekten aus Bildern, die diese aus der Luft durch das Wasser hindurch abbilden. Dazu werden beispielsweise mit einer oder mehreren Drohnen Bilder eines Gewässers aufgenommen und mit einer Bündelblockausgleichung die Geometrie des Gewässerbodens bestimmt. Neben der Voraussetzung, dass der Gewässerboden in den Bildern sichtbar ist (klares Wasser) und zugeordnet werden kann (ausreichend eindeutiger Kontrast), wurde in der Vergangenheit zumeist die Annahme getroffen, dass die Wasseroberfläche ruhig und eben ist. In diesem Fall lässt sich die Wasserebene mit drei zusätzlichen Parametern in die Bündelblockausgleichung einführen und mit Hilfe des Snellius‘schen Brechungsgesetzes die Refraktion der Bildstrahlen berücksichtigen (z.B. Mulsow, 2018). Ist das Wasser allerdings nicht in Ruhe, sondern beispielsweise wellig, führt diese Annahme zu großen Fehlern in den bestimmten Unterwasser-Objektkoordinaten. Werden die Bilder für die Bündelblockausgleichung simultan aufgenommen, kann die Geometrie der Wasseroberfläche in einer geeigneten Parametrisierung mitgeschätzt werden. Dies wurde in Sardemann et al. (2024) bereits mit simulierten Daten gezeigt.

In diesem Beitrag wird die Integrierbarkeit einer non-planaren Wasseroberfläche in das Mehrmedienbündel anhand eines Laborversuchs getestet. In dem Versuch wurden mit vier synchronisierten Kameras Videosequenzen einer manuell angeregten Wasseroberfläche aufgenommen. Die inneren und äußeren Orientierungen der Kameras wurden vorab kalibriert und für diesen Versuch als bekannt und stabil angenommen. Auf dem Gewässerboden befanden sich kodierte und unkodierte Messmarken in verschiedenen Höhen. Der präsentierte Ansatz besteht aus zwei Schritten und hat das Ziel, sowohl die Objektkoordinaten der Unterwasser-Messmarken, als auch die Wasseroberfläche für alle Frames der Sequenz zu bestimmen. Zunächst werden die (teilweise stark verformten) Ellipsen über die gesamte Sequenz in den Bildern getrackt. In Mulsow et al. (2024) wurde bereits gezeigt, dass der Median der Bildpunktke der gesamten – welligen – Sequenz den Bildkoordinaten bei einer flachen Wasseroberfläche entsprechen. Dies konnte auch in diesem Versuch bestätigt werden. Mit den Median-Bildpunkten und den bekannten Kameraorientierungen können dann mit ausgeglichenen Mehrmedien-Vorwärtsschnitten mit planarer Wasseroberfläche bereits die Koordinaten der Objektpunkte bestimmt werden. Diese Koordinaten werden für den zweiten Schritt als Passpunkte in eine Ausgleichung eingeführt, die ausschließlich die Parameter der Wasseroberfläche pro Frame als Parameter schätzt. Die Wasseroberfläche wird dabei wie in Sardemann et al. (2024) mit kubischen Splines parametrisiert. Durch Bedingungen zwischen den Frames wird in der Ausgleichung eine zeitliche Filterung vorgenommen.

Literatur

Mulsow, C., 2018 Digital elevation models of underwater structures from UAV imagery. Hydrographische Nachrichten: Fachzeitschrift für Hydrographie und Geoinformation, 110, 14-19.

Mulsow, C., Sardemann, H., Gueguen, L.-A., Mandlburger, G., Maas, H.-G., 2024. Concepts for compensation of wave effects when measuring through water surfaces in photogrammetric applications. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-2–2, 289–295.

Sardemann, H., Mulsow, C., Gueguen, L.-A., Mandlburger, G., Maas, H.-G., 2024. Multimedia Photogrammetry with non-planar Water Surfaces – Accuracy Analysis on Simulation Basis. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-2–2024, 363–369.

Die Datenaufnahme mit kinematischen Laserscannern wird derzeit als schnellste Lösung für die Erfassung von 3D-Punktwolken auf kommerzieller Ebene beworben. Die Achillesferse kinematisch erfasster Datensätze sind jedoch i) die intransparente Qualitätssicherung kinematischer Systeme, die überwiegend als Black Boxes konzipiert sind, sowie ii) das Problem, dass SLAM-Daten mitunter geometrisch stark verzerrt sind.

Im letztgenannten Fall bleibt dem Nutzer meist nur die Re-Prozessierung der Daten mit unterschiedlichen Berechnungsparametern nach der empirischen Methode "Trial and Error". Diese Vorgehensweise ist sehr zeitaufwändig und führt nicht immer zum Erfolg. Im schlimmsten Fall sind die Daten unter enormem wirtschaftlichen und zeitlichen Aufwand neu zu erfassen.

Dieser Artikel stellt einen Algorithmus vor, der es ermöglicht auch grob verzerrte Datensätze im Nachhinein zu homogenisieren. Die Minimierung der vorliegenden Widersprüche innerhalb eines Datensatzes oder mehrerer Datensätze untereinander erfolgt mit Hilfe eines adaptiven SLAM-Algorithmus. Adaptiv bedeutet in diesem Kontext, dass die Unterteilung von einzelnen Datensätzen, aufbauend auf Wujanz et al. (2025), in unterschiedlich lange Segmente erfolgen kann. Dieser Ansatz ermöglicht es, Spannungen zielgenau an den entsprechenden Stellen zu beheben.

Der Algorithmus wird an unterschiedlichen praktischen Datensätzen demonstriert, in denen Verzerrungen im Dezimeter- bis Meterbereich und deutliche Rotationsfehler aufgetreten sind.

Quelle:
Wujanz, D., Gruner, F., Gielsdorf, F. (2025): Homogenisation and quality assurance in the context of kinematic laser scanning. Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2025