Was ist der visuelle Rumpf?
In der Computerbildgebung ist ein visueller Rumpf die dreidimensionale (3D) Form eines Objekts, die aus mehreren zweidimensionalen (2D) Bildern extrapoliert wird, die unter verschiedenen Winkeln um das zu approximierende Objekt aufgenommen wurden. Oberflächendaten über die Form eines Objekts werden erhalten, indem die Kontur eines Objekts in einem Bild nachgezeichnet wird, wodurch im Wesentlichen eine Silhouette des Objekts ohne spezifische innere Textur oder Detail erzeugt wird. Eine Sammlung von Silhouetten, die alle aus unter verschiedenen Winkeln aufgenommenen Bildern extrahiert wurden, werden im 3D-Raum zusammengefügt und der Bereich zwischen bekannten Konturpunkten wird interpoliert, um ein 3D-Objekt zu bilden, das den allgemeinen 3D-Umriss des tatsächlichen Objekts aufweist, wenn auch möglicherweise ohne so viel spezifisches Detail. Der Prozess zum Erstellen einer visuellen Hülle, auch als Shape-from-Silhouette (SFS) bezeichnet, kann schneller, weniger prozessorintensiv und kostengünstiger als einige stereoskopische Techniken zum Erfassen von 3D-Bewegungen oder zum Erfassen der Form von 3D-Objekten ausgeführt werden. Einige der Anwendungen, die den visuellen Rumpf verwenden, umfassen die Erkennung von Computer-Sichthindernissen, die Bewegungserfassung für medizinische oder andere Analysezwecke und das Scannen virtueller 3D-Objekte, wenn SFS unter stark kontrollierten Bedingungen ausgeführt wird.
Der Prozess des Bildens der visuellen Hülle eines Objekts aus einer Reihe von Bildern umfasst das Isolieren der Silhouette des Objekts vom Hintergrund in den Bildern. Die genaue Position und Ausrichtung der Kameras, mit denen die Bilder aufgenommen wurden, sind ebenfalls wichtig für den Prozess. In jedem Bild wird ein gerader Pfad von der Betrachtungsebene des Bildes zum Raum der Szene genommen, der auf den Konturen des abzubildenden Objekts endet. Dies geschieht für jedes Bild und den Bereich, in dem jeder der Pfade, die Kegeln in einer 3D-Umgebung ähneln, ein sehr raues, blockartiges Volumen ergibt, das das Objekt innerhalb der Dimensionen der Szene enthält. Für einige Anwendungen, wie z. B. Computer Vision, reichen diese Informationen aus, um grundlegende Hindernisvermeidung zu ermöglichen.
Die Silhouetten können weiter verfeinert werden, sodass kleinere geometrische Details in den visuellen Rumpf übertragen werden. Dies können Löcher im Objekt sein, die auftreten können, wenn der visuelle Rumpf aus Bildern eines Menschen mit ausgestreckten Beinen oder ausgestreckten Armen konstruiert wurde. Ein Attribut einer Objektform, die mit SFS-Techniken nicht genau erfasst werden kann, ist eine konkave Oberfläche, da sie nicht zur Silhouette beiträgt.
Die SFS-Technik zum Erstellen der visuellen Hülle eines Objekts kann unglaublich detailliert und genau sein, wenn verfeinerte Algorithmen in Verbindung mit kontrollierten Bedingungen zum Erstellen der Quellbilder verwendet werden. Diese Bedingungen können eine einzige, konsistente Lichtquelle, einen statischen und messbaren Hintergrund und genau kalibrierte Kameras umfassen. Unter diesen Bedingungen können sehr genaue 3D-Modelle von Objekten erstellt werden, und die Bewegungserfassung kann durchgeführt werden, ohne dass Marker, Tracer oder spezielle Ausrüstung über Kameras hinaus erforderlich sind.