@@ -85,32 +85,34 @@ See-trough AR Displays kann der Betrachter durch den Bildschirm hindurchschauen
...
@@ -85,32 +85,34 @@ See-trough AR Displays kann der Betrachter durch den Bildschirm hindurchschauen
Mit den Bildschirmen lässt sich diese Realität erweitern.
Mit den Bildschirmen lässt sich diese Realität erweitern.
Dieses Prinzip verwendet die Microsof Hololens. Der Nutzer trägt ein HMD durch das er hindurchsehen kann und das die Welt durch Hologramme erweitert.
Dieses Prinzip verwendet die Microsof Hololens. Der Nutzer trägt ein HMD durch das er hindurchsehen kann und das die Welt durch Hologramme erweitert.
Monitor basierende AR Bildschirme basieren auf dem ``Fenster zu der Welt'' Prinzip. Hierbei werden Computer generierte Bilder in ein Videostream integriert und So die Realität erweitert.
Monitor basierende AR Bildschirme basieren auf dem ``Fenster zu der Welt'' Prinzip. Hierbei werden Computer generierte Bilder in ein Videostream integriert und so die Realität erweitert.
Diese Technologie wird zum Beispiel bei dem Spiel Pokemon GO verwendet \cite{PokemonGO}
Diese Technologie wird zum Beispiel bei dem Spiel Pokemon GO verwendet \cite{PokemonGO}
Die App nimmt mit der Frontkamera eine Smartphones die Umgebung auf und projiziert ein Pokemon in diese AR, das es zu fangen gilt.
Die App nimmt mit der Frontkamera eine Smartphones die Umgebung auf und projiziert ein Pokemon in diese augmented Reality, das es zu fangen gilt.
Aus einem Tiefeinbild wie das der Kinect können Punktwolken aus einer Perspektive berechnet werden.
Aus einem Tiefeinbild wie das der Kinect können Punktwolken aus einer Perspektive berechnet werden.
Für größere Aufnahmen werden aber häufig mehrere Punktwolken aufgenommen die anschließend vereint werden müssen.
Für größere Aufnahmen werden aber häufig mehrere Punktwolken aufgenommen die anschließend vereint werden müssen.
Diesen Vorgang nennt man Registration.
Diesen Vorgang nennt man Registration.
Hierbei muss für die verschiedenen Ansichten der getrennt aufgenommenen Punktwolken eine relative Position und Orientierung gefunden werden sodass überlappende Teile perfekt übereinanderliegen.
Hierbei muss für die verschiedenen Ansichten der getrennt aufgenommenen Punktwolken eine relative Position und Orientierung gefunden werden sodass überlappende Teile perfekt übereinanderliegen.
Einer der der beliebtesten Algorithmen für die Registration ist Iterative Closest Point (ICP) \cite{121791}
Einer der der beliebtesten Algorithmen für die Registration ist Iterative Closest Point (ICP) \cite{121791}
Bei IPC versucht die optimale Transformation zwischen zwei Datensätzen zu finden indem eine Fehlermetrik zwischen den Punktwolken minimiert wird.
Bei IPC versucht die optimale Transformation zwischen zwei Datensätzen zu finden indem eine Fehlermetrik zwischen den Punktwolken minimiert wird.
Hierbei nutzt
Hierbei wird versucht für jeden Punkt aus der einen Punktwolke der jeweils nächste Punkt aus der andern Punktwolke bestimmt.
Dabei wird die Annahme getroffen das jeder Punkt ein zugehörigen Punkt in der andern Punktwolke hat.
Da Punktwolken sich häufig nur teilweise überlappen wurden viele Versuche unternommen den Bereich einzuschränken.
Eine Möglichkeit ist die Feature Erkennung \cite{982886}\cite{4650967} bei denen zuerst ein Bereich ausgewählt wird der in beiden Punktwolken Identisch ist.
Eine Alternative ist das einbeziehen weiterer Informationen zur Regression. So können Farben \cite{603871} und Normalen \cite{normal} das Ergebniss verbessern.
