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Forschung Mit zwei 2D-Bildern zum exakten 3D-Objekt

Quelle: TU München 2 min Lesedauer

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Forschern der Technischen Universität München (TUM) ist es gelungen, anhand von Aufnahmen aus nur zwei Kameraperspektiven präzise 3D-Rekonstruktionen von Gegenständen zu erstellen.

An der TU München können jetzt mit nur wenigen Daten von 2D-Informationen 3D-Objekte exakt erstellt werden. Hier geschehen, mit einer Gruppe Menschen, die man dan naturgetreu nachbilden konnte. Was das Ganze bringt, erklären die Münchener hier ...(Bild: TUM / A. Heddergott)
An der TU München können jetzt mit nur wenigen Daten von 2D-Informationen 3D-Objekte exakt erstellt werden. Hier geschehen, mit einer Gruppe Menschen, die man dan naturgetreu nachbilden konnte. Was das Ganze bringt, erklären die Münchener hier ...
(Bild: TUM / A. Heddergott)

In den letzten Jahren sind neuronale Methoden für kamerabasierte Rekonstruktion sehr beliebt geworden, wie die TUM-Forscher einwerfen. Diese benötigten allerdings meist hunderte von Kameraperspektiven. Auf der anderen Seite gibt es klassische photometrische Verfahren, die zwar aus wenigen Perspektiven hochpräzise Rekonstruktionen von Objekten mit einer geringen Oberflächentextur berechnen können, aber typischerweise nur in kontrollierten Laborumgebungen funktionieren, wie es weiter heißt. Mit dem neuen Verfahren können Objekte aber nun auch in ihrer üblichen Umgebung aufgenommen werden – und das mit nur zwei Perspektiven, wie man betont. Diese Chance sei etwa für das autonome Fahren oder für den Erhalt respektive für die Rekonstruktion von Denkmälern et cetera attraktiv.

Kunst und Kultur sind nicht mehr für immer verloren

Die Forscher kombinieren dafür ein neuronales Netz der Oberfläche mit einem genauen Modell des Beleuchtungsprozesses. Letzteres berücksichtigt die Abnahme des Lichts mit der Entfernung zwischen Objekt und Lichtquelle. Dabei könne aus der Helligkeit in den Bildern bestimmt werden, wie die Oberfläche zum Licht ausgerichtet und wie weit sie von der Lichtquelle entfernt sei. So gelingt es, aus wenigen Daten Objekte deutlich präziser nachzubilden, als es bei vorherigen Verfahren möglich war, was auch bei Objekten mit nur einer geringen Oberflächentextur funktioniert, so die Münchener Experten. Das Verfahren kann genutzt werden, um historische Denkmäler zu erhalten, oder um Museumsobjekte zu digitalisieren. Werden diese etwa zerstört oder verfallen mit der Zeit, ist es mithilfe von Fotos möglich, diese zu rekonstruieren und exakt wiederaufzubauen.

So wird die gefilmte Welt zum 3D-Modell für smarte Fahrzeuge

Neuronale kamerabasierte Rekonstruktionsverfahren entwickelt das Team außerdem auch für das autonome Fahren. Bei diesem Thema wird die Umgebung mit einer Kamera gefilmt. Das autonome Auto kann dabei die Umgebung in Echtzeit nachbilden, ein dreidimensionales Szenenverständnis entwickeln und auf Grundlage dessen Entscheidungen treffen, erklären die TUM-Forscher. Das Verfahren basiert auch auf neuronalen Netzen. Diese sagen für einzelne Bilder eines Videos 3D-Punktwolken der Welt vorher, die dann zu einem großskaligen Modell der durchfahrenen Straßen fusioniert werden.

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