Statistische 3D Formmodellierung mittels quasi-verzerrungsfreier sphärischer Parametrisierung
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Kurzfassung. In diesem Beitrag wird die Integration einer etablierten Methode für die Parametrisierung geschlossener Oberflächen mit minimaler Verzerrung in einen effizienten Algorithmus für die Erstellung statistischer Formmodelle (SFM) vorgestellt. Dieser bestimmt die erforderlichen Punkt-Korrespondenzen (Landmarken) durch Minimierung der sog. Description Length des SFM. Da diese Optimierung in einer Parameterdomäne erfolgt, ist zunächst eine entsprechende Initialisierung in Form von parametrisierten Formrepräsentationen erforderlich. Unvermeidbare geometrische Verzerrungen in der Parameterdomäne müssen möglichst gering sein, da das resultierende SFM die eigentliche Objektform sonst nur unzureichend repräsentiert. Während vorherige Arbeiten eine Maximierung der Flächentreue der initialen Parametrisierungen oder eine geeignete Umverteilung der Landmarken vornehmen, erlaubt das von uns vorgestellte Verfahren die Minimierung der Flächenverzerrung unter gleichzeitig bestmöglicher Erhaltung der Winkelverhältnisse.
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