Wie entstehen Gaussian Splat Szenen?

TitleVon Fotos zu 3D: So entsteht eine Gaussian Splatting Szene
Eine Gaussian Splatting Szene entsteht durch die Transformation vieler 2D-Fotos in eine 3D-Repräsentation, bei der kleine, unscharfe Punkte (Splats) verwendet werden, um die Oberflächen und Details einer Szene darzustellen. Diese Methode kann für fotorealistische 3D-Darstellungen verwendet werden.
Kurzer Überblick:
- Feature Erkennung und Matching
- Structure from Motion (SfM)
- Dichtere Punktwolke
- Erstellung der Gaussian Splats
- Rendering der Gaussian Splats Szenen
TitleVorbereitung/Erstellung der Bilder
Damit die Bilder einer Gaussian Splatting Szene optimal verarbeitet werden, sollten einige wichtige Punkte beachtet werden. Hier sind ein paar Tipps, um Fehler in der Weiterverarbeitung zu vermeiden:
- Die Bilder sollten scharf sein – eine hohe Belichtungszeit hilft dabei.
- Eine gleichmäßige Ausleuchtung sorgt für konsistente Ergebnisse.
- Eine große Überlappung zwischen den Bildern verbessert die 3D-Rekonstruktion.
TitleSo entsteht eine Gaussian Splat Szene
- Feature-Erkennung und Matching – Für jedes Bild werden zunächst markante Punkte wie bspw. Kanten oder Ecken identifiziert. Gibt es gleiche Features in verschiedenen Bildern, werden diese Features miteinander in eine Beziehung gebracht. Somit weiß das System, welche Punkte/Features auf den Bildern das gleiche Objekt anzeigen.
- Structure from Motion (SfM) – Aus den erkannten Features werden mittels SfM die Kamera-Parameter und 3D-Daten berechnet, was im Anschluss als 3D-Punktwolke zu sehen ist. Somit wird aus den Fotos mittels Feature-Erkennung und SfM eine Punktwolke generiert.
- Dichtere Punktwolke – Damit die Splats auf der Punktwolke noch detaillierter dargestellt werden können, kann die Punktwolke noch dichter generiert werden. Die Punktwolke wird durch die Oberflächendetails zwischen den Bilder der Feature-Erkennung weiter verdichtet.
- Erstellung der Gaussian Splats – Bei der Erstellung der Splats werden 3D-Punkte der Punktwolke in unscharfe Punkte mit einer Gaussian-Verteilung umgewandelt, wobei für jeden Punkt die Position, Farbe (Bildinformation) und eine Unschärfefunktion (Gaussian Blur) berechnet werden, um eine realistischere und weichere Darstellung der Oberflächen in der Szene zu erzeugen.
- Rendering der Gaussian Splat Szenen – Die Gaussian Splats werden im Rendering-Prozess miteinander kombiniert und überlappen. Dabei berechnet der Algorithmus ihre Interaktion, um eine nahtlose und realistische Darstellung einer durchgehenden Oberfläche in der Szene zu erzeugen.
TitleMobile Laserscanner und Gaussian Splatting
Einige Scanner, wie der Lixel K1 oder Lixel L2 Pro von XGRIDS, erstellen neben der ganz normalen Punktwolke auch Bilddaten, die anschließend für die Generierung der LCC (Lixel Cyber Color) Daten genutzt werden können. Der große Vorteil dabei ist, dass die Scanner schon auf einer hochgenauen Punktwolke des LiDAR-Sensors zurückgreifen können, ohne erst aus den Bildern die Punktwolke zu generieren. Das bedeutet nicht nur bessere Genauigkeit der Scans, sondern auch eine schnellere Verarbeitung der Gaussian Splat Szenen beim Prozessieren.
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