Räumliche Approximation von 3D-Punktwolken mittels robuster Freiformflächen

Laserscanning bietet durch die millionenfach diskrete Einzelpunktbestimmung die Möglichkeit schnell und genau große 3D-Punktwolken zu generieren. Für verschiedene Anwendungen ist es nötig, die 3D-Punktwolke bzw. Teile davon durch Freiformflächen, wie z.B. B-Spline-Flächen, zu beschreiben. Allerdings können die erfassten 3D-Punktwolken mit Ausreißern kontaminiert sein und Datenlücken enthalten. Herr Rabenstein hat in seiner Masterarbeit robuste Schätzer (M-Schätzer: L1-Norm, Huber und Hampel) bzw. robuste Algorithmen (RANSAC) in die Schätzung der Kontrollpunkte integriert und anhand verschiedener Datensätze überprüft. Im Falle von  Ausreißern einer bestimmten Größe bzw. einer bestimmten Anzahl, stellte der Kandidat fest, dass es unumgänglich ist robuste Schätzer in die Schätzung der Kontrollpunkte zu integrieren um hohe Genauigkeitsanforderungen zu erfüllen.