TY - THES A1 - Schauer Marin Rodrigues, Johannes T1 - Detecting Changes and Finding Collisions in 3D Point Clouds : Data Structures and Algorithms for Post-Processing Large Datasets T1 - Erkennen von Änderungen und Finden von Kollisionen in 3D Punktwolken N2 - Affordable prices for 3D laser range finders and mature software solutions for registering multiple point clouds in a common coordinate system paved the way for new areas of application for 3D point clouds. Nowadays we see 3D laser scanners being used not only by digital surveying experts but also by law enforcement officials, construction workers or archaeologists. Whether the purpose is digitizing factory production lines, preserving historic sites as digital heritage or recording environments for gaming or virtual reality applications -- it is hard to imagine a scenario in which the final point cloud must also contain the points of "moving" objects like factory workers, pedestrians, cars or flocks of birds. For most post-processing tasks, moving objects are undesirable not least because moving objects will appear in scans multiple times or are distorted due to their motion relative to the scanner rotation. The main contributions of this work are two postprocessing steps for already registered 3D point clouds. The first method is a new change detection approach based on a voxel grid which allows partitioning the input points into static and dynamic points using explicit change detection and subsequently remove the latter for a "cleaned" point cloud. The second method uses this cleaned point cloud as input for detecting collisions between points of the environment point cloud and a point cloud of a model that is moved through the scene. Our approach on explicit change detection is compared to the state of the art using multiple datasets including the popular KITTI dataset. We show how our solution achieves similar or better F1-scores than an existing solution while at the same time being faster. To detect collisions we do not produce a mesh but approximate the raw point cloud data by spheres or cylindrical volumes. We show how our data structures allow efficient nearest neighbor queries that make our CPU-only approach comparable to a massively-parallel algorithm running on a GPU. The utilized algorithms and data structures are discussed in detail. All our software is freely available for download under the terms of the GNU General Public license. Most of the datasets used in this thesis are freely available as well. We provide shell scripts that allow one to directly reproduce the quantitative results shown in this thesis for easy verification of our findings. N2 - Kostengünstige Laserscanner und ausgereifte Softwarelösungen um mehrere Punktwolken in einem gemeinsamen Koordinatensystem zu registrieren, ermöglichen neue Einsatzzwecke für 3D Punktwolken. Heutzutage werden 3D Laserscanner nicht nur von Expert*innen auf dem Gebiet der Vermessung genutzt sondern auch von Polizist*innen, Bauarbeiter*innen oder Archäolog*innen. Unabhängig davon ob der Einsatzzweck die Digitalisierung von Fabrikanlagen, der Erhalt von historischen Stätten als digitaler Nachlass oder die Erfassung einer Umgebung für Virtual Reality Anwendungen ist - es ist schwer ein Szenario zu finden in welchem die finale Punktwolke auch Punkte von sich bewegenden Objekten enthalten soll, wie zum Beispiel Fabrikarbeiter*innen, Passant*innen, Autos oder einen Schwarm Vögel. In den meisten Bearbeitungsschritten sind bewegte Objekte unerwünscht und das nicht nur weil sie in mehrmals im gleichen Scan vorkommen oder auf Grund ihrer Bewegung relativ zur Scanner Rotation verzerrt gemessen werden. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit sind zwei Nachverarbeitungsschritte für registrierte 3D Punktwolken. Die erste Methode ist ein neuer Ansatz zur Änderungserkennung basierend auf einem Voxelgitter, welche es erlaubt die Eingabepunktwolke in statische und dynamische Punkte zu segmentieren. Die zweite Methode nutzt die gesäuberte Punktwolke als Eingabe um Kollisionen zwischen Punkten der Umgebung mit der Punktwolke eines Modells welches durch die Szene bewegt wird zu erkennen. Unser Vorgehen für explizite Änderungserkennung wird mit dem aktuellen Stand der Technik unter Verwendung verschiedener Datensätze verglichen, inklusive dem populären KITTI Datensatz. Wir zeigen, dass unsere Lösung ähnliche oder bessere F1-Werte als existierende Lösungen erreicht und gleichzeitig schneller ist. Um Kollisionen zu finden erstellen wir kein Polygonnetz sondern approximieren die Punkte mit Kugeln oder zylindrischen Volumen. Wir zeigen wie unsere Datenstrukturen effiziente Nächste-Nachbarn-Suche erlaubt, die unsere CPU Lösung mit einer massiv-parallelen Lösung für die GPU vergleichbar macht. Die benutzten Algorithmen und Datenstrukturen werden im Detail diskutiert. Die komplette Software ist frei verfügbar unter den Bedingungen der GNU General Public license. Die meisten unserer Datensätze die in dieser Arbeit verwendet wurden stehen ebenfalls zum freien Download zur Verfügung. Wir publizieren ebenfalls all unsere Shell-Skripte mit denen die quantitativen Ergebnisse die in dieser Arbeit gezeigt werden reproduziert und verifiziert werden können. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 20 KW - Punktwolke KW - Änderungserkennung KW - 3d point clouds KW - collision detection KW - change detection KW - k-d tree KW - Dreidimensionale Bildverarbeitung Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-214285 SN - 978-3-945459-32-4 ER - TY - THES A1 - Breuer [geb. Hemberger], Kathrin R. F. T1 - Effiziente 3D Magnetresonanzbildgebung schnell abfallender Signale T1 - Efficient 3D Magnetic Resonance Imaging of fast decaying signals N2 - In der vorliegenden Arbeit wird die Rotated-Cone-UTE-Sequenz (RC-UTE), eine 3D k-Raum-Auslesetechnik mit homogener Verteilung der Abtastdichte, vorgestellt. Diese 3D MR-Messtechnik ermöglicht die für die Detektion von schnell abfallenden Signalen notwendigen kurzen Echozeiten und weist eine höhere SNR-Effizienz als konventionelle radiale Pulssequenzen auf. Die Abtastdichte ist dabei in radialer und azimutaler Richtung angepasst. Simulationen und Messungen in vivo zeigen, dass die radiale Anpassung das T2-Blurring reduziert und die SNR-Effizienz erhöht. Die Drehung der Trajektorie in azimutale Richtung ermöglicht die Reduzierung der Unterabtastung bei gleicher Messzeit bzw. eine Reduzierung der Messzeit ohne Auflösungsverlust. Die RC-UTE-Sequenz wurde erfolgreich für die Bildgebung des Signals des kortikalen Knochens und der Lunge in vivo angewendet. Im Vergleich mit der grundlegenden UTE-Sequenz wurden die Vorteile von RC-UTE in allen Anwendungsbeispielen aufgezeigt. Die transversalen Relaxationszeit T2* des kortikalen Knochen bei einer Feldstärke von 3.0T und der Lunge bei 1.5T und 3.0T wurde in 3D isotroper Auflösung gemessen. Außerdem wurde die Kombination von RC-UTE-Sequenz mit Methoden der Magnetisierungspräparation zur besseren Kontrasterzeugung gezeigt. Dabei wurden die Doppel-Echo-Methode, die Unterdrückung von Komponenten mit langer Relaxationszeit T2 durch Inversionspulse und der Magnetisierungstransfer-Kontrast angewendet. Die Verwendung der RC-UTE-Sequenz für die 3D funktionelle Lungenbildgebung wird ebenfalls vorgestellt. Mit dem Ziel der umfassenden Charakterisierung der Lungenfunktion in 3D wurde die simultane Messung T1-gewichteter Bilder und quantitativer T2*-Karten für verschiedene Atemzustände an sechs Probanden durchgeführt. Mit der hier vorgestellten Methode kann die Lungenfunktion in 3D über T1-Wichtung, quantitative T2*-Messung und Rekonstruktion verschiedener Atemzustände durch Darstellung von Ventilation, Sauerstofftransport und Volumenänderung beurteilt werden. N2 - In this thesis the Rotated-Cone-UTE-sequence (RC-UTE), a 3D k- space sampling scheme with uniform sampling density, is presented. 3D RC-UTE provides short echo times enabling the detection of fast decaying signals with higher SNR-efficiency than conventional UTE sequences. In RC-UTE the sampling density is adapted in radial and azimuthal direction. It is shown in simulations and measurements that the density adaption along the radial dimension reduces T2-blurring. By twisting the trajectory along the azimuthal direction fewer projections are needed to fulfill the Nyquist criterion. Thereby, undersampling artefacts or the measurement time is reduced without loss of resolution. RC-UTE has been successfully applied in vivo in cortical bone and the lung. It was shown that the RC-UTE sequence outperforms the standard UTE sequence in all presented applications. In addition, the transversal relaxation time T2* of cortical bone at field strength of 3.0T and the human lung at 1.5T und 3.0T was measured in 3D isotropic resolution. Moreover, the combination of RC-UTE with magnetization preparation techniques for improved image contrast was shown. To this end strategies such as double-echo readout, long T2 suppression by inversion pulses and magnetization transfer contrast imaging were employed. Furthermore, the application of RC-UTE for 3D functional lung imaging is presented. In order to provide broad information about pulmonary function T1-weighted images and quantitative T2*-maps in different breathing states were simultaneously measured in six healthy volunteers. The presented methodology enables the assessment of pulmonary function in 3D by indicating ventilation, oxygen transfer and lung volume changes during free breathing. KW - Kernspintomografie KW - Relaxationszeit KW - Dreidimensionale Bildverarbeitung KW - T2* KW - Ulrakurze Echozeit KW - T1-Wichtung KW - dichteangepasste k-Raum Abtastung KW - Lunge KW - Relaxation KW - Lungenfunktion Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-150750 ER -