Effiziente probabilistische B-Spline-Oberflächenrekonstruktion durch Verwendung eines Informationsfilters

Eine Möglichkeit zur 3D-Rekonstruktion aus mehreren Kamerabildern ist die Berechnung einer B-Spline-Oberfläche als 3D-Modell eines beobachteten Objektes. Für diese Oberflächenrepräsentation existiert ein probabilistischer Algorithmus, der Sensorrauschen und Positionsungenauigkeiten explizit berücksichtigt. Dabei wird ein Kalman-Filter verwendet. Die Komplexität der rekonstruierbaren B-Spline-Oberflächen ist durch die notwendigen Speicher- und Rechenressourcen jedoch eingeschränkt. Das hier beschriebene Verfahren verwendet statt eines Kalman-Filters ein Informationsfilter mit dünnbesetzten Matrizen. Dadurch ist es möglich komplexere BSpline-Oberflächen mit mehr Kontrollpunkten zu rekonstruieren