Fossile Fische und das Geheimnis der Scanqualität

English version will be here soon!

3D Scan ist nicht gleich 3D Scan. Je nach gewählten Einstellungen und zur Verfügung stehender Zeit und Rechenkapazität, können die Ergebnisse einer Objekterfassung stark varieren. Dabei muss nicht zwangsläufig mehr Basismaterial, im Fall der Fotogrammetrie Rohbilder, gesammelt werden um eine stark verbesserte Modellqualität zu erreichen. Im folgenden soll nun geklärt werden welche Möglichkeiten bestehen und wie sinnvoll sie für welchen Zweck sein können.

 

Ausgangsdaten – ein fossiler Fisch

Als Anschauungsobjekt soll dieses mal ein fossiler Fisch dienen der mir freundlicherweise von einem Kollegen zur Verfügung gestellt wurde. Das Objekt ist im Original etwa 7,5 cm breit. Leider handelt es sich dabei um einen quasi Dachbodenfund ohne jegliche Dokumentation. Bis auf einen quer über das Objekt geklebte Stück Kreppband das mit einer 2 markiert wurde. Dieses findet sich als anders gefärbter Streifen auch im texturierten 3D Scan.
Vom Fisch selbst ist die Schwanzflosse und ein Teil des Rumpfs im, wahrscheinlich Schiefer, erhalten. Aufgenommen wurden 90 Bilder mit einer Canon EOS 600d, auf einem Drehteller. Diese wurden manuell freigestellt und als .dng (digitales negativ format) ind die Grundberechnung gegeben.

Die dafür verwendeten parameter in Agisoft sind:

  • Accuracy: highest
  • Key Point limit: 40,000
  • Tie point limit: 4,000
  • Mask: yes
  • Adaptive camera model fitting: yes

Die daraus entstandene sparse point cloud besteht aus 43,662 Einzelpunkten und dient für die weiteren Berechnungen als Basis.

unterschiedlich dichte Punktwolken

Aus der sparse point cloud wird mithilfe unterschiedlicher Parameter eine Reihe unterschiedlich genauer dense pointclouds errechnet. Die in Agisoft vorgegebenen fünf unterschiedlichen Qualitätsstufen werden zum direkten Vergleich je einmal berechnet.

In den verschiedenen Stufen von lowest zu ultra high variert die Anzahl der entstandenen Punkte zwischen unter 100.000 und 18 mio. Wenn diese Punkte nun zu einem Gitterobjekt vermascht werden ergeben sich unterschiedlich scharfe Versionen des Originals.

Für die Erstellung dieser Gitter wurde die Einstellung high in Agisofts Photoscan verwendet. Dieses ermittelt die maximal errechenbare Polygonmenge auf Basis der dense point cloud und reduziert diese danach auf eine sinnvolle Zahl auf der keine Details verloren gehen. Zum Beispiel könnten theorethisch könnten aus 16 mio Punkten in der Punktewolke, ein 40 mio Polygone zählendes Gittermodell erzeugt werden. Jedoch führt dies zu Gigabyte großen Modellen die sich in ihrer Qualität kaum von ihren knapp 4 mio. Polygonen zählenden Varianten unterscheiden. Zwar kann Agisoft diese Modelle ausgeben aber aufgrund ihres Umfanges sind sie kaum in handelsüblicher Software zu verwenden. Die in Gitter umgewandelten Punktwolken verfügen über 124.000 bis zu 3,7 mio Polygone.

Alle oben gezeigten Bilder wurden in der freien Software Blender gerendert, mit dem selben Material und den gleichen Rendereinstellungen in einem einzigen Renderbild. Das ursprüngliche Bild (vorsicht sehr groß) finden sie hier:

Gut sichtbar sind die immer schärfer werdenden feinen Details der Fischschuppen und feinerer Details des Steins. Interresanterweise ist es für die texturierte Version unerheblich wie hoch aufgelöst das unterliegende Gittermodell ist.

Ein Versuch der objektiven Genauigkeit

Reine Polygonzahlen sind keine aussagekräftige Einheit zur Genauigkeit eines Scans. Gerade Agisoft ist in der lage höhere Polygonzahlen für niedrig berechnete Modelle auszugeben. Doch wie lassen sich nun objektivere Aussagen über die Qualität eines Scans finden?

Ein Ansatz könnte der Radius von einem vertex (Knoten eines Polygons) zu den umliegenden vertices sein. Berechnen und darstellen lässt sich dieser mit dem freien Programm Meshlab.

In der obigen Galerie wurden drei Modelle (lowest, medium, ultra high) und ihre Dichten einander gegenübergestellt. Gut sichtbar ist wie mit jedem Auflösungswechsel das Modell schärfer wird. Generell kann im Histogram abgelesen werden das zwischen lowest und ultra High die Dichte um mindestens das 10 Fache ansteigt. Auch lässt sich ablesen das jedes der Modelle die geringste dichte an den Schmalseiten des Modelles besitzt. Dies liegt an der geringeren Anzahl an Einzelpunkten die in diesem Bereich zur Modell Berechnung zur Verfügung stehen.

Die Meshlab Modelle lassen sich auch direkt in Sketchfab betrachten:
lowest
medium

Rechenzeit vs Qualität

Die erhöhte Qualität einer dichter berechneten Punktwolke kann massive Auswirkungen auf die Rechenzeit des Modelles haben. So muss für ein Modell in ultra high mit einer erheblich verlängerten Rechenzeit geplant werden.

Das zugrunde liegende Testsystem:

  • Intel i7 6700
  • 42 Gb DDR 4 2133 RAM
  • Samnsung Evo Pro SSD
  • Nvidia 970 GTX

Modelle mit der höchsten Detaildichte sind in erster Linie eigentlich nur direkt für wissenschaftliche Untersuchugen an einem digitalen Modell geeignet. Zur reinen Visualisierung ist meist schon ein medium aufgelöstes Modell ausreichend. Auch lassen sich kleinere Modelle leichter und schneller digital versenden um sie in Forschungsnetzwerken zur Verfügung zu stellen. Trotzdem besteht jederzeit die Möglichkeit ein einmal erfasstes Objekt noch einmal in einer höheren Auflösung zu erstellen.

Anmerkungen

Seit Januar 2017 ist eine verbesserte Form von Agisofts Photoscan erhältlich. Diese unterscheidet sich vor allem in einer allgemein erheblich gesteigerten Berechnungsgeschwindigkeit. Allerdings sollten die hier genannten Zeiten nach wie vor relativ zu einander passen. Beispielsweise kann ein medium Modell nun in der hälfte der Zeit berechnet werden. Jedoch wird das ultra high Modell immer noch etwa 5x länger brauchen.

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Comments (2)

  1. Riko

    Antworten

    sehr interessant, danke, dass Du dir Zeit genommen hast um diesen Vergleich zu machen!

    • Eik

      Antworten

      Danke Riko 🙂

      Leider ist das nur ein Beispiel das sich nicht beliebig auf jeden Scan anwenden lässt. Da gerade unterschiedliche Oberflächen der Auflösung Grenzen setzen können.

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