D4.2 - Visualisierung tomographischer Daten aus Schlierenabbildungen mittels 3D Gaussian Splatting
- Event
- 22. GMA/ITG-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2024
2024-06-11 - 2024-06-12
Nürnberg - Band
- Vorträge
- Chapter
- D4 - Messdatenanalyse
- Author(s)
- T. Hetkämper, T. Nellius, L. Claes, B. Henning - Universität Paderborn,Paderborn
- Pages
- 362 - 367
- DOI
- 10.5162/sensoren2024/D4.2
- ISBN
- 978-3-910600-01-0
- Price
- free
Abstract
Die Schlierentechnik ist eine etablierte Methode zur Visualisierung lokaler Dichteänderungen in optisch transparenten Medien. Ein Einsatzgebiet ist die Darstellung von Schallfeldern, beispielsweise um die Interaktion von Ultraschallwellen mit Objekten zu erfassen oder um die Abstrahlcharakteristik von Schallwandlern zu visualisieren. Durch eine Rotation des räumlichen Schallfeldes eignet sich die Schlierentechnik auch zur Aufnahme von Abbildungen für tomografische Verfahren. Bei der dreidimensionalen Darstellung von Tomografiedaten kommen häufig klassische Segmentierungsverfahren zum Einsatz, welche beispielsweise Daten erst ab einem gewissen Schwellwert anzeigen. Tomografische Daten von Schallfeldern sind allerdings im Wertebereich kontinuierlich, sodass bei einer Schwellwertdarstellung Informationen verloren gehen. Kürzlich wurde ein neuartiges Verfahren zur Darstellung von räumlichen Objekten vorgestellt, welches die Daten mittels im Ort verteilter, teiltransparenter Gauß-Funktionen repräsentiert, sogenannten „Gaussian Splats“. Dieses Verfahren ist in der Anzeige deutlich performanter als das Rendern von einzelnen Voxeln. Ursprünglich wurde dieses Verfahren entwickelt, um aus mehreren Fotos einer realen Umgebung eine dreidimensionale Ansicht erstellen zu können. In diesem Beitrag wird evaluiert, inwiefern sich das Darstellungsverfahren auch zur Visualisierung von Tomografie-Messdaten eignet. Um die Daten darstellen zu können, werden aus vorliegenden Tomografiedaten die Parameter örtlich verteilter Gauß-Funktionen ermittelt, wobei die Intensität als (inverse) Transparenz und das Vorzeichen als Farbe enkodiert wird. Im Vergleich zu einem klassischen 3D-Datensatz, welcher für jeden Voxel einen Wert enthält, werden Gauß-Funktionen nur an den Positionen gespeichert, an dem sich Objekte befinden. Das bedeutet, dass der Speicherbedarf reduziert werden kann. Außerdem lässt sich durch Teiltransparenz eine realitätsgetreuere Darstellung der im Wertebereich kontinuierlichen Schallfeldgeometrie erreichen.