Kurzfassung
Methoden zur Oberflächenregistrierung sind häufig zentraler Bestandteil verschiedener Anwendungen basierend auf Tiefenbildkameras. Der Iterative Closest Point (ICP) Algorithmus wird oft für die rigide Feinregistrierung verwendet, bezieht jedoch a-priori Wissen über die für Tiefenbildkameras typischen anisotropen Messfehler nicht in die Transformationsberechnung mit ein. Eine kürzlich vorgestellte, als anisotroper ICP (A-ICP) bezeichnete Erweiterung des ICP kompensiert diese Probleme, konnte wegen der hohen Laufzeit bislang jedoch nicht für zeitkritische Anwendungen eingesetzt werden. In dieser Arbeit zeigen wir, dass man die Laufzeit des A-ICP mittels General Purpose Computation on Graphics Processing Unit (GPGPU)-Implementierung deutlich verringern kann. Eine in silico Studie auf öffentlich verfügbaren Daten lieferte abhängig von der Oberflächengröße einen Geschwindigkeitsgewinn um den Faktor 22 (1000 Punkte pro Oberfläche) bis 149 (50.000 Punkte pro Oberfläche) im Vergleich zur Central Processing Unit (CPU) Implementierung. Des Weiteren zeigen wir anhand einer Softwaredemonstration auf der BVM 2014, dass die GPU-basierte Variante des A-ICP für die Echtzeitvisualisierung im Kontext der mobilen erweiterten Realität geeignet ist.
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Heim, E. et al. (2014). GPGPU-beschleunigter anisotroper ICP zur Registrierung von Tiefendaten. In: Deserno, T., Handels, H., Meinzer, HP., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2014. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-54111-7_10
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