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Im Rahmen dieser Bachelorarbeit an der Technischen Hochschule Köln, deren Bearbeitungszeit vom 20.1.2017 bis 24.3.2017 ist, wird durch ein technisches Experiment geprüft, ob diverse Technologien zur 3D-Erfassung und Rekonstruktion geeignet sind Gebäudeinnenräume so zu erkunden, dass die Gefahrenabwehr dadurch einen höheren Nutzen hat, als es bei einer persönlichen oder autonomen Videoerkundung der Fall ist. Dies soll vor allem dann helfen, wenn Gebäude nicht mehr betreten werden sollten, wie es beispielsweise der Fall ist, wenn das Gebäude durch Erdbebenschäden einsturzgefährdet oder mit Gasen kontaminiert ist. 3D-Modelle einer Umgebung haben u.a. den Vorteil, dass problemlos neue Blickwinkel eingenommen, Maße ermittelt und Planungen für Rettungseinsätze oder Evakuierungen effizienter durchgeführt werden können, ohne Bildmaterial aufwendig zu sichten. Zudem können die Ergebnisse für spätere Evaluationen und Trainings genutzt werden. Um diese Geeignetheit festzustellen werden Beurteilungskriterien erarbeitet, die ein potentielles System erfüllen muss. Diese Kriterien sind: Günstig in der Beschaffung, Zeit bis zu einer 3D-Darstellung, leichte Bedienbarkeit, Qualität bzw. Informationsgewinnung aus der Darstellung (Erkennung von Zugängen und Personen), Lieferung von Zusatzinformationen (beispielsweise Maßangaben) und ob das System Online oder Offline funktionsfähig ist. Um diese Kriterien beurteilen zu können, werden Systeme der drei Haupttechnologien in der 3D-Erfassung (Laserscanner GeoSLAM ZEB-REVO, RGB-D-Kamera Microsoft Kinect und FARO Freestyle3D, Fotogrammetrie mit der Software Agisoft PhotoScan) in einem Versuch überprüft. Dabei wird das Labor für Großschadensereignisse der Technischen Hochschule Köln, der angrenzende Flur und das angrenzende Treppenhaus gescannt bzw. erfasst und rekonstruiert, wobei die nötigen Daten ermittelt werden. Dabei stellt sich heraus, dass der FARO Freestyle3D mit seiner RGB-D-Technologie und der Software FARO Scene als einziges System alle Kriterien erfüllt und somit für den Zweck der Erkundung in diesem Kontext geeignet ist. Der Microsoft Kinect Sensor mit der Software FARO Scene hat, durch Fehler in der Rekonstruktion, Schwächen in der Darstellungsqualität. Dies gilt auch für die Kombination aus GeoS-LAM ZEB-REVO/CloudCompare, da hiermit kein Farbscan erstellt werden kann und somit eine Erkennung von Objekten (z.B. geschlossene Türen) erschwert wird. Die Fotogrammetrie dauert mit einer Berechnungsdauer von ca. 38 Stunden zu lange, um in Notfallsituationen einen Nutzen zu bieten und liefert außerdem falsche Maßangaben. Nicht näher betrachtet wird in dieser Arbeit die (autonome) Erkundung durch Roboter oder Drohnen, die die Geräte transportieren können, Strom- und Datenübertragungsproblematiken, andere ergänzende Sensortechniken und die Erkundung in dunkler Umgebung.

Die neusten Fortschritte im Bereich Real Time Rendering ermög-lichen virtuelle Produktionsabläufe in weiten Teilen der Industrie. Diese Vorgehensweise setzt latenzfreies Arbeiten und eine akkurate Erscheinung voraus. Daher empfiehlt sich die Verwendung von HDR-Rendering für fotorealistische Ergebnisse und Tone Mapping für die passende Darstellung. Gleichwohl gibt es bisher nur wenige Publikationen, die sich mit echtzeitfähigem Tone Mapping beschäftigen. Zudem tendieren Tone Mapping Operatoren dazu, Farberscheinungseffekte zu erzeugen, die zu einer Diskrepanz zwischen dargestelltem und realem Produkt führen. Deshalb werden in dieser Thesis sieben Tone Mapping Operatoren bewertet, die unterschiedliche Ansätze zur Farbkorrektur beinhalten. Sie werden als Fragment Shader implementiert, um Echtzeitverarbeitung zu realisieren. Zusätzlich wird ihre Performance und die subjektive Akkuratesse der Ergebnisse gemessen. Im Ergebnis schneidet der FilmicTMO als global arbeitender Sigmoid-Operator am besten ab und wird für die weitere Verwendung empfohlen.