Ein sehr neues Verfahren ist die so genannte Power Crust Methode, die neben einer Gitterdarstellung für Punktwolken eine Approximation der Duchschnittsachse (engl.: medial axis) liefert [5,15]. Die Messpunkte können in beliebiger Reihenfolge vorliegen. Zuerst berechnet der Algorithmus die so genannte Durchschnittsachsentransformation (engl.: medial axis transform), um danach mit einer inversen Transformation zu einer Oberflächenrepräsentation zu kommen [5].
Der erste Schritt approximiert die Durchschnittsachsentransformation mit Hilfe der Messpunkte. Diese Transformation repräsentiert das gescannte Objekt durch möglichst große Kugeln, die vollständig im Objekt liegen. Die Approximation gelingt durch Berechnung der Voronoi-Knoten aus den Messpunkten. Diese Voronoi-Knoten werden auch Pole genannt. Kugeln um sie herum berühren jene Messpunkte, die den Polen an nächsten gelegen sind. Nach der Berechnung der Pole klassifiziert sie der Algorithmus anhand ihrer Lage. Dabei gibt es Pole im Objekt und außerhalb von ihm. Die Grenze zwischen den Kugeln, die im Objekt gelegen sind, und jenen außerhalb von ihm ergibt eine Oberflächenrepräsentation, die Power Crust [5].
Die Performanz des Algorithmus hängt im Wesentlichen von der Berechnung des Voronoi-Diagramms ab, die für sehr große Datenmengen nicht durchgeführt werden kann. Auf einem PIII-600 mit 512 Megabyte Hauptspeicher können 75000 Punkte in 2 Minuten verarbeitet werden. Für größere Punktwolken, wie vom AIS Laserscanner erzeugt, lässt sich die Methode nicht einsetzen. Das Power Crust Programm [15] erzeugt ein Gitter um Messpunkte eines 3D-Scans herum; erst eine Perspektive innerhalb der Szene zeigt die entstandene Triangulation (vgl. Abbildung 5.2), wobei sich das Gitter auch über nicht abgetastete Bereiche der Szene erstreckt.
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