Sören Discher

• Today, point clouds are among the most important categories of spatial data, as they constitute digital 3D models of the as-is reality that can be created at unprecedented speed and precision. However, their unique properties, i.e., lack of structure, order, or connectivity information, necessitate specialized data structures and algorithms to leverage their full precision. In particular, this holds true for the interactive visualization of point clouds, which requires to balance hardware limitations regarding GPU memory and bandwidth against a naturally high susceptibility to visual artifacts. This thesis focuses on concepts, techniques, and implementations of robust, scalable, and portable 3D visualization systems for massive point clouds. To that end, a number of rendering, visualization, and interaction techniques are introduced, that extend several basic strategies to decouple rendering efforts and data management: First, a novel visualization technique that facilitates context-aware filtering, highlighting, and interactionToday, point clouds are among the most important categories of spatial data, as they constitute digital 3D models of the as-is reality that can be created at unprecedented speed and precision. However, their unique properties, i.e., lack of structure, order, or connectivity information, necessitate specialized data structures and algorithms to leverage their full precision. In particular, this holds true for the interactive visualization of point clouds, which requires to balance hardware limitations regarding GPU memory and bandwidth against a naturally high susceptibility to visual artifacts. This thesis focuses on concepts, techniques, and implementations of robust, scalable, and portable 3D visualization systems for massive point clouds. To that end, a number of rendering, visualization, and interaction techniques are introduced, that extend several basic strategies to decouple rendering efforts and data management: First, a novel visualization technique that facilitates context-aware filtering, highlighting, and interaction within point cloud depictions. Second, hardware-specific optimization techniques that improve rendering performance and image quality in an increasingly diversified hardware landscape. Third, natural and artificial locomotion techniques for nausea-free exploration in the context of state-of-the-art virtual reality devices. Fourth, a framework for web-based rendering that enables collaborative exploration of point clouds across device ecosystems and facilitates the integration into established workflows and software systems. In cooperation with partners from industry and academia, the practicability and robustness of the presented techniques are showcased via several case studies using representative application scenarios and point cloud data sets. In summary, the work shows that the interactive visualization of point clouds can be implemented by a multi-tier software architecture with a number of domain-independent, generic system components that rely on optimization strategies specific to large point clouds. It demonstrates the feasibility of interactive, scalable point cloud visualization as a key component for distributed IT solutions that operate with spatial digital twins, providing arguments in favor of using point clouds as a universal type of spatial base data usable directly for visualization purposes.…
• Punktwolken gehören heute zu den wichtigsten Kategorien räumlicher Daten, da sie digitale 3D-Modelle der Ist-Realität darstellen, die mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision erstellt werden können. Ihre einzigartigen Eigenschaften, d.h. das Fehlen von Struktur-, Ordnungs- oder Konnektivitätsinformationen, erfordern jedoch spezielle Datenstrukturen und Algorithmen, um ihre volle Präzision zu nutzen. Insbesondere gilt dies für die interaktive Visualisierung von Punktwolken, die es erfordert, Hardwarebeschränkungen in Bezug auf GPU-Speicher und -Bandbreite mit einer naturgemäß hohen Anfälligkeit für visuelle Artefakte in Einklang zu bringen. Diese Arbeit konzentriert sich auf Konzepte, Techniken und Implementierungen von robusten, skalierbaren und portablen 3D-Visualisierungssystemen für massive Punktwolken. Zu diesem Zweck wird eine Reihe von Rendering-, Visualisierungs- und Interaktionstechniken vorgestellt, die mehrere grundlegende Strategien zur Entkopplung von Rendering-Aufwand und Datenmanagement erweitern: Erstens einePunktwolken gehören heute zu den wichtigsten Kategorien räumlicher Daten, da sie digitale 3D-Modelle der Ist-Realität darstellen, die mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision erstellt werden können. Ihre einzigartigen Eigenschaften, d.h. das Fehlen von Struktur-, Ordnungs- oder Konnektivitätsinformationen, erfordern jedoch spezielle Datenstrukturen und Algorithmen, um ihre volle Präzision zu nutzen. Insbesondere gilt dies für die interaktive Visualisierung von Punktwolken, die es erfordert, Hardwarebeschränkungen in Bezug auf GPU-Speicher und -Bandbreite mit einer naturgemäß hohen Anfälligkeit für visuelle Artefakte in Einklang zu bringen. Diese Arbeit konzentriert sich auf Konzepte, Techniken und Implementierungen von robusten, skalierbaren und portablen 3D-Visualisierungssystemen für massive Punktwolken. Zu diesem Zweck wird eine Reihe von Rendering-, Visualisierungs- und Interaktionstechniken vorgestellt, die mehrere grundlegende Strategien zur Entkopplung von Rendering-Aufwand und Datenmanagement erweitern: Erstens eine neuartige Visualisierungstechnik, die kontextabhängiges Filtern, Hervorheben und Interaktion innerhalb von Punktwolkendarstellungen erleichtert. Zweitens hardwarespezifische Optimierungstechniken, welche die Rendering-Leistung und die Bildqualität in einer immer vielfältigeren Hardware-Landschaft verbessern. Drittens natürliche und künstliche Fortbewegungstechniken für eine übelkeitsfreie Erkundung im Kontext moderner Virtual-Reality-Geräte. Viertens ein Framework für webbasiertes Rendering, das die kollaborative Erkundung von Punktwolken über Geräteökosysteme hinweg ermöglicht und die Integration in etablierte Workflows und Softwaresysteme erleichtert. In Zusammenarbeit mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft wird die Praxistauglichkeit und Robustheit der vorgestellten Techniken anhand mehrerer Fallstudien aufgezeigt, die repräsentative Anwendungsszenarien und Punktwolkendatensätze verwenden. Zusammenfassend zeigt die Arbeit, dass die interaktive Visualisierung von Punktwolken durch eine mehrstufige Softwarearchitektur mit einer Reihe von domänenunabhängigen, generischen Systemkomponenten realisiert werden kann, die auf Optimierungsstrategien beruhen, die speziell für große Punktwolken geeignet sind. Sie demonstriert die Machbarkeit einer interaktiven, skalierbaren Punktwolkenvisualisierung als Schlüsselkomponente für verteilte IT-Lösungen, die mit räumlichen digitalen Zwillingen arbeiten, und liefert Argumente für die Verwendung von Punktwolken als universelle Art von räumlichen Basisdaten, die direkt für Visualisierungszwecke verwendet werden können.…