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C. Artner:
"Deformationsmessung mit Hilfe bildgebender Tachymeter";
Supervisor: H. Kahmen, A. Reiterer; Institut für Geodäsie und Geophysik, 2008; final examination: 2008-10-13.

The aim of this thesis is, to evaluate a measurement system which was developed originally by Leica Geosystems and which was extended by the Institute of Geodesy and Geophysics of the Vienna University of Technology.

For this evaluation, the measurement system including all procedure steps like image acquisition, object segmentation, point detection, matching and deformation analysis were assessed and independently analysed. An artificial image databases and a real object were provided the input data for these processes.

The measuring procedure has shown a high degree of reliability during field-testing. Because of the prototypical development stage of the system, a few problems were detected. They can be eliminated in the future by adaptation and expansion of the measurement procedure - for some aspects of the software a reimplementation should be considered. The most complicate and critical part of the whole measurement procedure is the point detection process. Illumination changes, significantly effect the detection of the relevant points. Furthermore, is it an important task to decide which object points are essential for the deformation analysis. A possible extension of the system could be a knowledge- and object-based point detection, which supports the acquisition process based on advanced information about the object.

The conclusion of this work lists a proposal for future work, possible improvements and extensions of the measurement system.

Ziel dieser Arbeit ist es, das von Leica Geosystems und dem Institut für Geodäsie und Geophysik
der Technischen Universität Wien entwickelte Messsystem DefCo im Hinblick auf die
Nutzbarkeit für Deformationsmessungen zu evaluieren. Für die Evaluierung des Messsystems wurden sämtliche Arbeitsschritte, welche aus Bildaufnahme, Objektstrukturierung, Punkterfassung, Matching und Deformationsanalyse bestehen, der Reihe nach getestet und beurteilt. Dabei wurden sowohl künstliche Bilddatenbanken, als auch ein reales Messobjekt verwendet.
Die Messprozedur zeigte sich als gut konzipiert und im praktischen Einsatz als zuverlässig.
Aufgrund des prototypischen Entwicklungsstadiums des Systems zeigen sich jedoch noch einige
Schwachstellen. Diese können teilweise durch eine Anpassung bzw. Erweiterung der Algorithmik
beseitigt werden - teilweise sollte über eine Neuimplementierung nachgedacht werden.
Zu den problematischsten Algorithmen zählt dabei die eigentliche Punkterfassung im Bild. Hier
zeigte sich, dass Beleuchtungsänderungen zu erheblichen Problemen bei der Erfassung der relevanten Punkte führt. Zu dem stellt sich in diesem Zusammenhang die Frage, ob die von einem
Algorithmus erfassten markanten Punkte auch die für eine Deformationsanalyse wesentlichen
sind. Angedacht könnte hier eine wissensbasierte bzw. objektbasierte Punkterfassung werden,
welche auf Grundlage von Vorinformationen über das Objekt den Erfassungsvorgang steuert.
Den Abschluss der Arbeit bildet eine Empfehlung für zukünftige Verbesserungen bzw. Erweiterungen des Messsystems.

Project Head Alexander Reiterer:
i-MeaS - Ein intelligentes bildgestütztes Messsystem für die Überwachung von Felsstürzen