Duffy, Vincent G. (Ed.): Digital Human Modeling : Third International Conference: ICDHM 2011. Berlin, Heidelberg, New York: Springer, 2011. (Lecture Notes in Computer Science (LNCS) 6777), pp. 282-291

In this paper we present a new framework for an accelerated 3D reconstruction of deformable objects within a multi-view setup. It is based on a new memory management and an enhanced algorithm pipeline of the well known Image-Based Visual Hull (IBVH) algorithm that enables efficient and fast reconstruction results and opens up new perspectives for the scalability of time consuming computations within larger camera environments. As a result, a significant increase of frame rates for the volumetric reconstruction of deformable objects can be achieved using an optimized CUDA-based implementation on NVIDIA's Fermi-GPUs.

In dieser Diplomarbeit wurde untersucht, inwieweit sich der Prozess der Berechnung einer visuellen Hülle auf dem Grafikprozessor implementieren und beschleunigen lässt. Der Image Based Visual Hull Algorithmus ist ein effizientes Verfahren, um die dreidimensionale Oberfläche eines zu rekonstruierenden Objektes aus mehreren zweidimensionalen Kamerabildern zu ermitteln. Durch die durchgeführte Implementierung des Image Based Visual Hull Algorithmus auf der NVIDIA CUDA-Plattform konnte der größte Teil der Berechnungen auf der Grafikkarte massiv parallel ausgeführt werden, wodurch die Ausführungszeit des Algorithmus deutlich reduziert werden konnte. Mit einer handelsüblichen Grafikkarte (NVIDIA GeForce 9800GTX+) beträgt die erreichte Ausführungszeit im Schnitt 13 ms, das entspricht einer Bildrate von etwa 76 Bildern pro Sekunde. Im Vergleich mit der CPU-Implementierung des Algorithmus ist die in dieser Arbeit beschriebene CUDA-Implementierung um Faktor acht schneller.