Computer können immer besser ihre dreidimensionale Umwelt erfassen. 3D-Sensoren sind heute allgegenwärtig, beginnend bei kleinen Sensoren in Handys zur Erkennung von Gesichtern und Gesten, in Autos zur Erfassung ihrer Umgebung, bis hin zu großen Laserradaren und Luftbildsystemen für die 3D-Rekonstruktion von Gebäuden oder ganzen Landstrichen.
Im Rahmen des Forschungsverbundes For3D wurden neue Algorithmen erforscht, mit denen solche 3D-Daten schnell und präzise verarbeitet und analysiert werden können. Es sollten auch neue Anwendungsfelder für verschiedenste 3D-Sensoren eröffnet werden, z. B. zum Einsatz auf Quadrocoptern und in Flugzeugen, für die Film-, Fernseh- und Computerspieleproduktion, für die Digitalisierung von Museen und Kunstschätzen bis hin zur Vermessung von Pflanzen.
Dabei wurden grundlegende Fragen erforscht: Welche Datenstrukturen eignen sich besonders für die schnelle Verarbeitung der aufgenommenen 3D-Daten? Wie kann man die aufgenommenen Daten schnell und präzise zu einem großen Modell zusammenfügen und die Daten auf eine handhabbare Größe komprimieren? Wie kann man in den Daten Objekte erkennen und Veränderungen gegenüber früheren Aufnahmen finden? Und kann man neben den Oberflächen auch Farb- und Reflexionseigenschaften rekonstruieren? Im Vordergrund standen Verfahren, mit denen relevante Probleme der Industriepartner gelöst werden konnten. Beispiele sind Verfahren zum Erkennen des Wachstumsstandes und des Phänotyps von Zuckerrüben, zum schnellen Erfassen von Innenräumen oder zur Detektion von Veränderungen in Flussbetten.
Im Rahmen des Verbundes hat sich ein Netzwerk zwischen leistungsstarken Wissenschafts- und Industriepartnern gebildet, das anwendungsnahe Probleme löste und international sichtbare Ergebnisse erzielte.
