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複数の入力画像を修正に用いる三次元形状復元手法の研究

机译:使用多个输入图像进行校正的3D形状恢复方法的研究

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摘要

3枚以上の画像を用いる多眼ステレオ法は,画像rn枚数を増やすことで三次元形状復元精度の向上が可rn能になると期待できるため,バーチャルリアリティrnや,任意視点画像の合成などでの利用を目的としたrn研究が進められている.多眼ステレオ法の一つに空rn間をボクセルに分割し,物体境界に対応するボクセrnルを「立体視の基本仮定」に基づき決定することでrn三次元形状を復元するボクセルベースの手法がある.%For reconstructing accurate 3D shape in a wide area, various methods with multi-view stereo have been proposed. Most of them adopt the "fundamental assumption of stereopsis," which proposes three constraints for reconstructing 3D shape. Although, these constraints can be applied to two-view stereo effectively, they can not be adapted directly to multi-view stereo. In this study, we expand the algorithms based above three constraints to achieve effective reconstruction of 3D shape.
机译:可以期待使用三个以上的图像的多视点立体法通过增加图像数rn来提高三维形状复原的精度,因此,在虚拟现实中以及任意视点图像的合成等中。 Rn的使用目的研究正在进行中。一种基于体素的方法,该方法通过将空间rn划分为体素并根据“立体视觉的基本假设”将多目标体方法之一确定为与对象边界相对应的体素来还原rn 3D形状。有。为了在大范围内重建准确的3D形状,已提出了多种使用多视图立体的方法。大多数方法都采用“立体视的基本假设”,其中提出了3个重建3D形状的约束。尽管可以应用这些约束为了有效地实现两视图立体,它们不能直接适应多视图立体。在本研究中,我们基于上述三个约束扩展了算法,以实现对3D形状的有效重建。

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