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【24h】

陰影情報と特徴点対応の統合による画像列からの3次元形状復元

机译:通过集成影子信息和特征点的图像序列的三维形状恢复

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摘要

異なる光源状況下の画像から陰影情報をもとに法線を推定し,それをもとに反射パラメータや3次元形状を求め,3次元モデル生成する手法がある.またカメラを移動させた全周囲画像列から特徴点を対応させ,特徴点の3次元位置やカメラの位置,姿勢を推定し,3次元モデルを生成する手法がある.しかし,陰影情報を用い推定した法線をもとに形状復元する手法では法線に表れない段差や形状の全てを表すことはできない.また特徴点対応を用いた手法では画素数に比べ特徴点の数が少数のため,細かな形状を復元できない場合がある.そこで本論文では,上記の2つの手法を組み合わせることでそれぞれの問題を解決し,高精細な3次元形状を復元することを目的とする.まず,従来手法をもとに画素毎の法線方向と特徴点の3次元位置,カメラの位置,姿勢を推定する.得られた法線と特徴点位置に対してエネルギー関数を設定し,そのエネルギー関数を最小化することにより形状を復元する.シミュレーション実験によりそれぞれの問題点を解決できたことを確認した.
机译:从不同的光源的条件下图像,正常来估计基于阴影的信息,并基于它获得的反射参数和三维形状,并生成三维模型。此外,所有周围移动由摄像机存在来自图像序列响应于特征点,估计特征点的摄像机的三维位置,位置和姿势的方法。然而,基于使用阴影信息。在该方法的法定信息形状被恢复,所有这一切都没有被正常表示的步骤和形状。另外,在使用特征点的对应关系,如果不能恢复的微细形状,因为特征点的数量小于像素的数量越小方法。因此,在本文中,我们的目标是通过组合上述两种方法来解决的每个问题,并恢复高清晰度三维形状。首先,根据常规方法中,基于常规方法估计三个每个像素的方法维位置,摄像头位置,和沿行方向和特征点的姿势。由能量功能设定为所获得的正常和特征点位置设置形状和通过最小化其能量函数模拟实验恢复形状确认了每个问题可能是解决了。

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