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Automatic 3d modeling of environments (a sparse approach from images taken by a catadioptric camera)

机译:环境的自动三维建模(由折反射相机拍摄的图像的稀疏方法)

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摘要

La modélisation 3d automatique d'un environnement à partir d'images est un sujet toujours d'actualité en vision par ordinateur. Ce problème se résout en général en trois temps : déplacer une caméra dans la scène pour prendre la séquence d'images, reconstruire la géométrie, et utiliser une méthode de stéréo dense pour obtenir une surface de la scène. La seconde étape met en correspondances des points d'intérêts dans les images puis estime simultanément les poses de la caméra et un nuage épars de points 3d de la scène correspondant aux points d'intérêts. La troisième étape utilise l'information sur l'ensemble des pixels pour reconstruire une surface de la scène, par exemple en estimant un nuage de points dense.Ici nous proposons de traiter le problème en calculant directement une surface à partir du nuage épars de points et de son information de visibilité fournis par l'estimation de la géométrie. Les avantages sont des faibles complexités en temps et en espace, ce qui est utile par exemple pour obtenir des modèles compacts de grands environnements comme une ville. Pour cela, nous présentons une méthode de reconstruction de surface du type sculpture dans une triangulation de Delaunay 3d des points reconstruits. L'information de visibilité est utilisée pour classer les tétraèdres en espace vide ou matière. Puis une surface est extraite de sorte à séparer au mieux ces tétraèdres à l'aide d'une méthode gloutonne et d'une minorité de points de Steiner. On impose sur la surface la contrainte de 2-variété pour permettre des traitements ultérieurs classiques tels que lissage, raffinement par optimisation de photo-consistance ... Cette méthode a ensuite été étendue au cas incrémental : à chaque nouvelle image clef sélectionnée dans une vidéo, de nouveaux points 3d et une nouvelle pose sont estimés, puis la surface est mise à jour. La complexité en temps est étudiée dans les deux cas (incrémental ou non). Dans les expériences, nous utilisons une caméra catadioptrique bas coût et obtenons des modèles 3d texturés pour des environnements complets incluant bâtiments, sol, végétation ... Un inconvénient de nos méthodes est que la reconstruction des éléments fins de la scène n'est pas correcte, par exemple les branches des arbres et les pylônes électriques.
机译:从图像对环境进行自动3D建模是计算机视觉中始终关注的主题。通常通过三个阶段解决此问题:在场景中移动相机以拍摄图像序列,重建几何形状以及使用密集立体方法获取场景表面。第二步将关注点映射到图像中,然后同时估计摄像机的姿势以及场景上与关注点相对应的3d点的散布云。第三步使用所有像素上的信息重建场景表面,例如通过估计密集点云,这里我们建议通过直接从散射点云计算表面来解决该问题。以及通过几何估算提供的可见性信息。优点是时间和空间的复杂度低,例如对于获得大型环境(例如城市)的紧凑模型很有用。为此,我们提出了在重构点的Delaunay 3d三角剖分中对雕塑类型进行表面重构的方法。可见性信息用于对空白空间或物质中的四面体进行分类。然后提取表面,以便使用贪婪方法和少数Steiner点将这些四面体最佳分离。我们在表面上施加了2种约束,以允许进行经典的后续处理,例如通过优化光一致性来进行平滑处理,细化处理。然后将该方法扩展到增量情况:在视频中选择每个新的关键帧,估计新的3d点和新的姿势,然后更新曲面。在两种情况下(无论是否递增)都研究时间复杂度。在实验中,我们使用一台低成本的折反射照相机,并获得包括建筑物,土壤,植被在内的完整环境的纹理3d模型。我们方法的缺点是场景的精细元素的重建不正确。 ,例如树枝和电塔。

著录项

  • 作者

    YU Shuda; LHUILLIER Maxime;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 English
  • 中图分类

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