Constrained camera motion estimation and 3D reconstruction
| Autor: | Kurz, Christian |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Seidel, Hans-Peter |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: |
Dreidimensionale Rekonstruktion
Kamerabewegungsschätzung mit Nebenbedingungen Template-Fitting Nebenbedingung constrained template fitting constrained structure-from-motion Symmetrie-Nebenbedingungen constrained 3D reconstruction symmetry constraints ddc:004 ddc:620 Nichtlineare Optimierung 3D-Rekonstruktion mit Nebenbedingungen |
| DOI: | 10.22028/d291-26585 |
| Popis: | The creation of virtual content from visual data is a tedious task which requires a high amount of skill and expertise. Although the majority of consumers is in possession of multiple imaging devices that would enable them to perform this task in principle, the processing techniques and tools are still intended for the use by trained experts. As more and more capable hardware becomes available, there is a growing need among consumers and professionals alike for new flexible and reliable tools that reduce the amount of time and effort required to create high-quality content. This thesis describes advances of the state of the art in three areas of computer vision: camera motion estimation, probabilistic 3D reconstruction, and template fitting. First, a new camera model geared towards stereoscopic input data is introduced, which is subsequently developed into a generalized framework for constrained camera motion estimation. A probabilistic reconstruction method for 3D line segments is then described, which takes global connectivity constraints into account. Finally, a new framework for symmetry-aware template fitting is presented, which allows the creation of high-quality models from low-quality input 3D scans. Evaluations with a broad range of challenging synthetic and real-world data sets demonstrate that the new constrained camera motion estimation methods provide improved accuracy and flexibility, and that the new constrained 3D reconstruction methods improve the current state of the art. Die Erzeugung virtueller Inhalte aus visuellem Datenmaterial ist langwierig und erfordert viel Geschick und Sachkenntnis. Obwohl der Großteil der Konsumenten mehrere Bildgebungsgeräte besitzt, die es ihm im Prinzip erlauben würden, dies durchzuführen, sind die Techniken und Werkzeuge noch immer für den Einsatz durch ausgebildete Fachleute gedacht. Da immer leistungsfähigere Hardware zur Verfügung steht, gibt es sowohl bei Konsumenten als auch bei Fachleuten eine wachsende Nachfrage nach neuen flexiblen und verlässlichen Werkzeugen, die die Erzeugung von qualitativ hochwertigen Inhalten vereinfachen. In der vorliegenden Arbeit werden Erweiterungen des Stands der Technik in den folgenden drei Bereichen der Bildverarbeitung beschrieben: Kamerabewegungsschätzung, wahrscheinlichkeitstheoretische 3D-Rekonstruktion und Template-Fitting. Zuerst wird ein neues Kameramodell vorgestellt, das für die Verarbeitung von stereoskopischen Eingabedaten ausgelegt ist. Dieses Modell wird in der Folge in eine generalisierte Methode zur Kamerabewegungsschätzung unter Nebenbedingungen erweitert. Anschließend wird ein wahrscheinlichkeitstheoretisches Verfahren zur Rekonstruktion von 3D-Liniensegmenten beschrieben, das globale Verbindungen als Nebenbedingungen berücksichtigt. Schließlich wird eine neue Methode zum Fitting eines Template-Modells präsentiert, bei der die Berücksichtigung der Symmetriestruktur des Templates die Erzeugung von Modellen hoher Qualität aus 3D-Eingabedaten niedriger Qualität erlaubt. Evaluierungen mit einem breiten Spektrum an anspruchsvollen synthetischen und realen Datensätzen zeigen, dass die neuen Methoden zur Kamerabewegungsschätzung unter Nebenbedingungen höhere Genauigkeit und mehr Flexibilität ermöglichen, und dass die neuen Methoden zur 3D-Rekonstruktion unter Nebenbedingungen den Stand der Technik erweitern. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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