文献

J-GLOBAL ID：201702227461295792   整理番号：17A0096020

複雑なシーンに対する未標定両ビューの三次元再構成方法【JST・京大機械翻訳】

A Method for 3D Reconstruction of Complex Scenes from Two Uncalibrated Views

著者 (2件)： Yu Tianhui (Department of Automatic Measurement and Control, Harbin Institute of Technology) ,  Sun Jinwei (Department of Automatic Measurement and Control, Harbin Institute of Technology)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 28  号： 8  ページ： 1232-1241  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 較正の視覚モデルの三次元再構成における古典的SIFT演算子の初期マッチング誤り率が高く、従来のRANSACアルゴリズムの誤マッチング除去効果が悪いという問題に対して、改良RANSACと傾斜統計に基づく誤マッチング除去アルゴリズムを提案した。まず第一に,RANSAC除去効果の可制御性を強化して,伝統的RANSACを改良エピポーラ拘束の観点から改良した。次に,RANSACの計算量を削減し,その収束速度を上げるために,RANSACアルゴリズムに基づく反復アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,大規模回転または倒立画像対の誤マッチングの問題を解決するために,座標変換に基づく勾配統計アルゴリズムを提案し,これらの画像の部分的誤マッチングを迅速に除去することができた。本論文では,専門家ウェブサイトの試験画像と異なるシーンの下で,反復性のテクスチャが豊富で,歩行者がオクルージョンした画像に対して,実験を行い,平均距離が0.7画素以内であることを示した。実験結果は,提案したアルゴリズムの実時間性能とロバスト性が同じアルゴリズムよりも優れていることを示した。最後に,深さ整合性の方法を提案して,再構成計画以外の点を自動的に除去し,特徴点の三次元座標を得た後にOPENGLを用いてテクスチャマッピング操作を行い,シーンの詳細情報を正確に再現することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算量 ,  ロバスト性 ,  座標変換 ,  アルゴリズム ,  オクルージョン ,  *再構成 ,  画素 ,  マッチング ,  誤り率
準シソーラス用語： テクスチャマッピング ,  特徴点 ,  テクスチャ ,  RANSAC ,  視覚モデル ,  *3D画像再構成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 3D reconstruction ,  fundamental matrix ,  consistency of slope ,  slope statistics based on coordinate transformation ,  consistency of depth ,  texture paste

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： シーン ,  標定 ,  三次元再構成