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J-GLOBAL ID：201702255317936439   整理番号：17A0472921

コプレーナキューを利用したによる線分マッチングと再構成【Powered by NICT】

Line segment matching and reconstruction via exploiting coplanar cues

著者 (2件)： Li Kai (Computer Vision and Remote Sensing (CVRS) Lab, School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, Hubei, PR China) ,  Yao Jian (Computer Vision and Remote Sensing (CVRS) Lab, School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, Hubei, PR China)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 125  ページ： 33-49  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,画像の線分(LS)からの3Dシーンを再構成するための新しいシステムを紹介した。システムに組み込まれている新しいLSマッチングアルゴリズムと新しい3D LS再構成アルゴリズム。画像LSは物理的(3D)空間におけるコプレーナ示す二コプレーナキューは,両アルゴリズムに利用されている(1)隣接画像LSが高い可能性空間における共面(2)二つの画像中の共平面3D LSの予測は,同じ平面ホモグラフィにより関連付けられる。これら二つのキューに基づいて,筆者らは最初に隣接したLSによって形成されたV接合に適合したペアで,次に局所ホモグラフィを利用することにより,個人の二画像からLSを効率良くマッチさせる。各V接合のスケールとアフィン不変局所領域を抽出するため二つの画像からV接合に適合する。V接合マッチングから推定した局所ホモグラフィは個人のLSを適合させるために使用されている。得られたLSマッチングからの3D LSを得るために,筆者らは最初にクラスター化したLSマッチングからスペースプレーンを推定し,次に空間面上に画像LSを後方投影することを提案した。Markov確率場(MRF)は,より信頼性の高いLS適合クラスタリングを助けるために導入した。実験により,このLSマッチングアルゴリズムは,最新の方法の効率を大きく改善しながらも,同等のマッチング性能を得ることが分かった。と,3D LS再構成アルゴリズムは,はるかに少ない画像を用いたより完全で詳細な3Dシーンモデルを生成する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 三次元 ,  スペースプレーン ,  *待ち行列 ,  *再構成 ,  不変性 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  *マッチング ,  クラスタ化
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  ホモグラフィー ,  再構成アルゴリズム ,  マッチングアルゴリズム ,  *線分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 線セグメントマッチング ,  3次元線セグメントの再構築 ,  局所領域検出器 ,  ホモグラフィ推定 ,  Markovランダム場

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 線分 ,  マッチング ,  再構成