Modélisation 3D à partir d'images en utilisant plusieurs cartes de profondeur
Résumé
This paper addresses the problem of reconstructing the geometry and albedo of a Lambertian scene, given some fully calibrated images acquired with wide baselines. In order to completely model the input data, we propose to represent the scene as a set of colored depth maps, one per input image. We formulate the problem as a Bayesian MAP problem which leads to an energy minimization method. Hidden visibility variables are used to deal with occlusions, reflections and outliers. The main contributions of this work are: a prior for the visibility variables that treats the geometric occlusion; and a prior for the multiple depth maps model that smoothes and merges the depth maps while enabling discontinuities. Real world examples showing the efficiency and limitations of the approach are presented.
Cet article porte sur la reconstruction de la géométrie et de l'albédo d'une scène Lambertienne à partir d'images calibr ées obtenues de points de vue écartés (wide-baseline). Afin de prendre en compte la totalité des données, nous proposons de représenter la scène comme un ensemble de cartes de profondeur colorées, une pour chacune des images d'entrée. Le problème est formulé d'une façon probabiliste comme un problème de maximum a posteriori. Les effets des occultations et des reflets spéculaires sont gérés en introduisant des variables cachées de visibilité qui signalent si les points du modèle sont visibles ou non dans les images. Les principales contributions de ce travail sont : la définition d'un a riori pour ces variables de visibilité qui tient compte des occultations géométriques et la définition d'un a priori pour l'ensemble de cartes de profondeur qui lisse et fusionne les cartes tout en tolérant de fortes discontinuités. Plusieurs exemples montrant l'efficacité et les limitations de la méthode sont présentés.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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