Vi föreslår ett automatiskt tillvägagångssätt för att generera 3D-fotorealistiska modeller från bilder som fångas längs gatorna på marknivå. Vi utvecklar först en semantisk segmenteringsmetod som känner igen och segmenterar varje bild på pixelnivå till semantiskt meningsfulla områden, var och en märkt med en specifik objektklass, såsom byggnad, himmel, mark, vegetation och bil. Ett delningssystem införs sedan för att separera byggnader till oberoende block med hjälp av de viktigaste linjestrukturerna på scenen. Slutligen, för varje block, föreslår vi en omvänd patch-baserad ortografisk sammansättning och strukturanalysmetod för fasadmodellering som effektivt regulariserar de bullriga och saknade rekonstruerade 3D-data. Vårt system har den tydliga fördelen att producera visuellt övertygande resultat genom att införa starka föregångare av att bygga regelbundenhet. Vi demonstrerar det helautomatiska systemet på ett typiskt stadsexempel för att validera vår metodik.
Nyligen föreslog REF en 3D-fasadrekonstruktion från gatuvybilder med hjälp av en semantisk segmentering med hjälp av en omvänt patchbaserad ortografisk sammansättning och strukturanalys för att skapa övertygande resultat med hjälp av starka förutfattade meningar om byggnadens regelbundenhet.
Image-based street-side city modeling
{'venue': "SIGGRAPH Asia '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}