I Structure-from-Motion (SfM) applikationer är förmågan att integrera ny visuell information i befintliga 3D-modeller ett viktigt behov. Framför allt kan videoströmmar medföra betydande fördelar, eftersom de ger tät och överflödig information, även om de normalt endast är relaterade till en begränsad del av scenen. I detta arbete föreslår vi en snabb teknik för att på ett tillförlitligt sätt integrera lokal men tät information från videor i befintliga globala men sparsamma 3D-modeller. Vi visar hur man extraherar från videodata lokal 3D-information som enkelt kan bearbetas vilket möjliggör inkrementell odling, förfining och uppdatering av de befintliga 3D-modellerna. Den föreslagna tekniken har testats mot två toppmoderna SfM-algoritmer, som visar betydande förbättringar när det gäller beräkningstid och slutpunktsmolndensitet.
En metod som föreslogs i REF syftade till att integrera information från videosekvenser i befintliga 3D-punktmoln.
Automatic video to point cloud registration in a structure-from-motion framework
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}