För att kunna avbilda stora och ocklusionsbenägna scener med hög upplösning måste kameran röra sig över och runt. Nedbrytning av sikten på grund av geometriska ocklusioner och avstånd förvärras av spridning, när scenen är i ett deltagande medium. Dessutom behövs artificiell belysning under vatten och i andra medier. På det hela taget beror datakvaliteten på kamerans och ljuskällans (C&L) observerade yta, medium och tidsvariationer. Detta arbete syftar till att optimera C&L-förekomster när de rör sig, så att ytan skannas effektivt och den descatterade återvinningen har högsta kvalitet. Arbetet generaliserar nästa bästa vy begreppet robot vision för att sprida media och kooperativ rörlig belysning. Det sträcker sig också descattering till plattformar som rör sig optimalt. Optimeringskriteriet är informationsvinst, hämtad från informationsteori. Vi utnyttjar existensen av en tidigare grov 3D modell, eftersom undervattens en sådan modell rutinmässigt erhålls med hjälp av ekolod. Vi demonstrerar denna princip i en nedskalad uppsättning.
Sheinin och Al. REF generaliserade nästa bästa vy begreppet robot vision att sprida media och kooperativ flyttbar belysning för undervattensnavigering.
The Next Best Underwater View
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}