Vi presenterar en ny metod för att återställa 3D-strukturen och scenflödet från kalibrerade multi-view-sekvenser. Vi föreslår en 3D-punktsparametrisering av 3D-strukturen och scenflödet som gör det möjligt för oss att direkt uppskatta de önskade okända. En enhetlig global energifunktion föreslås för att införliva informationen från tillgängliga sekvenser och samtidigt återställa både djup och scenflöde. Funktionaliteten genomdriver geometrisk överensstämmelse med flera vyer och tvingar på ljusstyrkan kontinuitet och bitvis jämnhet antaganden direkt på 3D okända. Det hanterar i sig utmaningar av diskontinuiteter, ocklusioner och stora förskjutningar. Det viktigaste bidraget från detta arbete är sammanslagningen av en 3D-representation och en avancerad variationsram som direkt använder den tillgängliga multi-view-informationen. Denna formulering gör det möjligt för oss att med fördel binda 3D okända i tid och rum. Den föreslagna metoden skiljer sig från optiskt flöde och skillnad och resulterar i en icke-linjär kartläggning mellan bildernas koordinater, vilket ger upphov till ytterligare utmaningar i optimeringsprocessen. Våra experiment på verkliga och syntetiska data visar att den föreslagna metoden framgångsrikt återställer 3D struktur och scenflöde trots de komplicerade nonconvex optimering problem.
Basha m.fl. REF föreslog en 3D-punktsparametriseringsmetod som säkerställer geometrisk överensstämmelse med flera vyer baserat på ljusstyrkans konsistens och bitvis jämnhet antagande.
Multi-view Scene Flow Estimation: A View Centered Variational Approach
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}