Vi presenterar ett varierat ramverk för att uppskatta superupplösta texturkartor på en 3D geometrimodell av en yta från flera bilder. Med tanke på de kalibrerade bilderna och den rekonstruerade geometrin är den föreslagna funktionen konvex i superupplösningsstrukturen. Med hjälp av en konform atlas av ytan, vi omvandlar modellen från den böjda geometrin till de platta diagram och lösa det med hjälp av state-of-the-art och bevisligen konvergerande primal-dual algoritmer. För att förbättra bildriktningen och texturens kvalitet utökar vi funktionen för att även optimera för en normal förskjutningskarta på ytan samt kamerakalibreringsparametrarna. Eftersom subproblemen för deplacement och kameraparametrar är icke-konvexa återgår vi till avslappningssystem för att på ett robust sätt uppskatta en minimerare via sekventiell konvex programmering. Experimentella resultat bekräftar att den föreslagna superupplösningsramen gör det möjligt att återställa texturerade modeller med betydligt högre detaljnivå än de enskilda indatabilderna. B. Goldlücke (B) Heidelberg-samarbetsföretag för bildbehandling.
Guldluecke et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF tar itu med problemet genom att samtidigt optimera den superupplösta texturen, kameraparametrarna och en ytförskjutningskarta i ett globalt ramverk.
A Super-Resolution Framework for High-Accuracy Multiview Reconstruction
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}