I detta dokument behandlas problemet med att rekonstruera visuellt realistiska 3D-modeller av eld från en mycket liten uppsättning samtidiga vyer (till och med två). Genom att modellera eld som ett halvgenomskinligt 3D-densitetsfält, visar vi att brandrekonstruktion är likvärdigt med ett allvarligt underkonspirerat datoriserat tomografiproblem, för vilket traditionella metoder bryts ner. Vår strategi är baserad på observationen att varje par av fotografier av en semi-transparent scen definierar ett unikt densitetsfält, som kallas en Flame Sheet, att (1) koncentrerar all sin densitet på en ansluten, semitransparent yta, (2) reproducerar de två bilderna exakt, och (3) är det mest rumsligt konsekventa densitetsfältet som gör så. Från denna observation, vi minskar brand återuppbyggnad till konvex kombination av ark-liknande densitet fält, som var och en härrör från Flame Sheet av två indata foton. Experimentella resultat tyder på att denna metod möjliggör högkvalitativ extrapolering av sikten utan att försitta artefakter. Detta papper beskriver en PDE-baserad metod för tät djupextraktion från flera breda baslinjebilder. Tyngdpunkten ligger på användningen av endast en liten mängd bilder. Integrationen av dessa flera breda vyer styrs av det relativa förtroende som systemet har för att matcha olika vyer. Denna viktning är finkornig genom att den bestäms för varje pixel vid varje iteration. Tillförlitlig information sprids snabbt på bekostnad av mindre tillförlitliga data, både när det gäller rumslig kommunikation inom en vy och när det gäller informationsutbyte mellan åsikterna. Förändringar i intensiteten mellan bilderna kan hanteras på ett liknande finkornigt sätt.
År 2003 presenterade Hasinoff och Kutulakos REF en fotokonsekvent rekonstruktionsmetod som minskar brandrekonstruktionen till konvex kombination av arkliknande densitetsfält.
Photo-consistent 3D fire by Flame-Sheet decomposition
{'venue': 'Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': 'Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}