I konstruktionen av tredimensionella (3D) punktmoln från multi-view flygbilder, tomrum i punktmolnet ofta finns där flera vyer av området inte erhölls under insamling. En metod presenteras för att identifiera dessa hålrum. I detta arbete, punktmoln härleds från sneda flygbilder med hjälp av multi-view tekniker från fotogrammetri och datorseende samhällen. En voxelbaserad metod används för att dela upp 3D-utrymmet och varje voxel klassificeras som innehållande eller inte innehåller härledda punkter. Med hjälp av bilderna och kamerans position är det möjligt att analysera vad kamerorna kan och inte kan se, vilket gör det möjligt att märka voxelerna som upptagna, fria och icke-klassade utrymmen. Voids i uppgifterna kommer att manifestera sig i icke-klassificerade voxels. Denna metod har testats på högframe-rate sneda flygbilder fångas över Rochester, NY samt syntetiska datamängder. Även presenteras är en unik syntetisk dataset för 3D rekonstruktion. Datauppsättningen, som skapats med programvaran Rochester Institute of Technology Digital Imaging och Remote Sensing Image Generation (DIRSIG), ger radiometriska data med hög kvalitet utöver kända 3D-platser och ytnormaler för varje pixelplats i en bildscen. Denna datauppsättning är tillgänglig för gemenskapen för användning i deras relaterade forskning.
Salvaggio m.fl. bygga punktmoln från multi-view flygbilder i REF ) och upptäcka ogiltiga regioner.
Automated identification of voids in three-dimensional point clouds
{'venue': 'Optics & Photonics - Optical Engineering + Applications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Engineering']}