Abstract Nuvarande state-of-the-art bild-baserade scen rekonstruktionstekniker kan generera högfidelity 3D-modeller när de används under kontrollerade fångstförhållanden. Men de är ofta otillräckliga när de används i mer utmanande miljöer som sportscener med rörliga kameror. Algoritmer måste kunna hantera relativt stora kalibrerings- och segmenteringsfel samt indatabilder åtskilda av en bred baslinje och eventuellt tagna vid olika upplösningar. I detta dokument föreslår vi en teknik som under dessa utmanande förhållanden på ett effektivt sätt kan beräkna en högkvalitativ scenrepresentation via grafklippsoptimering av en energifunktion som kombinerar flera bilder med starka föregångare. Robusthet uppnås genom att gemensamt optimera scensegmentering och rekonstruktion av flera vyer på ett utsiktsberoende sätt med avseende på varje ingångskamera. Gemensam optimering förhindrar spridning av fel från segmentering till återuppbyggnad, vilket ofta är fallet med sekventiella metoder. Vyberoende bearbetning ökar toleransen mot fel vid kalibrering genom linsen jämfört med globala metoder. Vi utvärderar vår teknik vid utmanande utomhussport scener fångas med manuellt drivna TV-kameror samt flera inomhus scener med naturlig bakgrund. En omfattande experimentell utvärdering med kvalitativa och kvantitativa resultat visar exaktheten i tekniken för hög kvalitet segmentering och rekonstruktion och dess lämplighet för fri-viewpoint video under dessa svåra förhållanden.
Guillemaut m.fl. REF föreslog segmentering och rekonstruktion tekniker tolerant mot fel i kalibrering och segmentering, och rekonstruerade fri sikt punkt video i fotboll och rugby matcher från flera rörliga kameror.
Joint Multi-Layer Segmentation and Reconstruction for Free-Viewpoint Video Applications
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}