När multi-view rekonstruktion tekniker utvecklas, de åstadkommer att rekonstruera större miljöer. Detta är möjligt på grund av tillgången till stora bildsamlingar av målscenerna. Inom de närmaste åren kommer det att bli nödvändigt att redovisa alla tillgängliga källor till visuell information för att tillhandahålla framtida 3D-rekonstruktionsstrategier. Följaktligen, Structure from Motion (SfM) algoritmer kommer att behöva hantera en sådan mängd olika bildkällor, dvs.. perspektiv, vidvinkel eller sfäriska bilder. Även om SfM för perspektiv och sfäriska bilder samt katadioptriska system redan har studerats, toppmoderna algoritmer inte kan hantera dessa bilder samtidigt. För att täppa till denna lucka utvecklade vi SPHERA, ett enande SfM-ramverk utformat för centrala projektionskameror. Den använder en sfär som underliggande modell, vilket gör det möjligt att behandla enskilda effektiva synvinklar på ett enhetligt sätt. Vi validerar vårt ramverk med kvantitativa utvärderingar av syntetiska sfäriska samt verkliga perspektiv, sfäriska och hybrida bilddataset. Resultaten visar att SPHERA är ett kraftfullt ramverk för att stödja kommande algoritmer och tillämpningar i stor skala 3D-rekonstruktion.
Nyligen föreslog Gava och Stricker REF ett enhetligt SFM-ramverk som möjliggör enhetlig behandling av centrala projektionskameror med en sfär som underliggande modell.
SPHERA - A Unifying Structure from Motion Framework for Central Projection Cameras
{'venue': 'VISAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}