Abstrakt. Som en del av ett arkitektoniskt modelleringsprojekt undersöker detta papper problemet med att förstå och manipulera bilder av byggnader. Vår främsta motivation är att automatiskt upptäcka och sömlöst ta bort oönskade förgrundselement från urbana scener. Utan explicit hantering, dessa objekt visas klistrade som artefakter på modellen. Att återställa byggnadens fasad i en videosekvens är relativt enkelt eftersom parallax inducerar förgrunds-/bakgrundsdjuplager, men här överväger vi bara statiska bilder. Vi utvecklar en serie metoder som gör det möjligt att ta bort förgrundsbilder från byggnader eller tegelväggar. Nyckelinsikten är att använda en förkunskaper om rutmönster på att bygga fasader som kan modelleras som Near Regular Textures (NRT). Vi beskriver en Markov Random Field (MRF) modell för sådana texturer och introducerar en Markov Chain Monte Carlo (MCMC) optimeringsprocedur för att upptäcka dem. Denna enkla rumsliga regel används sedan som utgångspunkt för slutsatser om saknade fönster, fasadsegmentering, yttre identifiering och förgrundsborttagning.
Korah och Rasmussen REF tar upp problemet med att automatiskt upptäcka 2D-galler, t.ex. fönster på fasader från bilder tagna i stadsmiljöer.
Analysis of Building Textures for Reconstructing Partially Occluded Facades
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}