Kvaliteten och fullständigheten hos 3D-modeller som erhållits av Structure-fromMotion (SfM) beror i hög grad på bildförvärvsprocessen. Om användaren får feedback om återuppbyggnaden kvalitet redan under förvärvet, kan han optimera denna process. Syftet med detta dokument är att stödja en användare under bild förvärv genom att ge online återkoppling av den aktuella återuppbyggnaden kvalitet. Vi föreslår en online SfM metod som integrerar bred baslinje stillbilder på ett online-mode i en konsekvent rekonstruktion och vi härleder en ytmodell med tanke på SfM punktmolnet. För att vägleda användaren till scendelar som fångas inte särskilt bra färgar vi maskan enligt redundans- och upplösningsinformation. I experimenten visar vi att vår strategi gör det slutliga SfM-resultatet förutsägbart redan under bildförvärvet. Metoden lämpar sig för storskaliga rekonstruktioner som erhålls genom flygande mikroantennfordon samt på små inomhusmiljöer. Vi föreslår en metod som stödjer en användare i förvärvsprocessen på två sätt: a) sparsamt online SfM med noggrannhet nära offline-metoder och b) ytextraktion och kvalitetsvisualisering. Arbetsflödet för vår metod visas i figur 1. För att påskynda SfM processen att arbeta i realtid på bred baslinje bilder, försvagar vi antagandet av de flesta batch-baserade SfM rörledningar att bilder fångas i slumpmässig ordning. Vi antar att en nyförvärvad ingångsbild jag har en överlappning till en redan rekonstruerad scen del. Detta gör att vi kan dela upp SfM-problemet i två uppgifter som är lättare att lösa: En lokalisering och en strukturexpansionsdel. Därför kan vi först lokalisera mig inom den rekonstruerade scenen enligt den metod som Irschara et föreslår. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Vi beräknar visuella likheter med alla rekonstruerade bilder och utför funktionsmatchning mellan I och de översta n score bilder. Detta resulterar i 2D-3D-korrespondenser mellan I och det rekonstruerade punktmolnet. Sedan lokaliserar vi mig genom att lösa 3-punkts-problemet i en RANSAC-slinga. Slutligen utökar vi kartan genom att triangulera nya 3D-punkter. För att undvika scendrift optimerar vi den rekonstruerade scenen genom buntjustering i en parallell tråd. Online SfM gör att vi kan ge feedback inom mindre än 2 sekunder om den nya förvärvade bilden har integrerats i rekonstruktionen (se figur 2), vilket minskar antalet förvärvade bilder som inte lämpar sig för SfM. Dessutom visar vi i experimenten att noggrannheten ligger nära den som erhålls genom offlinemetoder som Bundler [2]. Eftersom det är svårt att uppskatta återuppbyggnaden kvalitet på ett punktmoln, vi härleda en ytmodell med tanke på de glesa punkter som erhålls av SfM. Tanken är att generera en 3D-triangulering av alla glesa punkter som bäddar in den verkliga ytan. För att extrahera delmängd av trianglar som är på objektets yta, en energifunktion definieras och minimeras av graf skärningar. Denna metod extraherar en yta även från ett mycket lågt antal 3D-punkter som visas i figur 3. Eftersom antalet 3D-poäng är relativt lågt, kan detta beräknas inom några sekunder. Kvaliteten på en slutlig (dense) rekonstruktion beror främst på två parametrar: a) Reundans och b) Markprovtagningsavstånd (GSD). Eftersom kamerapositionerna och ytmaskan finns tillgängliga, beräknar vi båda värdena och visualiserar dem på ytmodellen genom att färga. Användaren väljer interaktivt vilka data som visualiseras för att bestämma en ny kameraposition. Detta stöder användaren för att få en lika distribuerad scenprovtagning. Ett exempel visas i figur 4. Vår interaktiva metod gör bildförvärvet för SfM mer effektivt och gör det möjligt för användaren att inspektera den slutliga rekonstruktionen redan på plats. Det öppnar SfM för ansökningar där en viss fullständighet och noggrannhet i återuppbyggnaden måste garanteras.
Hoppe et al. REF föreslog ett struktur-from-Motion-system (SfM) som ger en visuell återkoppling online som vägleder användaren under bildförvärvsprocessen.