Sammanfattning. 3D-rekonstruktion från en enda bild är i sig ett tvetydigt problem. Men när vi tittar på en bild kan vi ofta dra 3D-information om scenen. Människor utför single-image 3d rekonstruktioner genom att använda en mängd enkelimage djup ledtrådar, till exempel genom att känna igen objekt och ytor, och resonemang om hur dessa ytor är kopplade till varandra. I detta dokument fokuserar vi på problemet med automatisk 3D-ombyggnad av inomhusscener, särskilt sådana (som ibland kallas "Manhattanvärldar") som huvudsakligen består av ortogonala plan. Vi använder en Markov slumpmässig fält (MRF) modell för att identifiera de olika planen och kanterna i scenen, samt deras inriktningar. Därefter tillämpas en iterativ optimeringsalgoritm för att härleda den mest sannolika positionen av alla plan, och därmed få en 3d rekonstruktion. Vårt tillvägagångssätt är helt automatiskt givet en ingångsbild, inget mänskligt ingripande är nödvändigt för att uppnå en ungefärlig 3D-rekonstruktion.
Delage m.fl. REF använder en MRF-modell för att identifiera olika plan och kanter i scenen, samt deras inriktningar.
Automatic single-image 3d reconstructions of indoor manhattan world scenes
{'venue': 'In ISRR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}