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Exakte Szenenrekonstruktion aus extrem großen Bildmengen

Exakte Szenenrekonstruktion aus extrem großen Bildmengen
从大量图像中精确重建场景
批准号:
110161085
负责人:
Professor Dr.-Ing. Michael Goesele
金额:
$0.0万
依托单位:
依托单位国家:
德国
项目类别:
Independent Junior Research Groups
财政年份:
2009
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2008-12-31 至 2015-12-31

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Im Internet finden sich Tausende oder gar Millionen von Bildern von fast allen wichtigen und interessanten Orten der Welt. Allein das Photosharing-Portal Flickr verfügt über mehr als 2 Milliarden Bilder. Diese Bilder in sogenannten Community Photo Collections [GSC+07] sind von einer Vielzahl an Fotografen mit den unterschiedlichsten, unkalibrierten Kameras aufgenommen worden, wodurch sie sich sehr in Auflösung, Beleuchtung, Wetter, Aufnahmezeitpunkt und anderen Aspekten unterscheiden. Weiterhin sind Teile der Szene in diesen Bildern oft durch Touristen, Autos oder andere Gegenstände verdeckt. Dieser riesige Schatz an Bildern wird bisher kaum zur Rekonstruktion von Szenen mittels Techniken aus der Computergrafik und Computer Vision verwendet. Der Hauptgrund dafür ist, dass die meisten aktuellen Verfahren nicht mit diesen realen, nicht unter Laborbedingungen aufgenommenen Bilder umgehen können. Der Antragsteller hat in einer ersten Arbeit [GSC+07] jedoch gezeigt, dass aktuelle Registrierungs- und Multi-View Stereo-Rekonstruktionsverfahren robust und mächtig genug sind, um gute Geometriemodelle aus Community Photo Collections zu rekonstruieren. Darauf aufbauend verfolgt dieser Antrag mehrere Ziele: Zum einen sollen umfassende Modelle (einschließlich Geometrie und Reflexionseigenschaften) aus Tausenden und Millionen von Bildern rekonstruiert werden. Zum anderen sollen fundamental neue Fragenstellungen, die sich durch die Natur der Eingabedaten ergeben, untersucht und gelöst werden. Dazu gehören zum Beispiel die Geometrierekonstruktion aus Bildern auf verschiedenen Größenskalen oder die inkrementelle Rekonstruktion einer Szene aus Millionen von Eingabebildern. Es ist zu erwarten, dass die theoretischen und praktischen Ergebnisse dieses Forschungsprojekts nicht nur für Community Photo Collections von Bedeutung sind, sondern auch einen signifikanten Einfluss auf traditionelle, auf Standardeingabedaten beruhende Verfahren haben werden. Die Vision hinter diesem Projekt ist letztlich, realistische Modelle einer Szene aus beliebigen Eingabedaten erzeugen zu können.
期刊论文(2)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
Multi-view Photometric Stereo by Example
多视图光度立体示例
DOI: 10.1109/3dv.2014.63
发表时间: 2014
期刊: 2014 2nd International Conference on 3D Vision
影响因子: --
作者: [Jens Ackermann, Fabian Langguth, Simon Fuhrmann, Arjan Kuijper, Michael Goesele]
通讯作者: Michael Goesele
DOI: 10.1145/2601097.2601163
发表时间: 2014-07-01
期刊: ACM TRANSACTIONS ON GRAPHICS
影响因子: 6.2
作者: [Fuhrmann, Simon, Goesele, Michael]
通讯作者: Goesele, Michael