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Floating Scale Multi-View Visibility Constraints for Surface Reconstruction

Wolf, Manuel (2016):
Floating Scale Multi-View Visibility Constraints for Surface Reconstruction.
TU Darmstadt, [Bachelor Thesis]

Abstract

Wir beschreiben in dieser Arbeit eine neue Methode zur Filterung von Multi-Scale-Punktwolken anhand einer expliziten FreeSpace-Definition zur optischen Verbesserung der Rekonstruktionsergebnisse. Dabei steht die Punktwolke eingeordnet in einem Octree zur Verfügung, wobei jedes Sample die Kameras aus einem MVS-Schritt kennt, die es erzeugt haben. Anhand der Blätter des Baumes teilt unser Algorithmus den Szenenraum in FreeSpace ein. Dies geschieht anhand zweier Gewichtsfunktionen, die für jedes Blatt ausgewertet werden und daraus ein occupancy-Wert berechnet wird. Überschreitet dieser einen Grenzwert, so wird das jeweilige Blatt als FreeSpace markiert. Alle Samples die im daraus resultierenden Freiraum liegen, werden anschließend zusammengetragen und gelöscht.

Item Type: Bachelor Thesis
Erschienen: 2016
Creators: Wolf, Manuel
Title: Floating Scale Multi-View Visibility Constraints for Surface Reconstruction
Language: English
Abstract:

Wir beschreiben in dieser Arbeit eine neue Methode zur Filterung von Multi-Scale-Punktwolken anhand einer expliziten FreeSpace-Definition zur optischen Verbesserung der Rekonstruktionsergebnisse. Dabei steht die Punktwolke eingeordnet in einem Octree zur Verfügung, wobei jedes Sample die Kameras aus einem MVS-Schritt kennt, die es erzeugt haben. Anhand der Blätter des Baumes teilt unser Algorithmus den Szenenraum in FreeSpace ein. Dies geschieht anhand zweier Gewichtsfunktionen, die für jedes Blatt ausgewertet werden und daraus ein occupancy-Wert berechnet wird. Überschreitet dieser einen Grenzwert, so wird das jeweilige Blatt als FreeSpace markiert. Alle Samples die im daraus resultierenden Freiraum liegen, werden anschließend zusammengetragen und gelöscht.

Uncontrolled Keywords: Surface reconstruction, 3D Reconstruction, Visual computing, Point clouds, Multiresolution
Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Mathematical and Applied Visual Computing
Date Deposited: 06 May 2019 13:48
Additional Information:

101 S.

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