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从缺失数据的退化序列中估计三维形状

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出版:2009年2月1日出版历史
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摘要

从运动摄像机重建三维场景是计算机视觉领域的一个重要问题。在这种情况下,并非所有图像中的所有点都是已知的(例如,由于遮挡),从而生成丢失的数据。另一方面,成功的3D重建算法(如Tomasi&Kanade的因式分解法)需要数据的正交模型,这在特写视图中是足够的。最先进的技术通过对点轨迹矩阵实施秩约束来处理这种情况下的缺失点。然而,特写视图往往会捕获产生退化数据的平面。使用秩约束估计缺失数据要求序列的所有图像中的所有已知度量都是“满秩”。如果单个帧退化,即使观测矩阵验证了秩4约束,整个序列也会在重建形状上产生较大误差。在本文中,我们提出用退化数据从运动中解决结构问题,引入了一种新的分解算法,该算法将全尺度正交模型应用于单个优化过程中。通过施加所有模型约束,无论数据退化如何,都可以估计出唯一的(正确的)3D形状。实验表明,使用近似模型(如正字法)可以获得非常好的重建效果。

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索引术语

  1. 从缺失数据的退化序列中估计三维形状

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