Scalable Multi-View Stereo
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F09%3A00163117" target="_blank" >RIV/68407700:21230/09:00163117 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Scalable Multi-View Stereo
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents a scalable multi-view stereo reconstruction method which can deal with a large number of large unorganized images in affordable time and effort. The computational effort of our technique is a linear function of the surface area of theobserved scene which is conveniently discretized to represent sufficient but not excessive detail. Our technique works as a filter on a limited number of images at a time and can thus process arbitrarily large data sets using limited memory. By buildingreconstructions gradually, we avoid unnecessary processing of data which bring little improvement. In experiments with Middlebury and Strecha's databases, we demonstrate that we achieve results comparable to the state of the art with considerably smaller effort than used by previous methods. We present a large scale experiments in which we processed 294 unorganized images of an outdoor scene and reconstruct its 3D model and 1000 images from the Google Street View Pittsburgh.
Název v anglickém jazyce
Scalable Multi-View Stereo
Popis výsledku anglicky
This paper presents a scalable multi-view stereo reconstruction method which can deal with a large number of large unorganized images in affordable time and effort. The computational effort of our technique is a linear function of the surface area of theobserved scene which is conveniently discretized to represent sufficient but not excessive detail. Our technique works as a filter on a limited number of images at a time and can thus process arbitrarily large data sets using limited memory. By buildingreconstructions gradually, we avoid unnecessary processing of data which bring little improvement. In experiments with Middlebury and Strecha's databases, we demonstrate that we achieve results comparable to the state of the art with considerably smaller effort than used by previous methods. We present a large scale experiments in which we processed 294 unorganized images of an outdoor scene and reconstruct its 3D model and 1000 images from the Google Street View Pittsburgh.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/7E09062" target="_blank" >7E09062: Planetary Robotics Vision Ground Processing</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2009
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
3DIM '09: The 2009 IEEE International Workshop on 3-D Digital Imaging and Modeling
ISBN
978-1-4244-4441-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
—
Název nakladatele
IEEE Computer Society Press
Místo vydání
Los Alamitos
Místo konání akce
Kyoto
Datum konání akce
3. 10. 2009
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—