論文の概要: A Photogrammetry-based Framework to Facilitate Image-based Modeling and Automatic Camera Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01044v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 09:26:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:46:34.825478
• Title: A Photogrammetry-based Framework to Facilitate Image-based Modeling and Automatic Camera Tracking
• Title（参考訳）: 画像ベースモデリングと自動カメラトラッキングを実現するフォトグラムベースフレームワーク
• Authors: Sebastian Bullinger, Christoph Bodensteiner, Michael Arens
• Abstract要約: 本研究では,Blenderを拡張してSfM(Structure from Motion)とMVS(Multi-View Stereo)技術を利用して彫刻やカメラ,モーショントラッキングなどの画像ベースモデリングタスクを実現するフレームワークを提案する。 SfMを適用することで、機能トラックを手動で定義したり、画像データを取得するために使用されるカメラを校正したりすることなく、カメラの動きを判断できます。 MVSでは、Blenderの組み込みツールでは実現不可能な、密集したシーンモデルを自動的に計算できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.84274417463238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a framework that extends Blender to exploit Structure from Motion (SfM) and Multi-View Stereo (MVS) techniques for image-based modeling tasks such as sculpting or camera and motion tracking. Applying SfM allows us to determine camera motions without manually defining feature tracks or calibrating the cameras used to capture the image data. With MVS we are able to automatically compute dense scene models, which is not feasible with the built-in tools of Blender. Currently, our framework supports several state-of-the-art SfM and MVS pipelines. The modular system design enables us to integrate further approaches without additional effort. The framework is publicly available as an open source software package.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Blenderを拡張してSfM(Structure from Motion)とMVS(Multi-View Stereo)技術を利用して彫刻やカメラ,モーショントラッキングなどの画像ベースモデリングタスクを実現するフレームワークを提案する。 SfMを適用することで、機能トラックを手動で定義したり、画像データを取得するために使用されるカメラを校正したりすることなく、カメラの動きを判断できます。 MVSでは、Blenderの組み込みツールでは実現不可能な高密度シーンモデルを自動的に計算できます。 現在、我々のフレームワークはいくつかの最先端のSfMとMVSパイプラインをサポートしている。 モジュラーシステム設計により、追加の努力なしに、さらなるアプローチを統合できます。 このフレームワークはオープンソースソフトウェアパッケージとして公開されている。

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