論文の概要: Investigating Spherical Epipolar Rectification for Multi-View Stereo 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04141v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 15:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 13:06:08.606587
• Title: Investigating Spherical Epipolar Rectification for Multi-View Stereo 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: 多視点ステレオ3次元再構成のための球面エピポラリゼーションの検討
• Authors: Mostafa Elhashash, Rongjun Qin
• Abstract要約: 主線の違いによる歪みを最小限に抑えるために, エピポーラ補正のための球面モデルを提案する。 提案手法がフレームベースのエピポーラ補正よりも優れていることを示す定性的,定量的評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view stereo (MVS) reconstruction is essential for creating 3D models. The approach involves applying epipolar rectification followed by dense matching for disparity estimation. However, existing approaches face challenges in applying dense matching for images with different viewpoints primarily due to large differences in object scale. In this paper, we propose a spherical model for epipolar rectification to minimize distortions caused by differences in principal rays. We evaluate the proposed approach using two aerial-based datasets consisting of multi-camera head systems. We show through qualitative and quantitative evaluation that the proposed approach performs better than frame-based epipolar correction by enhancing the completeness of point clouds by up to 4.05% while improving the accuracy by up to 10.23% using LiDAR data as ground truth.
• Abstract（参考訳）: マルチビューステレオ(MVS)再構成は3次元モデル作成に不可欠である。 このアプローチでは、エピポーラ整流法を適用後、不一致推定のための密マッチングを行う。 しかし、既存のアプローチでは、主にオブジェクトスケールが大きく異なるため、異なる視点のイメージに密なマッチングを適用するという課題に直面している。 本稿では,主光の差による歪みを最小限に抑えるための球面補正モデルを提案する。 提案手法は,マルチカメラヘッドシステムからなる2つの空中ベースデータセットを用いて評価する。 提案手法は, 点雲の完全度を最大4.05%向上させ, 地上真実としてLiDARデータを用いて最大10.23%の精度向上を図ることにより, フレームベースのエピポーラ補正よりも優れた性能を示すことを示す。

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