論文の概要: EigenFairing: 3D Model Fairing using Image Coherence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05309v1
- Date: Fri, 10 Jun 2022 18:13:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-19 15:01:03.241368
- Title: EigenFairing: 3D Model Fairing using Image Coherence
- Title（参考訳）: EigenFairing:画像コヒーレンスを用いた3次元モデルフェアリング
- Authors: Pragyana Mishra and Omead Amidi and Takeo Kanade
- Abstract要約: 表面はしばしば、メッシュの顔に関連する3Dポイントとテクスチャの三角形メッシュとしてモデル化される。
点が実表面の最大曲率や不連続性の臨界点に置かれない場合、メッシュの面はモデル化された表面の近くには置かれない。
本稿では,物体の観察画像の集合と整合するように頂点を再構成して3次元表面モデルを完成させる手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.884755712094096
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A surface is often modeled as a triangulated mesh of 3D points and textures
associated with faces of the mesh. The 3D points could be either sampled from
range data or derived from a set of images using a stereo or
Structure-from-Motion algorithm. When the points do not lie at critical points
of maximum curvature or discontinuities of the real surface, faces of the mesh
do not lie close to the modeled surface. This results in textural artifacts,
and the model is not perfectly coherent with a set of actual images -- the ones
that are used to texture-map its mesh. This paper presents a technique for
perfecting the 3D surface model by repositioning its vertices so that it is
coherent with a set of observed images of the object. The textural artifacts
and incoherence with images are due to the non-planarity of a surface patch
being approximated by a planar face, as observed from multiple viewpoints.
Image areas from the viewpoints are used to represent texture for the patch in
Eigenspace. The Eigenspace representation captures variations of texture, which
we seek to minimize. A coherence measure based on the difference between the
face textures reconstructed from Eigenspace and the actual images is used to
reposition the vertices so that the model is improved or faired. We refer to
this technique of model refinement as EigenFairing, by which the model is
faired, both geometrically and texturally, to better approximate the real
surface.
- Abstract（参考訳）: 表面はしばしば、メッシュの顔に関連する3Dポイントとテクスチャの三角形メッシュとしてモデル化される。
3Dポイントはレンジデータからサンプリングするか、ステレオやStructure-from-Motionアルゴリズムを使って画像の集合から抽出することができる。
点が実表面の最大曲率や不連続性の臨界点に置かれない場合、メッシュの面はモデル化された表面の近くには置かれない。
この結果、テクスチャアーティファクトが生成され、モデルは実際のイメージセットと完全に一貫性を持っていない — メッシュのテクスチャマップに使用されるもの – になります。
本稿では,物体の観察画像の集合と整合するように頂点を再構成して3次元表面モデルを完成させる手法を提案する。
複数の視点から観察されるように、テクスチュラルなアーティファクトと画像とのコヒーレンスは、平面面によって近似される表面パッチの非平面性に起因する。
視点からのイメージ領域は、Eigenspaceのパッチのテクスチャを表すために使用される。
固有空間表現は、我々が最小化しようとするテクスチャのバリエーションを捉える。
固有空間から再構成された顔テクスチャと実際の画像との差に基づくコヒーレンス尺度を用いて、モデルの改善や公正化のために頂点を再配置する。
モデル精錬の手法をEigenFairingと呼び、そのモデルが幾何学的にもテクスチャ的にも公平にフェアリングされ、実際の表面をよりよく近似する。
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