論文の概要: Robust and Accurate Cylinder Triangulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02319v1
- Date: Mon, 5 Dec 2022 14:42:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 17:41:02.613035
- Title: Robust and Accurate Cylinder Triangulation
- Title（参考訳）: ロバスト・高精度シリンダ三角測量
- Authors: Anna Gummeson and Magnus Oskarsson
- Abstract要約: 一般二次曲面の線形推定は本質的にひどい問題であることを示す。
3つの画像シルエット線に基づく高速最小解法が導出され、ロバストな推定スキームのブートストラップに使用できる。
また,すべての画像ラインを組み込んで正確な推定を行うことができる最小二乗解法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.35080249212613
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we present methods for triangulation of infinite cylinders from
image line silhouettes. We show numerically that linear estimation of a general
quadric surface is inherently a badly posed problem. Instead we propose to
constrain the conic section to a circle, and give algebraic constraints on the
dual conic, that models this manifold. Using these constraints we derive a fast
minimal solver based on three image silhouette lines, that can be used to
bootstrap robust estimation schemes such as RANSAC. We also present a
constrained least squares solver that can incorporate all available image lines
for accurate estimation. The algorithms are tested on both synthetic and real
data, where they are shown to give accurate results, compared to previous
methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像ラインシルエットから無限シリンダを三角測量する手法を提案する。
一般二次曲面の線形推定は本質的に悪質な問題であることを示す。
その代わり、円錐部分の円周への制約を提案し、この多様体をモデル化する双対円錐に代数的制約を与える。
これらの制約を用いることで、RANSACのようなロバストな推定スキームのブートストラップに使用できる3つの画像シルエット線に基づく高速最小解法が導出される。
また,すべての画像ラインを組み込んで正確な推定を行うことができる最小二乗解法を提案する。
アルゴリズムは合成データと実データの両方でテストされ、従来の手法と比較して正確な結果が得られる。
関連論文リスト
- No Pose, No Problem: Surprisingly Simple 3D Gaussian Splats from Sparse Unposed Images [100.80376573969045]
NoPoSplatは、多視点画像から3Dガウスアンによってパラメータ化された3Dシーンを再構成できるフィードフォワードモデルである。
提案手法は,推定時にリアルタイムな3次元ガウス再構成を実現する。
この研究は、ポーズフリーの一般化可能な3次元再構成において大きな進歩をもたらし、実世界のシナリオに適用可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:58:22Z) - Vanishing Point Estimation in Uncalibrated Images with Prior Gravity
Direction [82.72686460985297]
我々はマンハッタンのフレームを推定する問題に取り組む。
2つの新しい2行解法が導出され、そのうちの1つは既存の解法に影響を与える特異点に悩まされない。
また、局所最適化の性能を高めるために、任意の行で実行される新しい最小でないメソッドを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T13:03:25Z) - NeuralMeshing: Differentiable Meshing of Implicit Neural Representations [63.18340058854517]
ニューラルな暗黙表現から表面メッシュを抽出する新しい微分可能なメッシュアルゴリズムを提案する。
本手法は,通常のテッセルレーションパターンと,既存の手法に比べて三角形面の少ないメッシュを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-05T16:52:25Z) - Machine learning algorithms for three-dimensional mean-curvature
computation in the level-set method [0.0]
レベルセット法のためのデータ駆動平均曲率解法を提案する。
提案方式は, 現在の粒子界面再構成よりも高精度な平均曲率推定を行うことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-18T20:19:22Z) - Absolute Triangulation Algorithms for Space Exploration [0.0]
この研究は三角測量の歴史と理論的基礎の包括的なレビューを提供する。
ハートレーやストゥルムと同じ解を提供する2つの新しい最適非定性三角法アルゴリズムが導入された。
様々な三角法アルゴリズムは、惑星の相対的な航法を含むいくつかの数値的な例で評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-24T16:54:07Z) - A Scalable Combinatorial Solver for Elastic Geometrically Consistent 3D
Shape Matching [69.14632473279651]
本稿では,3次元形状間の幾何学的一貫したマッピング空間をグローバルに最適化するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
従来の解法よりも数桁高速なラグランジュ双対問題と結合した新しい原始問題を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-27T09:47:47Z) - Shortest Paths in Graphs with Matrix-Valued Edges: Concepts, Algorithm
and Application to 3D Multi-Shape Analysis [69.08838724594584]
グラフ内の最短経路を見つけることは、コンピュータビジョンやグラフィックスにおける多くの問題に関係している。
本稿では,行列値のエッジを持つグラフにおいて,最短経路のグラフ理論を新たに導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-08T08:23:37Z) - Robust reconstructions by multi-scale/irregular tangential covering [38.469070341871365]
我々は,雑音の多いディジタル輪郭を幾何的に再構成するために,具体的な被覆アルゴリズム,minDSSを用いる。
輪郭の多スケールおよび不規則な等義表現を計算することにより、1-D間隔を得た。
入力ノイズオブジェクトを最小限のプリミティブ数で行または弧からなる巡回輪郭に再構築することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-10T14:02:05Z) - Differentiable Surface Triangulation [40.13834693745158]
曲面三角関数の空間上での頂点ごとあるいは面ごとの微分可能な対象関数の最適化を可能にする微分曲面三角関数を提案する。
提案手法は, 適切な重み付けを施したデラウネー三角測量により, 任意の2次元三角測量が達成できることを示す。
形状を展開可能な集合に分解し,各集合を適切な境界制約で異なったメッシュ化することにより,アルゴリズムを3Dに拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-22T12:42:43Z) - Hybrid Trilinear and Bilinear Programming for Aligning Partially
Overlapping Point Sets [85.71360365315128]
多くの応用において、部分重なり合う点集合が対応するRPMアルゴリズムに不変であるようなアルゴリズムが必要である。
まず、目的が立方体有界関数であることを示し、次に、三線型および双線型単相変換の凸エンベロープを用いて、その下界を導出する。
次に、変換変数上の分岐のみを効率よく実行するブランチ・アンド・バウンド(BnB)アルゴリズムを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T04:24:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。