論文の概要: Large-scale and Efficient Texture Mapping Algorithm via Loopy Belief Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04763v1
• Date: Mon, 8 May 2023 15:11:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 14:00:07.499490
• Title: Large-scale and Efficient Texture Mapping Algorithm via Loopy Belief Propagation
• Title（参考訳）: Loopy Belief Propagationによる大規模・効率的なテクスチャマッピングアルゴリズム
• Authors: Xiao ling, Rongjun Qin
• Abstract要約: テクスチャマッピングアルゴリズムは、これらのビューからメッシュモデルへのビュー、ヒューズ、およびマップテクスチャを効率的に選択できなければならない。 既存のアプローチでは、画像の数を1つのビューに制限するか、グローバルな推論を単純化して局所的な色の一貫性を達成している。 本稿では,顔ごとのテクスチャの複数のビューを利用できる新しい,効率的なテクスチャマッピングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.742825811314168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Texture mapping as a fundamental task in 3D modeling has been well established for well-acquired aerial assets under consistent illumination, yet it remains a challenge when it is scaled to large datasets with images under varying views and illuminations. A well-performed texture mapping algorithm must be able to efficiently select views, fuse and map textures from these views to mesh models, at the same time, achieve consistent radiometry over the entire model. Existing approaches achieve efficiency either by limiting the number of images to one view per face, or simplifying global inferences to only achieve local color consistency. In this paper, we break this tie by proposing a novel and efficient texture mapping framework that allows the use of multiple views of texture per face, at the same time to achieve global color consistency. The proposed method leverages a loopy belief propagation algorithm to perform an efficient and global-level probabilistic inferences to rank candidate views per face, which enables face-level multi-view texture fusion and blending. The texture fusion algorithm, being non-parametric, brings another advantage over typical parametric post color correction methods, due to its improved robustness to non-linear illumination differences. The experiments on three different types of datasets (i.e. satellite dataset, unmanned-aerial vehicle dataset and close-range dataset) show that the proposed method has produced visually pleasant and texturally consistent results in all scenarios, with an added advantage of consuming less running time as compared to the state of the art methods, especially for large-scale dataset such as satellite-derived models.
• Abstract（参考訳）: 3dモデリングの基本的なタスクであるテクスチャマッピングは、一貫した照明の下で獲得された航空資産に対して十分に確立されているが、様々なビューと照明の下でイメージを持つ大規模データセットにスケールする場合、依然として課題である。 良好なパフォーマンスのテクスチャマッピングアルゴリズムは、これらのビューからビューを効率的に選択し、ヒューズし、メッシュモデルにマップすると同時に、モデル全体にわたって一貫したラジオメトリーを達成できなければなりません。 既存のアプローチでは、画像の数を1つのビューに制限するか、グローバルな推論を単純化して局所的な色の一貫性を達成している。 本稿では, 顔ごとのテクスチャの複数のビューを同時に利用し, グローバルなカラー一貫性を実現するための, 新規で効率的なテクスチャマッピングフレームワークを提案する。 提案手法は,多視点テクスチャの融合とブレンドを可能にするため,効率良くグローバルレベルの確率的推論を行うためにループ型信念伝達アルゴリズムを利用する。 非パラメトリックなテクスチャ融合アルゴリズムは、非線形照明の違いに対するロバスト性の改善により、典型的なパラメトリック後色補正法に対して別の利点をもたらす。 3種類のデータセット(衛星データセット、無人航空機データセット、近距離データセット)の実験では、提案手法がすべてのシナリオにおいて視覚的に快適でテクスチャ的に一貫した結果をもたらしており、特に衛星由来のモデルのような大規模データセットでは、技術手法の状況と比較して、実行時間が少なくなるという利点がある。

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