論文の概要: Generalization of pixel-wise phase estimation by CNN and improvement of
phase-unwrapping by MRF optimization for one-shot 3D scan
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14824v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 10:45:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 14:02:51.446559
- Title: Generalization of pixel-wise phase estimation by CNN and improvement of
phase-unwrapping by MRF optimization for one-shot 3D scan
- Title（参考訳）: ワンショット3DスキャンにおけるCNNによる画素単位位相推定の一般化とMRF最適化による位相アンラッピングの改善
- Authors: Hiroto Harada, Michihiro Mikamo, Ryo Furukawa, Ryushuke Sagawa,
Hiroshi Kawasaki
- Abstract要約: シングルパターンプロジェクション(ワンショット3Dスキャン)を用いたアクティブステレオ技術は、産業や医療目的などから広く注目を集めている。
ワンショット3Dスキャンの深刻な欠点はスパース再構成である。
パターンが正規かつ周期的であれば,任意のタイプの静的パターンに適用可能なワンショットスキャンのための画素ワイズ手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.621405559652172
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Active stereo technique using single pattern projection, a.k.a. one-shot 3D
scan, have drawn a wide attention from industry, medical purposes, etc. One
severe drawback of one-shot 3D scan is sparse reconstruction. In addition,
since spatial pattern becomes complicated for the purpose of efficient
embedding, it is easily affected by noise, which results in unstable decoding.
To solve the problems, we propose a pixel-wise interpolation technique for
one-shot scan, which is applicable to any types of static pattern if the
pattern is regular and periodic. This is achieved by U-net which is pre-trained
by CG with efficient data augmentation algorithm. In the paper, to further
overcome the decoding instability, we propose a robust correspondence finding
algorithm based on Markov random field (MRF) optimization. We also propose a
shape refinement algorithm based on b-spline and Gaussian kernel interpolation
using explicitly detected laser curves. Experiments are conducted to show the
effectiveness of the proposed method using real data with strong noises and
textures.
- Abstract（参考訳）: シングルパターンプロジェクション(ワンショット3Dスキャン)を用いたアクティブステレオ技術は、産業や医療目的などから広く注目を集めている。
ワンショット3Dスキャンの深刻な欠点はスパース再構成である。
また,効率のよい埋込みのために空間パターンが複雑になるため,ノイズの影響が容易となり,不安定な復号化が図られる。
そこで本研究では,このパターンが正規かつ周期的であれば,任意の静的パターンに適用可能な,ワンショットスキャンのための画素ワイズ補間手法を提案する。
これは、効率的なデータ拡張アルゴリズムでCGによって事前訓練されたU-netによって実現される。
本稿では,デコード不安定性をさらに克服するために,マルコフ確率場(MRF)最適化に基づくロバスト対応探索アルゴリズムを提案する。
また,b-spline と Gaussian のカーネル補間を明示的に検出したレーザ曲線を用いた形状改善アルゴリズムを提案する。
音やテクスチャの強い実データを用いて,提案手法の有効性を示す実験を行った。
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