論文の概要: LookUp3D: Data-Driven 3D Scanning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14882v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 07:08:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 08:29:41.497242
- Title: LookUp3D: Data-Driven 3D Scanning
- Title（参考訳）: LookUp3D: データ駆動型3Dスキャン
- Authors: Yurii Piadyk, Giancarlo Pereira, Claudio Silva, Daniele Panozzo,
- Abstract要約: 構造光走査のための新しい校正法と再構成法を提案する。
鍵となるアイデアは、キャリブレーションチェッカーボードをリニアステージでスキャンボリューム全体にわたって掃除することだ。
キャリブレーションデータには、セットアップ、レンズの歪み、センサーの欠陥が組み込まれており、より信頼性が高く正確な再構築がなされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.488384088082856
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a novel calibration and reconstruction procedure for structured light scanning that foregoes explicit point triangulation in favor of a data-driven lookup procedure. The key idea is to sweep a calibration checkerboard over the entire scanning volume with a linear stage and acquire a dense stack of images to build a per-pixel lookup table from colors to depths. Imperfections in the setup, lens distortion, and sensor defects are baked into the calibration data, leading to a more reliable and accurate reconstruction. Existing structured light scanners can be reused without modifications while enjoying the superior precision and resilience that our calibration and reconstruction algorithms offer. Our algorithm shines when paired with a custom-designed analog projector, which enables 1-megapixel high-speed 3D scanning at up to 500 fps. We describe our algorithm and hardware prototype for high-speed 3D scanning and compare them with commercial and open-source structured light scanning methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,データ駆動型ルックアップ手法を優先して,明点三角測量を先導する構造光走査のための新しい校正・再構成手法を提案する。
鍵となるアイデアは、キャリブレーションチェッカーボードをリニアステージでスキャンし、画像の密度の高いスタックを取得して、色から深度までピクセルごとのルックアップテーブルを構築することである。
キャリブレーションデータには、セットアップ、レンズの歪み、センサーの欠陥が組み込まれており、より信頼性が高く正確な再構築がなされている。
既存の構造された光スキャナーは、キャリブレーションと再構成アルゴリズムが提供する優れた精度とレジリエンスを享受しながら、修正することなく再利用することができる。
我々のアルゴリズムは、カスタムデザインのアナログプロジェクターと組み合わせることで、最大500fpsで1メガピクセルの高速3Dスキャンを可能にします。
本稿では,高速3Dスキャンのためのアルゴリズムとハードウェアプロトタイプについて述べる。
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