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Final-project. Furukawa, Y. and Ponce, J. “ Accurate, Dense, and Robust Multi-View Stereopsis ” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern. 資科碩二 96753015 蔡瑞陽. Context. 摘要 步驟 研究方法 實驗成果 結論. 摘要. 我們希望能以實際拍攝的照片，找出大量的對應點投影並做建模，自動化地產生該地圖上建築物的三維模型

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Presentation Transcript

  1. Final-project Furukawa, Y. and Ponce, J. “Accurate, Dense, and Robust Multi-View Stereopsis” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern 資科碩二 96753015 蔡瑞陽

  2. Context • 摘要 • 步驟 • 研究方法 • 實驗成果 • 結論

  3. 摘要 • 我們希望能以實際拍攝的照片，找出大量的對應點投影並做建模，自動化地產生該地圖上建築物的三維模型 • 本研究著重在特徵點的萃取，經多種方式過濾後，更準確地萃取出密集的影像對應點，建構出更完美的三維模型

  4. 步驟 一、從拍攝來的照片找稀疏對應點並做三維貼片的初始建構 二、透過擴展的方法找到更密集的對應點 三、進一步將outlier做過濾和清除

  5. m3 Fm1 m1 m2 m4 Im1 Im2 研究方法 • 在第一張影像中的特徵點m1透過基礎矩陣(Fundamental matrix)，在Im2上畫出一條極線(epipolar line)(Fm1) • 在最佳的情況下對應點m2會在極線上，我們可以透過點與線的距離來衡量這組對應點的好壞

  6. Projection Matrix p' p • x, x’:二維影像上的特徵點 • P, P’:兩張影像上的投影矩陣(projection matrix) • X:三維空間中的座標 R. Hartley and A. Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, 2003

  7. 貼片(patch) • 以c(p)為中心、n(p)為法向量的方形小區域，所有小貼片組合起來即是整個模型的表面

  8. 將reference image R(p)上的特徵點F周圍5*5的範圍和相機中心連線，和空間中三維點算出的平面相交，即可得空間中的貼片 • 經過投影矩陣投影回Im2上，比較投影點和原來R(p)上點的ZNCC值，選出相似度最高的法向量所成的貼片

  9. p F’ F Im2 R(p) C patch Img3 Img1 Img2 示意圖

  10. 實驗成果 • 使用軟體:Matlab Camera center feature intersection

  11. 原圖 原圖 Project point feature Reference image second image

  12. Poisson Surface Reconstruction initial feature matching Reconstructed patches

  13. 結論 • 可以用其他影像處理的方式來檢驗實驗成果是否準確，例如影像金字塔，把三維坐標投影到二維平面上後，比較每一個階層投影點的投影位置，算出每個投影點和實際物體的最短距離來做準確度的評估

  14. Thank you for your attention!

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