公开课|腾讯优图高级研究员张润泽:基于图像的大规模三维重建

2018 年 12 月 27 日 计算机视觉life

现实世界对象的三维重建是计算机视觉、计算机图形学以及虚拟现实等领域中的共性科学问题和核心技术,也是科研前沿热点问题。

基于图像的三维重建方法,通过预先采集场景或对象的图像序列,依据二维图像信息重建场景或对象模型。该方法代价低廉,数据源的获取简单,硬件依赖性小,并且随着所获取图像的分辨率的提高,基于图像的三维重建算法在重建质量、稳健性以及计算效率等方面都取得了很多新的进展。

目前其研究成果已应用于医学成像、数字化城市、机器人自主导航及数字娱乐等领域。

12月30日,深蓝学院邀请腾讯优图X-Lab高级研究员、香港科技大学博士、Altizure实景三维建模社区早期创建者之一张润泽博士,为大家详细介绍基于图像的大规模三维重建系统及大规模运动恢复结构(SFM),欢迎报名参加!

主讲嘉宾

张润泽

腾讯优图X-Lab高级研究员

香港科技大学博士

博士期间师从IEEE Fellow权龙教授,研究兴趣包括计算机视觉与图形学,特别是与三维重建相关的课题,曾在PAMI, CVPR, ICCV和ECCV以一作或通讯作者发表多篇论文。

攻读博士期间,他与实验室导师及师兄弟共同创建了Altizure,一个为消费者与行业提供全自动基于图像的三维重建的平台与解决方案的计算机视觉创业公司。

内容简介

一、基于图像的大规模三维重建系统简介

二、大规模运动恢复结构(Structure-from-Motion)

       1. 特征提取

       2. 图像检索与匹配

       3. 大规模相机注册(camera registration)

       4. 大规模光束平差(bundle adjustment)及应用

       5. SfM结果融合

三、大规模立体匹配(Stereo Matching)

       1. 针对立体匹配的大规模图像数据筛选与聚类

       2. 基于深度学习的立体匹配算法与表面重建算法简介

四、总结、启示与展望

时间安排及方式

12月30日(周日),19:00-20:30

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报名方式

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在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。 物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟,现有若干软件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
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