3D recovery from multi-stereo and stereo images, as an important application of the image-based perspective geometry, serves many applications in computer vision, remote sensing and Geomatics. In this chapter, the authors utilize the imaging geometry and present approaches that perform 3D reconstruction from cross-view images that are drastically different in their viewpoints. We introduce our framework that takes ground-view images and satellite images for full 3D recovery, which includes necessary methods in satellite and ground-based point cloud generation from images, 3D data co-registration, fusion and mesh generation. We demonstrate our proposed framework on a dataset consisting of twelve satellite images and 150k video frames acquired through a vehicle-mounted Go-pro camera and demonstrate the reconstruction results. We have also compared our results with results generated from an intuitive processing pipeline that involves typical geo-registration and meshing methods.


翻译:3D 从多立体和立体图像中恢复,作为基于图像的视角几何学的重要应用,为计算机视觉、遥感和地球数学方面的许多应用提供了服务,在本章中,作者利用图像几何学和当前的方法,从他们观点截然不同的交叉图像中进行3D重建。我们引入了我们的框架,将地面图像和卫星图像用于全立体恢复,其中包括从图像、3D数据共同登记、聚合和网状生成的卫星和地面点云生成的必要方法。我们展示了我们提议的由12个卫星图像和150公里视频框组成的数据集框架,这些数据集是通过车载Go-pro相机获得的,并展示了重建结果。我们还将我们的成果与包含典型的地理登记和网格方法的直观处理管道的结果进行了比较。

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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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