Underwater 3D reconstruction is challenging due to the refraction of light at the water-air interface (most electronic devices cannot be directly submerged in water). In this paper, we present an underwater 3D reconstruction solution using light field cameras. We first develop a light field camera calibration algorithm that simultaneously estimates the camera parameters and the geometry of the water-air interface. We then design a novel depth estimation algorithm for 3D reconstruction. Specifically, we match correspondences on curved epipolar lines caused by water refraction. We also observe that the view-dependent specular reflection is very weak in the underwater environment, resulting the angularly sampled rays in light field has uniform intensity. We therefore propose an angular uniformity constraint for depth optimization. We also develop a fast algorithm for locating the angular patches in presence of non-linear light paths. Extensive synthetic and real experiments demonstrate that our method can perform underwater 3D reconstruction with high accuracy.


翻译:水下 3D 重建由于水- 空气界面的光线折射( 大部分电子设备不能直接浸入水中), 水下 3D 重建具有挑战性 。 在本文中, 我们使用光场照相机提出水下 3D 重建解决方案 。 我们首先开发一个光场摄影机校准算法, 同时估计摄像参数和水- 空气界面的几何。 然后我们设计一个新的3D 重建深度估计算法 。 具体地说, 我们匹配水中反射所引发的曲线上层线上的通信。 我们还观察到, 水下环境中的视镜反射非常弱, 导致光场的角取样射线强度相同 。 因此, 我们提出一个对深度优化的角统一性限制 。 我们还开发一个快速算法, 在非线光路旁定位角的角片段 。 广泛的合成和真实实验证明, 我们的方法可以非常精确地进行水下 3D 重建 。

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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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