📄Работа №58952
Тема: Методы реконструкции статических трехмерных сцен с использованием алгоритмов автоматического определения положения и фокусного расстояния камер
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Программирование
Объем:
22 листов
Год:
2016
Просмотров:
119
4295
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 4
1. Постановка задачи 6
2. Обзор 7
2.1. Метод определения положения камер EPnP 7
2.2. Метод определения положения и фокусного расстояния
камер EPnPfR 8
3. Реализация метода EPnPfR 10
4. Алгоритмические улучшения EPnPfR 13
4.1. Изменение структуры алгоритма 13
4.2. Изменение метода нахождения внешних параметров камеры 15
5. Интеграция в проект Bundler 16
5.1. Структура Bundler 16
5.2. Замена метода DLT на EPnPfR 18
Заключение 20
Список литературы
1. Постановка задачи 6
2. Обзор 7
2.1. Метод определения положения камер EPnP 7
2.2. Метод определения положения и фокусного расстояния
камер EPnPfR 8
3. Реализация метода EPnPfR 10
4. Алгоритмические улучшения EPnPfR 13
4.1. Изменение структуры алгоритма 13
4.2. Изменение метода нахождения внешних параметров камеры 15
5. Интеграция в проект Bundler 16
5.1. Структура Bundler 16
5.2. Замена метода DLT на EPnPfR 18
Заключение 20
Список литературы
📖 Введение
На сегодняшний день технологии стали очень доступными. Люди могут фотографировать все вокруг себя и делиться этим в интернете, потому что почти у каждого в телефоне или планшете есть камера. Таким образом, в сети мы можем найти большие, постоянно растущие коллекции фотографий городов и достопримечательностей со всего мира, сделанных со всевозможных ракурсов. Например, при запросе ’’Собор Парижской Богоматери” поиск изображений Google выдает более 15 000 фотографий, которые могут быть использованы в качестве входных наборов данных для 3D моделирования.
Проблема создания точных трехмерных моделей представляет большой интерес и имеет широкую область применения. Например, модели городов необходимы для городского планирования и визуализации. Помимо этого, реконструированные 3D сцены важны для таких научных дисциплин, как история, археология, география и компьютерная графика, и могут использоваться в дополненной реальности. Например, навигационные приложения с 3D моделями и дополненной реальностью помогут людям гораздо лучше ориентироваться в незнакомых местах.
Существуют решения задачи реконструкции статических трехмерных сцен по наборам изображений. В большинстве из них считается, что фокусные расстояния камер заранее известны, в противном случае производится их грубая оценка. Так как камеры на многих современных устройствах имеют функцию автофокуса, возможности узнать фокусное расстояние нет. В связи с этим было принято решение попытаться улучшить существующие решения с помощью алгоритмов с более точным определением положения и фокусного расстояния камер.
Проблема оценивания положения камеры по соответствиям 3D координат точек и их проекций на плоскость камеры является очень известной в компьютерном зрении и называется PnP или PnPf, если неизвестно фокусное расстояние. Существует множество решений PnP проблемы. Главное требование к этим решениям — быстрое время выполнения для нескольких сотен точек при сохранении приемлемой точности.
Методом, удовлетворяющим данному требованию и имеющим одно из лучших соотношений скорости и точности, является EPnP [5].
Совсем недавно был представлен метод EPnPfR [4], который является расширением EPnP для задачи с неизвестным фокусом. Этот метод не уступает в точности своим конкурентам, но зато выигрывает в скорости. В EPnPfR было значительно уменьшено пространство поиска решений путем введения регуляризации. Также с помощью предобработки данных удалось сократить время выполнения методов, основанных на EPnP, для большого количества точек, что в было указано в качестве недостатка данных методов.
В качестве системы для 3D реконструкции был выбран проект Bundler. Он является одним из крупнейших открытых проектов в своем роде и лежит в основе многих масштабных работ. Одной из таких, например, является Building rome in a day [1].
Проблема создания точных трехмерных моделей представляет большой интерес и имеет широкую область применения. Например, модели городов необходимы для городского планирования и визуализации. Помимо этого, реконструированные 3D сцены важны для таких научных дисциплин, как история, археология, география и компьютерная графика, и могут использоваться в дополненной реальности. Например, навигационные приложения с 3D моделями и дополненной реальностью помогут людям гораздо лучше ориентироваться в незнакомых местах.
Существуют решения задачи реконструкции статических трехмерных сцен по наборам изображений. В большинстве из них считается, что фокусные расстояния камер заранее известны, в противном случае производится их грубая оценка. Так как камеры на многих современных устройствах имеют функцию автофокуса, возможности узнать фокусное расстояние нет. В связи с этим было принято решение попытаться улучшить существующие решения с помощью алгоритмов с более точным определением положения и фокусного расстояния камер.
Проблема оценивания положения камеры по соответствиям 3D координат точек и их проекций на плоскость камеры является очень известной в компьютерном зрении и называется PnP или PnPf, если неизвестно фокусное расстояние. Существует множество решений PnP проблемы. Главное требование к этим решениям — быстрое время выполнения для нескольких сотен точек при сохранении приемлемой точности.
Методом, удовлетворяющим данному требованию и имеющим одно из лучших соотношений скорости и точности, является EPnP [5].
Совсем недавно был представлен метод EPnPfR [4], который является расширением EPnP для задачи с неизвестным фокусом. Этот метод не уступает в точности своим конкурентам, но зато выигрывает в скорости. В EPnPfR было значительно уменьшено пространство поиска решений путем введения регуляризации. Также с помощью предобработки данных удалось сократить время выполнения методов, основанных на EPnP, для большого количества точек, что в было указано в качестве недостатка данных методов.
В качестве системы для 3D реконструкции был выбран проект Bundler. Он является одним из крупнейших открытых проектов в своем роде и лежит в основе многих масштабных работ. Одной из таких, например, является Building rome in a day [1].
✅ Заключение
В результате работы было выполнено следующее:
• метод EPnPfR реализован на языке Си++;
• сделаны алгоритмические улучшения метода;
• удалось интегрировать полученную реализацию в Bundler;
• проведен анализ полученных результатов;
• удалось увеличить количество добавляемых в реконструируемую модель изображений с неизвестным фокусным расстоянием.
В продолжении данной работы планируется изменение метода построения трехмерной модели по двум изображениям, используемого в Bundler, на тот, который будет более точно работать для изображений с неизвестным фокусным расстоянием камеры.
• метод EPnPfR реализован на языке Си++;
• сделаны алгоритмические улучшения метода;
• удалось интегрировать полученную реализацию в Bundler;
• проведен анализ полученных результатов;
• удалось увеличить количество добавляемых в реконструируемую модель изображений с неизвестным фокусным расстоянием.
В продолжении данной работы планируется изменение метода построения трехмерной модели по двум изображениям, используемого в Bundler, на тот, который будет более точно работать для изображений с неизвестным фокусным расстоянием камеры.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.