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【24h】

Using point correspondences without projective deformation for multi-view stereo reconstruction

机译：使用没有投影变形的点对应，用于多视图立体声重建

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This paper proposes a novel algorithm to reconstruct a 3D surface from a calibrated set of images. In a first pass, it uses Scale Invariant Features Transform (SIFT) descriptor correspondences to drive the deformation of a mesh toward the true object surface. We introduce a method to handle the fact that these local descriptors are computed at positions that are not projections of mesh vertices in the images. In order to avoid projective deformations due to the large windows of interest of this descriptor, correspondences are only computed between images from the same viewpoint. This is used in a first pass to recover large concavities of the object. In a second pass, a one dimensional Lucas-Kanade tracker is used to recover small scale details. Using publicly available benchmarks, our algorithm obtains high accuracy while being among the fastest ones.
机译：本文提出了一种从校准的图像集重建3D表面的新算法。在第一次通过中，它使用比例不变功能转换（SIFT）描述符对应关系，以驱动网格的变形朝向真实对象曲面。我们介绍一种方法来处理这些本地描述符在不是在图像中的网格顶点投影的位置计算的事实。为了避免由于该描述符的较大的窗户而导致的投影变形，仅在相同的视点之间仅计算图像之间的对应关系。这在第一次通过以恢复对象的大凹陷。在第二次通过中，一维Lucas-Kanade跟踪器用于恢复小规模细节。使用公共可用的基准，我们的算法在最快的算法中获得高精度。

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