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Multi-view 3D reconstruction and modeling of the unknown 3D scenes using genetic algorithms

机译：遗传算法的多视图3D重建与未知3D场景的建模

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This paper presents a complete pipeline of the reconstruction and the modeling of the unknown complex 3D scenes from a sequence of unconstrained images. The proposed system is based on the formulation of a nonlinear cost function by determining the relationship between 2D points of the images and the cameras parameters; the optimization of this function by a genetic algorithm makes finding the optimal cameras parameters. The determination of these parameters allows thereafter to estimate the 3D points of the observed scene. Then, the mesh of the 3D points is achieved by 3D Crust algorithm and the texture mapping is performed by multiple dependent viewpoints. Extensive experiments on synthetic and real data are performed to validate the proposed approach, and the results indicate that our system is robust and can achieve a very satisfactory reconstruction quality.
机译：本文介绍了重建的完整管道，从一系列无约会图像序列中的未知复杂3D场景建模。 所提出的系统基于通过确定图像的2D点与摄像机参数之间的关系的非线性成本函数的制定; 通过遗传算法优化该功能，使得找到最佳摄像机参数。 此后，这些参数的确定允许估计观察到的场景的3D点。 然后，通过3D外壳算法实现3D点的网格，并且纹理映射由多个依赖视点执行。 对合成和实际数据进行广泛的实验，以验证所提出的方法，结果表明，我们的系统是强大的，可以实现非常令人满意的重建质量。

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