Estimation incrémentale de surface à partir d'un nuage de point épars reconstruit à partir d'images omnidirectionnelles

Vadim Litvinov (1) , Maxime Lhuillier (2)

1 IP - Institut Pascal
2 LASMEA - Laboratoire des sciences et matériaux pour l'électronique et d'automatique

Cet article introduit une méthode incrémentale de reconstruction de surface (une 2-variété). Elle prend en entrée un nuage de points 3D épars reconstruit à partir d'une séquence d'images, par opposition aux algorithmes habituels denses. De plus, notre méthode est incrémentale : la surface est mise à jour à chaque nouvelle pose de caméra donnée en entrée, et la mise à jour a lieu dans un voisinage restreint de la nouvelle pose. Comparée aux autres méthodes de reconstruction de surface, notre méthode a l'avantage de cumuler toutes ces propriétés (nuage épars en entrée, 2-variété en sortie, calcul incrémental et local). La qualité et le temps d'exécution sont évalués sur une séquence d'images omnidirectionnelles (longue de 2.5 km) prise en environnement urbain, et la méthode est quantitativement évaluée sur une séquence urbaine synthétique.

Mots clés: 2-variété; reconstruction de surface; Delaunay 3D; sculpture; estimation de géométrie à partir d'images

Domaines: Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Vadim Litvinov, Maxime Lhuillier. Estimation incrémentale de surface à partir d'un nuage de point épars reconstruit à partir d'images omnidirectionnelles. Reconnaissance de formes et intelligence artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, France. ⟨hal-00988591⟩