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

Résumé : 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
Reconnaissance de formes et intelligence artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, France. 2014
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Contributeur : Sébastien Adam <>
Soumis le : jeudi 8 mai 2014 - 14:32:15
Dernière modification le : mardi 9 octobre 2018 - 09:44:15
Document(s) archivé(s) le : vendredi 8 août 2014 - 10:41:19

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Citation

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. 2014. 〈hal-00988591〉

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