2-MANIFOLD RECONSTRUCTION FROM SPARSE VISUAL FEATURES

Abstract : The majority of methods for the automatic surface reconstruction of a scene from an image sequence have two steps: Structure-from-Motion and dense stereo. From the complexity viewpoint, it would be interesting to avoid dense stereo and to generate a surface directly from the sparse features reconstructed by SfM. This paper adds two contributions to our previous work on 2-manifold surface reconstruction from a sparse SfM point cloud: we quantitatively evaluate our results on standard multiview dataset and we integrate the reconstruction of image curves in the process.
Type de document :
Communication dans un congrès
International Conference on 3D Imaging, Dec 2012, Liège, Belgium
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Contributeur : Maxime Lhuillier <>
Soumis le : mercredi 15 novembre 2017 - 11:18:58
Dernière modification le : mardi 9 octobre 2018 - 09:44:11
Document(s) archivé(s) le : vendredi 16 février 2018 - 13:27:53

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Vadim Litvinov, Shuda Yu, Maxime Lhuillier. 2-MANIFOLD RECONSTRUCTION FROM SPARSE VISUAL FEATURES. International Conference on 3D Imaging, Dec 2012, Liège, Belgium. 〈hal-01635468〉

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