Ринат Ахметов: "Восстановление модели трехмерного объекта по видеопотоку"
•Download as PPTX, PDF•
0 likes•269 views
Recommended
More Related Content
Viewers also liked
Viewers also liked (8)
Similar to Ринат Ахметов: "Восстановление модели трехмерного объекта по видеопотоку"
Similar to Ринат Ахметов: "Восстановление модели трехмерного объекта по видеопотоку" (13)
More from Provectus
More from Provectus (20)
Ринат Ахметов: "Восстановление модели трехмерного объекта по видеопотоку"
- 1. Восстановление модели трехмерного объекта по видеопотоку Казанский Федеральный Университет Высшая Школа Информационных Технологий и Информационных Систем Выпускная квалификационная работа Выполнил: Ахметов Р.Р., студент 4 курса ИТИС Научный руководитель: Цивильский И.В., м.н.с. ВНИЛ “3D-визуализация” ИТИС
- 2. Проблема восстановления 3D поверхности по серии фотоснимков Требуются: 1) высокая вычислительная мощность 2) большое число исходных изображений Восстановление трехмерной модели Колизея: 1837 снимков, кластер 128 ядер, 1 неделя рабочего времени
- 3. Цель работы Разработка и реализация алгоритма 3D реконструкции статичных объектов с меньшими ресурсозатратами и с меньшим количеством шумов
- 4. Задачи 1)Поиск точек признаков объекта (2D) 2)Комбинация точек в “трек” 3)Расчет метрических смещений точек (3D) 4)Фильтрация облака точек и триангуляция
- 5. Алгоритм 1)Поиск ключевых точек (SIFT) 2)Фильтрация ключевых точек вблизи их геометрической окрестности 3)Восстановление матрицы камеры (нахождение фундаментальной матрицы методом RANSAC) 4)Триангуляция (Делоне) Язык разработки: Python Программная реализация
- 6. Фильтрация точек признаков объекта Текущий кадр Следующий кадр точки признаков объекта Стандартный алгоритм сопоставления точек: сложность ~ N2 Поиск в окрестности точек: сложность < N Поиск в окрестности точек с учетом прогнозируемого смещения признаков (метод фазовой кросс- корреляции): сложность < N/2убираем из рассмотрения точки, не вошедшие в окрестность искомой точки
- 7. Экспериментальная апробация Cинтетические снимкиРеальные снимки Тестовые объекты Тестируемые алгоритмы: 1. Стандартный structure from motion (SFM) 2. Улучшенный SFM (Speedup Robust SFM): за счет стадии предварительной фильтрации точек
- 8. Результаты восстановления положения камеры и поверхности объекта по снимкам Рассчитанные индивидуальные точки положения камеры Восстановленная трехмерная поверхность (облако точек) и траектория камеры
- 9. Затраты времени на реконструкцию поверхности Сравнение производительности Быстрее на 6,4 % Восстановленные 3D модели после триангуляции t - время, с n - число фотоснимков
- 10. Количество шумовых объектов N - количество шумовых точек n - число фотоснимков Точнее на 5,5 % Сравнение эффективности Восстановленная поверхность синтезированного тестового кубика
- 11. Результаты 1)Разработан и реализован алгоритм восстановления трехмерной поверхности по серии фотоснимков с разных ракурсов a) Ключевая особенность: фильтрация точек вблизи их геометрической окрестности 2)По сравнению с аналогами, предложенный алгоритм позволяет: a) снизить шумы при восстановлении поверхности на 5,5% b) сократить время обработки на 6,4% 3)Реализация алгоритма кросс-платформенная, характерное время восстановления 3D объекта ~1 мин (на 16 кадрах, CPU: Intel Core-i3,
Editor's Notes
- Реконструкция 3д поверхности по серии фотоснимков является актуальной задачей и в частности реализуется для воссозданиея городов в системе гугл мапс. Основной проблемой существуюших систем является требования высоких вычислительнаых мощностей и большое количество исходных изображений.
- Значит, целью работы является Разработка и реализация алгоритма 3D реконструкции статичных объектов с меньшими ресурсозатратами и с меньшим количеством шумов
- Для этого необходимо решить следующие задачи: Найти точки признаков объекта, комбинировать их в трек, Рассчитать метрические смещение точек, и последним этапов дет фильтрация облака точек и триангуляция
- алгоритм имеет схожую структуру. Для поиска ключевых точек используется детектор инвариантный к скалярным преобразованиям После Фильтрация ключевых точек вблизи их геометрической окрестности. Восстановление матрицы камеры ( фундаментальная матрица вычисляется методом RANSAC) Завершает Триангуляция делоне для облака точек. Программно реализовано с помощью библиотек scipy numpu opencv на языке python
- Алгоритм применчателен, тем что мы имеем информацию о смещение кадров, а значит мы можем искать ключевую точку в некоторой эпсилон окрестности с центром координаами точки на предыдущем кадре тем самым отбрасывает поиск по остальным точкам
- Алгоритм апробирован на 2х генерированных моделях кубов, а так же на 3 реальных объектов. Так же рассматривались Алгоритмы Структура из движения и предложенное улучшение алгоритма
- По алгоритму рассчитаны индивидуальные точки положения камер, 3D поверхность и траектория камеры
- Алгоритм позволяет снизить затраты времени на 6 и 4%
- а снизить количество шумовых точек на 5,5%
- В итоге, разработан и реализован алгоритм восстановления трехмерной поверхности по серии снимков, ключевой особенностью, которого является фильтрация точек вблизи их геометрической окрестности Алгоритм быстрее и выдает меньше шумов, чем стандартный SFM 6 и 4% и на 5и 5 % соотвественно Реализация кросплатформенная характерное время восстановления 1 минута для 16 кадров на компьютер средней мощности