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中科院自动化所三维重建PPT(完整版).pdf

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：4.81M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    CCCV 2017讲习班 基于图像的大规模场景三维重建 申抒含、崔海楠 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 http://vision.ia.ac.cn
    讲者简介 申抒含，中国科学院自动化研究所模式识别国家重 点实验室副研究员、中科院自动化所特聘青年骨干 、中国计算机学会计算机视觉专委会委员。研究方 向为三维计算机视觉理论与应用，包括基于图像的 大规模场景三维重建、智能机器人三维环境感知、 场景三维语义建模等。 崔海楠，中国科学院自动化研究所模式识别国家重 点实验室助理研究员。研究方向为三维计算机视觉 理论与应用，包括基于图像的大规模场景建模、机 器人三维环境感知等。
    提 纲 1、简介（申抒含，20分钟） – 图像三维重建基本流程 – 多视几何基础 2、稀疏重建（崔海楠，40分钟） – 增量式稀疏重建 – 全局式稀疏重建 – 混合式稀疏重建 3、稠密重建（申抒含，40分钟） – 基于体素的稠密重建 – 基于特征点扩散的稠密重建 – 基于深度图融合的稠密重建 4、资源简介（申抒含，20分钟） – 三维重建开源与商业软件 – 三维重建评测数据库
    参考文献 1. Hainan Cui, Xiang Gao, Shuhan Shen, Zhanyi Hu. HSfM: Hybrid Structure-from-Motion. CVPR2017. 2. Miao Yu, Shuhan Shen, Zhanyi Hu. Dynamic Graph Cuts in Parallel, IEEETrans.onImageProcessing, 26(8): 3775-3788, 2017. 3. Miao Yu, Shuhan Shen, Zhanyi Hu. Dynamic Parallel and Distributed Graph Cuts. IEEETrans.on 4. 5. ImageProcessing, 25(12): 5511-5525, 2016. Johannes L. Schönberger, Jan-Michael Frahm. Structure-from-Motion Revisited, CVPR2016. Johannes L. Schönberger, Enliang Zheng, Marc Pollefeys, Jan-Michael Frahm. Pixelwise View Selection for Unstructured Multi-View Stereo, ECCV2016. 6. Onur Ozyesil, Amit Singer. Robust Camera Location Estimation by Convex Programming. CVPR2015. 7. Hainan Cui, Shuhan Shen, Wei Gao, Zhanyi Hu. Efficient Large-Scale Structure from Motion by Fusing Auxiliary Imaging Information. IEEETrans.onImageProcessing, 24(11): 3561-3573, 2015. 8. Hainan Cui, Shuhan Shen, Wei Gao, Zhanyi Hu. Fusion of Auxiliary Imaging Information for Robust, 9. Scalable and Fast 3D Reconstruction. ACCV2014. Shuhan Shen, Zhanyi Hu. How to Select Good Neighboring Images in Depth-Map Merging Based 3D Modeling. IEEETrans.onImageProcessing, 23(1): 308-318, 2014. 10. Shuhan Shen. Accurate Multiple View 3D Reconstruction Using Patch Based Stereo for Large-Scale Scenes. IEEETrans.onImageProcessing, 22(5): 1901-1914, 2013. 11. Yasutaka Furukawa, Jean Ponce. Accurate, Dense, and Robust Multiview Stereopsis. IEEETrans.on PatternAnalysisandMachineIntelligence, 32(8): 1362–1376, 2010. 12. Richard Hartley, Andrew Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge UniversityPress, NY, USA, 2003.
    1. 简介
    提 纲 1、简介（申抒含，20分钟） – 图像三维重建基本流程 – 多视几何基础 2、稀疏重建（崔海楠，40分钟） – 增量式稀疏重建 – 全局式稀疏重建 – 混合式稀疏重建 3、稠密重建（申抒含，40分钟） – 基于体素的稠密重建 – 基于特征点扩散的稠密重建 – 基于深度图融合的稠密重建 4、资源简介（申抒含，20分钟） – 三维重建开源与商业软件 – 三维重建评测数据库
    几何视觉与物体视觉 背部通道进行空间视觉，目前 主要采用基于几何的方法 V1 前额皮质通过信息 融合实现高级认知 腹部通道进行物体视觉，目前 主要采用基于学习的方法
    几何视觉的核心问题 无人机 无人车 服务机器人  智能机器人工作在三维环境中，除了对二维图像的理解，还需要对 三维环境的感知；  场景的三维结构和相机的六自由度空间位姿是智能机器人感知、决 策、动作的基础信息。
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