Accurate depth-color scene modeling for 3D contents generation with low cost depth cameras

Camplani, Massimo; Mantecón del Valle, Tomás y Salgado Álvarez de Sotomayor, Luis (2012). Accurate depth-color scene modeling for 3D contents generation with low cost depth cameras. En: "19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)", 30/09/2012 - 03/10/2012, Orlando, Florida, EE.UU. pp. 1741-1744. https://doi.org/10.1109/ICIP.2012.6467216.

Descripción

Título: Accurate depth-color scene modeling for 3D contents generation with low cost depth cameras
Autor/es:
  • Camplani, Massimo
  • Mantecón del Valle, Tomás
  • Salgado Álvarez de Sotomayor, Luis
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Fechas del Evento: 30/09/2012 - 03/10/2012
Lugar del Evento: Orlando, Florida, EE.UU
Título del Libro: 19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Fecha: 2012
Materias:
Palabras Clave Informales: 3D content generation, depth map filtering, bilateral lateral filter, mixture of Gaussians, active depth cameras, Kinect
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

In this paper, we present a depth-color scene modeling strategy for indoors 3D contents generation. It combines depth and visual information provided by a low-cost active depth camera to improve the accuracy of the acquired depth maps considering the different dynamic nature of the scene elements. Accurate depth and color models of the scene background are iteratively built, and used to detect moving elements in the scene. The acquired depth data is continuously processed with an innovative joint-bilateral filter that efficiently combines depth and visual information thanks to the analysis of an edge-uncertainty map and the detected foreground regions. The main advantages of the proposed approach are: removing depth maps spatial noise and temporal random fluctuations; refining depth data at object boundaries, generating iteratively a robust depth and color background model and an accurate moving object silhouette.

Más información

ID de Registro: 30498
Identificador DC: http://oa.upm.es/30498/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:30498
Identificador DOI: 10.1109/ICIP.2012.6467216
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 10 Ago 2014 10:27
Ultima Modificación: 22 Abr 2016 00:46
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