Automatic video to point cloud registration in a structure-from- motion framework

Vidal, Esteban; Piotto, Nicola; Cordara, Giovanni y Morán Burgos, Francisco (2015). Automatic video to point cloud registration in a structure-from- motion framework. En: "International Conference on Image Processing (ICIP 2015)", 27/09/2015 - 30/09/2015, Quebec City, Canada. pp. 2646-2650.

Descripción

Título: Automatic video to point cloud registration in a structure-from- motion framework
Autor/es:
  • Vidal, Esteban
  • Piotto, Nicola
  • Cordara, Giovanni
  • Morán Burgos, Francisco
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: International Conference on Image Processing (ICIP 2015)
Fechas del Evento: 27/09/2015 - 30/09/2015
Lugar del Evento: Quebec City, Canada
Título del Libro: International Conference on Image Processing (ICIP 2015)
Título de Revista/Publicación: 2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING (ICIP)
Fecha: 2015
Materias:
Palabras Clave Informales: 3D Reconstruction, SfM, Video Registration, Point Cloud Alignment
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 Structure-from-Motion (SfM) applications, the capability of integrating new visual information into existing 3D models is an important need. In particular, video streams could bring significant advantages, since they provide dense and redundant information, even if normally only relative to a limited portion of the scene. In this work we propose a fast technique to reliably integrate local but dense information from videos into existing global but sparse 3D models. We show how to extract from the video data local 3D information that can be easily processed allowing incremental growing, refinement, and update of the existing 3D models. The proposed technique has been tested against two state-of-the-art SfM algorithms, showing significant improvements in terms of computational time and final point cloud density.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
FP7610691BRIDGETThe University of SurreyBRIDging the Gap for Enhanced broadcasT

Más información

ID de Registro: 41384
Identificador DC: http://oa.upm.es/41384/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:41384
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7351282
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 10 Jul 2016 07:29
Ultima Modificación: 10 Jul 2016 07:29
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