3D Reconstruction of Unstructured Objects Using Information From Multiple Sensors
Notice bibliographique
Résumé
The Structure-from-Motion (SfM) algorithm is widely used for point cloud reconstruction. However, one drawback of conventional SfM based methods is that the obtained final point sets may contain holes and noise, which could degrade the estimation of reconstructed objects especially for smooth surfaces with few features. The other drawback is the accuracy and speed of SfM based methods depend on the uncertain number of images. To overcome these limitations, this paper proposes a novel 3D reconstruction method for unstructured objects based on the structure from motion in combination with the structured light, in which the point sets of structured light and the point sets of structure from motion can come from different target objects. Since the two point sets coming from multiple sensors do not scale well for register, making it difficult to find corresponding points, a scaled principal component analysis algorithm is proposed for the registration to overcome the impact due to large scale variance. With a large scale factor, a recalculated registration center is proposed via feature region segmentation to achieve point cloud registration again. The two point sets are matched using the proposed optimization method to complete 3D reconstruction. Surface reconstruction is performed using the Poisson algorithm to obtain a smooth surface. The proposed method is tested on some simple structured objects and real-life data of complex unstructured objects collected using range sensors. Compared with several state-of-the-art algorithms, experimental results confirm its potential for surface reconstruction from depth data calculated from the two sets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».