Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Для 3D-реконструкции в медицинской визуализации см. Итерационная реконструкция . Для 3D-реконструкции источников звука см. 3D-реконструкция звука .
Трехмерная реконструкция общей анатомии правой боковой проекции небольшого морского слизняка Pseudunela viatoris .

В компьютерном зрении и компьютерной графики , 3D - реконструкция представляет собой процесс захвата форму и внешний вид реальных объектов. Этот процесс может быть выполнен как активными, так и пассивными методами. [1] Если модели позволяют изменять свою форму во времени, это называется нежесткой или пространственно-временной реконструкцией. [2]

Мотивация и приложения [ править ]

Исследование 3D-реконструкции всегда было сложной задачей. Используя 3D-реконструкцию, можно определить 3D-профиль любого объекта, а также узнать 3D-координату любой точки на профиле. Трехмерная реконструкция объектов - это общенаучная проблема и основная технология в самых разных областях, таких как компьютерное геометрическое проектирование ( CAGD ), компьютерная графика , компьютерная анимация , компьютерное зрение , медицинская визуализация , вычислительная наука , виртуальная реальность , цифровые медиа.и т. д. Например, информация о поражении пациентов может быть представлена ​​в 3D на компьютере, что предлагает новый и точный подход к диагностике и, таким образом, имеет жизненно важное клиническое значение. [3] Цифровые модели возвышения могут быть восстановлены с использованием таких методов, как лазерная альтиметрия [4] или радар с синтезированной апертурой . [5]

Активные методы [ править ]

Трехмерная эхолокационная карта подводного каньона

Активные методы, то есть методы данных диапазона, с учетом карты глубины , восстанавливают трехмерный профиль с помощью подхода численной аппроксимации и строят объект в сценарии на основе модели. Эти методы активно влияют на реконструированный объект, механически или радиометрически с использованием дальномеров , чтобы получить карту глубины, например, структурированный свет , лазерный дальномер и другие методы активного зондирования. В простом примере механического метода может использоваться глубиномер для измерения расстояния до вращающегося объекта, установленного на поворотный стол. Более применимые радиометрические методы излучают сияниек объекту, а затем измерить его отраженную часть. Примеры варьируются от движущихся источников света, цветного видимого света, времяпролетных лазеров [6] до микроволн или трехмерного ультразвука . См. Подробности в 3D-сканировании .

Пассивные методы [ править ]

Пассивные методы 3D-реконструкции не мешают реконструируемому объекту; они используют только датчик для измерения яркости, отраженной или испускаемой поверхностью объекта, чтобы сделать вывод о его трехмерной структуре через понимание изображения . [7] Как правило, датчик представляет собой датчик изображения в камере, чувствительный к видимому свету, а входными данными метода является набор цифровых изображений (одно, два или более) или видео. В этом случае мы говорим о реконструкции на основе изображений, и на выходе получается трехмерная модель . По сравнению с активными методами, пассивные методы могут применяться в более широком диапазоне ситуаций. [8]

Методы монокулярных сигналов [ править ]

Методы монокулярных сигналов относятся к использованию одного или нескольких изображений с одной точки обзора (камеры) для перехода к трехмерному построению. Он использует двухмерные характеристики (например, силуэты, затенение и текстуру) для измерения трехмерной формы, поэтому его также называют Shape-From-X, где X может быть силуэтами , штриховкой , текстурой и т. Д. Трехмерная реконструкция с помощью монокулярных сигналов проста и быстро, и требуется только одно подходящее цифровое изображение, поэтому достаточно только одной камеры. Технически он избегает стереосоответствий, что довольно сложно. [9]

Генерация и реконструкция 3D-форм из одно- или многовидовых карт глубины или силуэтов [10]

Изменение формы из-за затенения. Благодаря анализу информации о оттенках изображения с помощью коэффициента отражения Ламберта , глубина нормальной информации поверхности объекта восстанавливается для восстановления. [11]

Фотометрическое стерео. Этот подход более сложен, чем метод шейдинга. Изображения, сделанные при различных условиях освещения, используются для определения глубины. Стоит отметить, что при таком подходе требуется более одного изображения. [12]

Форма из текстуры Предположим, что такой объект с гладкой поверхностью покрыт реплицированными текстурными блоками, и его проекция из 3D в 2D вызывает искажение и перспективу . Искажение и перспектива, измеренные в 2D-изображениях, дают подсказку для обратного решения глубины нормальной информации поверхности объекта. [13]

Стереозрение [ править ]

Основная статья: Компьютерное стереозрение

Стереозрение получает трехмерную геометрическую информацию об объекте из нескольких изображений на основе исследования зрительной системы человека . [14] Результаты представлены в виде карт глубины. Изображения объекта, полученные двумя камерами одновременно под разными углами обзора или одной камерой в разное время и под разными углами обзора, используются для восстановления его трехмерной геометрической информации и восстановления его трехмерного профиля и местоположения. Это более прямой метод, чем монокулярные методы, такие как шейпинг из тени.

Метод бинокулярного стереозрения требует, чтобы две идентичные камеры с параллельными оптическими осями наблюдали за одним и тем же объектом, получая два изображения с разных точек зрения. С точки зрения тригонометрических соотношений, информация о глубине может быть вычислена по несоответствию. Метод бинокулярного стереозрения хорошо разработан и стабильно способствует благоприятной 3D-реконструкции, что приводит к лучшей производительности по сравнению с другими 3D-конструкциями. К сожалению, это требует больших вычислительных ресурсов, к тому же он довольно плохо работает при большом базовом расстоянии.

Постановка проблемы и основы [ править ]

Подход с использованием бинокулярного стереозрения для получения трехмерной геометрической информации объекта основан на визуальном несоответствии . [15] На следующем рисунке представлена ​​простая схематическая диаграмма бинокулярного стереовидения с горизонтальным зрением, где b - базовая линия между проективными центрами двух камер.

Геометрия стереоскопической системы

Начало системы координат камеры находится в оптическом центре объектива камеры, как показано на рисунке. Фактически, плоскость изображения камеры находится за оптическим центром объектива камеры. Однако для упрощения вычислений изображения перед оптическим центром линзы рисуются с помощью f. Ось u и ось v системы координат изображения находятся в одном направлении с осью x и осью y системы координат камеры соответственно. Начало системы координат изображения находится на пересечении плоскости изображения и оптической оси. Предположим такую ​​мировую точку , соответствующие точки изображения которой находятся и находятся соответственно на левой и правой плоскости изображения. Предположим, что две камеры находятся в одной плоскости, тогда координаты Yи идентичны, то есть . Согласно тригонометрическим соотношениям,

где - координаты в системе координат левой камеры, - фокусное расстояние камеры. Визуальное несоответствие определяется как разница в местоположении точки изображения определенной точки мира, полученная двумя камерами,

на основании которых можно определить координаты .

Таким образом, если известны координаты точек изображения, помимо параметров двух камер, можно определить трехмерную координату точки.

3D-реконструкция состоит из следующих разделов:

Получение изображения [ править ]

Получение цифрового 2D-изображения является источником информации для 3D-реконструкции. Обычно используемая 3D-реконструкция основана на двух или более изображениях, хотя в некоторых случаях может использоваться только одно изображение. Существуют различные методы получения изображений, которые зависят от случая и целей конкретного приложения. Должны быть соблюдены не только требования приложения, но также следует учитывать визуальное несоответствие, освещенность, производительность камеры и особенности сценария.

Калибровка камеры [ править ]

Основная статья: Геометрическая калибровка камеры

Калибровка камеры в бинокулярном стереовидении относится к определению отношения отображения между точками изображений и , и пространством координатами в 3D - сценарии. Калибровка камеры - основная и важная часть 3D-реконструкции с помощью бинокулярного стереозрения.

Извлечение функций [ править ]

Основная статья: Извлечение признаков

Целью выделения признаков является получение характеристик изображений, через которые обрабатывается стереосоответствие. В результате характеристики изображений тесно связаны с выбором методов сопоставления. Не существует такой универсально применимой теории для извлечения признаков, что приводит к большому разнообразию стереосоответствий в исследованиях Binocular Stereo Vision.

Стерео переписка [ править ]

Основная статья: Регистрация изображения

Стерео соответствие заключается в установлении соответствия между примитивными факторами в изображениях, т. Е. Совпадением и с двумя изображениями. Следует отметить определенные факторы помех в сценарии, например, освещение, шум, физические характеристики поверхности и т. Д.

Восстановление [ править ]

В соответствии с точным соответствием, в сочетании с параметрами местоположения камеры, трехмерная геометрическая информация может быть восстановлена ​​без затруднений. В связи с тем, что точность 3D-реконструкции зависит от точности соответствия, погрешности параметров местоположения камеры и т. Д., Предыдущие процедуры должны выполняться осторожно, чтобы добиться относительно точной 3D-реконструкции.

3D реконструкция медицинских изображений [ править ]

Клинические процедуры диагностики, последующего наблюдения за пациентом, компьютерной хирургии, хирургического планирования и т. Д. Облегчаются с помощью точных трехмерных моделей желаемой части анатомии человека. Основная мотивация 3D-реконструкции:

  • Повышенная точность за счет объединения нескольких представлений.
  • Подробные оценки поверхности.
  • Может использоваться для планирования, моделирования, руководства или иной помощи хирургу в выполнении медицинской процедуры.
  • Можно определить точное положение и ориентацию анатомии пациента.
  • Помогает в ряде клинических областей, таких как планирование лучевой терапии и проверка лечения, хирургия позвоночника, эндопротезирование тазобедренного сустава, нейроинтервенции и стентирование аорты.

Приложения:

3D-реконструкция находит применение во многих областях. Они есть:

  • Дорожное строительство [6] [16]
  • Медицина [3]
  • Реконструкция видео с произвольной точки зрения [17]
  • Роботизированное картографирование [18]
  • Городское планирование [19]
  • Томографическая реконструкция [20]
  • Игры [21]
  • Виртуальные среды и виртуальный туризм [21]
  • Наблюдение Земли
  • Археология [22]
  • Дополненная реальность [23]
  • Обратный инжиниринг [24]
  • Захват движения [25]
  • Распознавание 3D-объектов , [26] распознавание жестов и отслеживание рук [27]

Постановка задачи:

Большинство алгоритмов, доступных для 3D-реконструкции, чрезвычайно медленны и не могут использоваться в реальном времени. Хотя представленные алгоритмы все еще находятся в зачаточном состоянии, они обладают потенциалом для быстрых вычислений.

Существующие подходы:

Триангуляция Делоне (25 баллов)

Делоне и альфа-формы

  • Метод Делоне предполагает извлечение поверхностей тетраэдров из исходного облака точек. Идея «формы» для множества точек в пространстве дается концепцией альфа-форм. Учитывая конечное множество точек S и действительный параметр альфа, альфа-форма S является многогранником (обобщением любого измерения двухмерного многоугольника и трехмерного многогранника), который не является ни выпуклым, ни обязательно связным. [28] Для большого значения альфа-форма идентична выпуклой оболочке S. Алгоритм, предложенный Edelsbrunner и Mucke [29], удаляет все тетраэдры, которые ограничены окружающей сферой меньше, чем α. Затем получается поверхность с внешними треугольниками из полученного тетраэдра. [29]
  • Другой алгоритм, названный Tight Cocone [30], помечает исходные тетраэдры как внутренние и внешние. Находящиеся внутрь и наружу треугольники создают результирующую поверхность.

Оба метода недавно были расширены для восстановления облаков точек с шумом. [30] В этом методе качество точек определяет применимость метода. Для точной триангуляции, поскольку мы используем весь набор облаков точек, точки на поверхности с ошибкой выше порога будут явно представлены на реконструированной геометрии. [28]

Маршевые кубики

Методы установки нуля

Реконструкция поверхности выполняется с использованием функции расстояния , которое присваивает каждую точку в пространстве знакового расстояния до поверхности ев . Контурный алгоритм используется для извлечения нулевой точки, которая используется для получения полигонального представления объекта. Таким образом, задача восстановления поверхности из неорганизованного облака точек сводится к определению соответствующей функции f с нулевым значением для выбранных точек и отличным от нуля для остальных. Алгоритм, называемый марширующими кубами, установил использование таких методов. [31] Существуют разные варианты данного алгоритма, в некоторых используется дискретная функция f, в то время как другие используют полигармоническую радиальную базисную функцию, чтобы настроить начальный набор точек. [32] [33] Также использовались такие функции, как перемещение наименьших квадратов, базовые функции с локальной поддержкой [34], основанные на уравнении Пуассона. Потеря точности геометрии в областях с чрезмерной кривизной, то есть углах, кромках, является одной из основных встречающихся проблем. Кроме того, предварительная обработка информации с помощью какой-либо техники фильтрации также влияет на определение углов, смягчая их. Существует несколько исследований, связанных с методами постобработки, используемыми при реконструкции для обнаружения и уточнения углов, но эти методы увеличивают сложность решения. [35]

Сплошная геометрия с объемной визуализацией Изображение любезно предоставлено Патриком Крисом Фрагайл, доктором философии, Калифорнийский университет в Санта-Барбаре

VR техника

Вся объемная прозрачность объекта визуализируется в технике VR. Изображения будут выполняться путем проецирования лучей через объемные данные. Для каждого луча необходимо рассчитать непрозрачность и цвет для каждого вокселя. Затем информация, вычисленная по каждому лучу, будет агрегирована в пиксель на плоскости изображения. Этот прием помогает нам всесторонне увидеть всю компактную структуру объекта. Поскольку метод требует огромного количества вычислений, что требует сильной конфигурации компьютеров, подходит для данных с низким контрастом. Можно рассмотреть два основных метода проецирования лучей:

  • Метод порядка объектов: проецируемые лучи проходят через объем от задней части к передней (от объема к плоскости изображения).
  • Метод упорядочивания изображений или метод распределения лучей: проецируемые лучи проходят через объем спереди назад (от плоскости изображения к объему). Существуют другие методы составления изображения, соответствующие методы в зависимости от целей пользователя. Некоторые обычные методы для медицинских изображений - это MIP (проекция максимальной интенсивности), MinIP (проекция минимальной интенсивности), AC ( альфа-композитинг ) и NPVR (нефотореалистичная визуализация объема ).
Трассировка луча через сетку вокселей. Воксели, которые проходят в дополнение к вокселям, выбранным с использованием стандартного 8-связного алгоритма, показаны заштрихованными.

Воксельная сетка

В этом методе фильтрации входное пространство дискретизируется с использованием сетки трехмерных вокселей для уменьшения количества точек. [36] Для каждого воксела выбирается центроид как представитель всех точек. Есть два подхода: выбор центроида вокселя или выбор центроида точек, лежащих в вокселе. Получение внутренних баллов в среднем требует больших вычислительных затрат, но дает лучшие результаты. Таким образом, получается подмножество входного пространства, которое примерно представляет нижележащую поверхность. Метод Voxel Grid представляет те же проблемы, что и другие методы фильтрации: невозможность определения окончательного количества точек, представляющих поверхность, потеря геометрической информации из-за уменьшения количества точек внутри вокселя и чувствительность к шумным входным пространствам.

См. Также [ править ]

  • 3D моделирование
  • Сбор 3D-данных и реконструкция объекта
  • 3D-реконструкция из нескольких изображений
  • 3D сканер
  • Реконструкция поверхности 3D SEM
  • 4D реконструкция
  • Карта глубины
  • Kinect
  • Фотограмметрия
  • Стереоскопия
  • Конструкция из движения

Ссылки [ править ]

  1. ^ Мунс, Тео, Люк Ван Гул и Маартен Вергаувен. « Трехмерная реконструкция из нескольких изображений, часть 1: Принципы ». Основы и тенденции в компьютерной графике и зрении 4.4 (2010): 287-404.
  2. ^ Zollhöfer, Майкл и др. « Нежесткая реконструкция в реальном времени с помощью камеры RGB-D» . Транзакции ACM на графике 33,4 (2014): 156.
  3. ^ a b Липин Чжэн; Гуанъяо Ли; Цзин Ша (2007). «Обзор реконструкции трехмерного медицинского изображения». Пятая международная конференция по фотонике и визуализации в биологии и медицине . Труды SPIE. 6534 . С. 65342K – 65342K – 6. DOI : 10.1117 / 12.741321 . S2CID  62548928 .
  4. ^ Vosselman, Джордж и Sander Dijkman. « Реконструкция 3D модели здания из облаков точек и планов местности ». Международный архив фотограмметрии дистанционного зондирования и пространственной информации 34.3 / W4 (2001): 37-44.
  5. ^ Колесанти, Карло и Януш Васовски. « Исследование оползней с помощью космического интерферометра с радаром с синтезированной апертурой (SAR) ». Инженерная геология 88.3-4 (2006): 173-199.
  6. ^ a b Махмудзаде, Ахмадреза; Голроо, Амир; Jahanshahi, Mohammad R .; Фирузи Еганех, Сайна (январь 2019 г.). «Оценка шероховатости дорожного покрытия путем объединения данных о цвете и глубине, полученных от недорогого датчика RGB-D» . Датчики . 19 (7): 1655. DOI : 10,3390 / s19071655 . PMC 6479490 . PMID 30959936 .  
  7. ^ Buelthoff, Heinrich Х., и Алан Л. Юль. « Форма-из-X: Психофизика и вычисления. Архивировано 07 января 2011 г. в Wayback Machine ». Fibers '91, Бостон, Массачусетс. Международное общество оптики и фотоники, 1991.
  8. Перейти ↑ Moons, T. (Theo), 1961- (2010). 3D-реконструкция из нескольких изображений. Часть 1, Принципы . Гул, Люк ван., Вергаувен, Маартен. Ганновер, Массачусетс: ISBN Now Publishers, Inc. 978-1-60198-285-8. OCLC  607557354 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  9. ^ Саксена, Ашутош; Вс, мин; Нг, Эндрю Ю. (2007). «Трехмерная реконструкция из разреженных обзоров с использованием монокулярного зрения». 2007 г. 11-я Международная конференция IEEE по компьютерному зрению : 1–8. CiteSeerX 10.1.1.78.5303 . DOI : 10.1109 / ICCV.2007.4409219 . ISBN  978-1-4244-1630-1. S2CID  17571812 .
  10. ^ Солтани, AA; Huang, H .; Wu, J .; Кулькарни, ТД; Тененбаум, Дж. Б. (2017). «Синтез 3D-форм посредством моделирования многовидовых карт глубины и силуэтов с помощью глубоких генеративных сетей» . Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов . стр. 1511–1519 - через GitHub.
  11. ^ Хорн, Бертольд КП. « Форма из затенения: метод получения формы гладкого непрозрачного объекта с одного вида ». (1970).
  12. ^ Вудхэм, Роберт Дж. (1980). «Фотометрический метод определения ориентации поверхности по нескольким изображениям» (PDF) . Оптическая инженерия . 19 (1): 138–141. Bibcode : 1980OptEn..19..139W . DOI : 10.1117 / 12.7972479 . Архивировано из оригинального (PDF) 27 марта 2014 года.
  13. ^ Виткин, Эндрю П. (1981). «Восстановление формы и ориентации поверхности по текстуре» (PDF) . Искусственный интеллект . 17 (1–3): 17–45. DOI : 10.1016 / 0004-3702 (81) 90019-9 .
  14. ^ Касс, Майкл; Виткин, Андрей; Терзопулос, Деметри (1988). «Змеи: активные контурные модели» (PDF) . Международный журнал компьютерного зрения . 1 (4): 321–331. DOI : 10.1007 / BF00133570 . S2CID 12849354 .  
  15. ^ МакКун, Жак и Люсьен Ривз. Бинокулярное зрение: развитие, глубинное восприятие и нарушения. Nova Science Publishers, Inc. , 2010 г.
  16. ^ Mahmoudzadeh, Ahmadreza; Еганех, Сайна Фирози; Голроо, Амир (2019-07-09). «Трехмерная реконструкция поверхности покрытия с помощью датчика RGB-D». arXiv : 1907.04124 [ cs.CV ].
  17. ^ Карранса, Джоэл и др. « Видео с людьми-актерами в свободном просмотре ». Транзакции ACM на графике. Vol. 22. № 3. АСМ, 2003.
  18. ^ Thrun, Себастьян. « Роботизированное картографирование: обзор ». Изучение искусственного интеллекта в новом тысячелетии 1.1-35 (2002): 1.
  19. ^ Пуллис, Хараламбос; Ты, Суя (май 2011 г.). «3D Реконструкция городских территорий». 2011 Международная конференция по 3D-изображениям, моделированию, обработке, визуализации и передаче : 33–40. DOI : 10.1109 / 3dimpvt.2011.14 . ISBN 978-1-61284-429-9. S2CID  1189988 .
  20. ↑ Сюй, Фанг и Клаус Мюллер. « Трехмерная компьютерная томографическая реконструкция в реальном времени с использованием стандартного графического оборудования ». Физика в медицине и биологии 52.12 (2007): 3405.
  21. ^ а б Мортара, Микела и др. « Изучение культурного наследия с помощью серьезных игр ». Журнал культурного наследия 15.3 (2014): 318-325.
  22. ^ Бруно, Фабио и др. « От 3D-реконструкции к виртуальной реальности: полная методология цифровой археологической выставки ». Журнал культурного наследия 11.1 (2010): 42-49.
  23. ^ Изади, Шахрам и др. « KinectFusion: 3D-реконструкция и взаимодействие в реальном времени с помощью движущейся камеры глубины» . Материалы 24-го ежегодного симпозиума ACM по программному обеспечению и технологиям пользовательского интерфейса. ACM, 2011.
  24. ^ Ван, Цзюнь; Гу, Дунсяо; Ю, Зеюн; Тан, Чанбайшань; Чжоу, Лайшуй (декабрь 2012 г.). «Фреймворк для реконструкции 3D модели в реверс-инжиниринге». Компьютеры и промышленная инженерия . 63 (4): 1189–1200. DOI : 10.1016 / j.cie.2012.07.009 .
  25. ^ Moeslund, Томас Б. и Эрик Гранум. « Обзор захвата движений человека на основе компьютерного зрения ». Компьютерное зрение и понимание изображений 81.3 (2001): 231-268.
  26. ^ Hejrati, Мохсен и Дэв Раманана. « Анализ путем синтеза: распознавание трехмерных объектов путем реконструкции объектов ». Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2014 г.
  27. ^ Keskin, Cem, Айше Эркан и Лале Akarun. « Отслеживание рук в реальном времени и распознавание 3D-жестов для интерактивных интерфейсов с использованием хм ». ICANN / ICONIPP 2003 (2003): 26-29.
  28. ^ a b Angelopoulou, A .; Psarrou, A .; Garcia-Rodriguez, J .; Ортс-Эсколано, С .; Azorin-Lopez, J .; Реветт, К. (20 февраля 2015 г.). «Трехмерная реконструкция медицинских изображений из срезов, автоматически отмеченных растущими нейронными моделями» (PDF) . Нейрокомпьютеры . 150 (Часть A): 16–25. DOI : 10.1016 / j.neucom.2014.03.078 .
  29. ^ a b Эдельсбруннер, Герберт; Мюке, Эрнст (январь 1994). «Трехмерные альфа-формы». ACM Trans. График . 13 (1): 43–72. arXiv : математика / 9410208 . Bibcode : 1994math ..... 10208E . DOI : 10.1145 / 174462.156635 .
  30. ^ а б Дей, Тамал К .; Госвами, Самрат (август 2006 г.). «Вероятное восстановление поверхности по зашумленным образцам». Вычислительная геометрия . 35 (1–2): 124–141. DOI : 10.1016 / j.comgeo.2005.10.006 .
  31. ^ Лоренсен, Уильям Э .; Клайн, Харви Э. (июль 1987 г.). «Марширующие кубики: алгоритм построения трехмерной поверхности с высоким разрешением». SIGGRAPH Comput. График . 21 (4): 163–169. CiteSeerX 10.1.1.545.613 . DOI : 10.1145 / 37402.37422 . 
  32. ^ Хоппе, Хьюг; ДеРоуз, Тони; Дюшан, Том; Макдональд, Джон; Stuetzle, Вернер (июль 1992 г.). «Реконструкция поверхности с неорганизованных точек». SIGGRAPH Comput. График . 26 (2): 71–78. CiteSeerX 10.1.1.5.3672 . DOI : 10.1145 / 142920.134011 . 
  33. ^ Карр, JC; Битсон, РК; Cherrie, JB; Митчелл, Т.Дж.; Страх, WR; Маккаллум, Британская Колумбия; Эванс, Т.Р. (2001). «Реконструкция и представление трехмерных объектов с радиальными базисными функциями» (PDF) . 28-я ежегодная конференция по компьютерной графике и интерактивным технологиям SIGGRAPH 2001 . ACM. С. 67–76.
  34. ^ Уолдер, C .; Schölkopf, B .; Шапель, О. (2006). «Неявное моделирование поверхности с глобально регулируемой основой компактной опоры» (PDF) . Еврография . 25 (3). Архивировано из оригинального (PDF) 22 сентября 2017 года . Проверено 9 октября 2018 .
  35. Перейти ↑ Wang, CL (июнь 2006 г.). «Поэтапная реконструкция острых кромок на поверхностях сетки». Компьютерный дизайн . 38 (6): 689–702. DOI : 10.1016 / j.cad.2006.02.009 .
  36. Перейти ↑ Connolly, C. (1984). «Кумулятивная генерация моделей октодерева из данных о дальности». Материалы конференции IEEE 1984 г. по робототехнике и автоматизации . 1 : 25–32. DOI : 10.1109 / ROBOT.1984.1087212 .

Внешние ссылки [ править ]

  • Синтез 3D- форм посредством моделирования многовидовых карт глубины и силуэтов с помощью глубоких генеративных сетей - создавайте и реконструируйте 3D-формы посредством моделирования многовидовых карт глубины или силуэтов.

Внешние ссылки [ править ]

  • http://www.nature.com/subjects/3d-reconstruction#news-and-comment
  • http://6.869.csail.mit.edu/fa13/lectures/lecture11shapefromX.pdf
  • http://research.microsoft.com/apps/search/default.aspx?q=3d+reconstruction
  • https://research.google.com/search.html#q=3D%20reconstruction