Previous 2D-3D conversion methods to generate 3D stereo images from 2D sequence consist of labor-intensive procedures in their production pipelines. This paper presents an efficient 2D-3D conversion system based on scene structure reconstruction from image sequence. The proposed system reconstructs a scene space and produces 3D stereo images with texture re-projection. Experimental results show that the proposed method can generate precise 3D contents based on scene structure information. By using the proposed reconstruction tool, the stereographer can collaborate efficiently with workers in production pipeline for 3D contents production.
This thesis explores the problem of reconstructing a three-dimensional(3D) scene given a set of images or image sequences of the scene. It describes efficient methods for the 3D reconstruction of static and dynamic scenes from stereo images, stereo image sequences, and images captured from multiple viewpoints. Novel methods for image-based and volumetric modelling approaches to 3D reconstruction are presented, with an emphasis on the development of efficient algorithm which produce high quality and accurate reconstructions. For image-based 3D reconstruction a novel energy minimisation scheme, Iterated Dynamic Programming, is presented for the efficient computation of strong local minima of discontinuity preserving energyy functions. Coupled with a novel morphological decomposition method and subregioning schemes for the efficient computation of a narrowband matching cost volume. the minimisation framework is applied to solve problems in stereo matching, stereo-temporal reconstruction, motion estimation, 2D image registration and 3D image registration. This thesis establishes Iterated Dynamic Programming as an efficient and effective energy minimisation scheme suitable for computer vision problems which involve finding correspondences across images. For 3D reconstruction from multiple view images with arbitrary camera placement, a novel volumetric modelling technique, Embedded Voxel Colouring, is presented that efficiently embeds all reconstructions of a 3D scene into a single output in a single scan of the volumetric space under exact visibility. An adaptive thresholding framework is also introduced for the computation of the optimal set of thresholds to obtain high quality 3D reconstructions. This thesis establishes the Embedded Voxel Colouring framework as a fast, efficient and effective method for 3D reconstruction from multiple view images.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.3
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pp.180-187
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2021
In this paper, we present a computational volumetric reconstruction method for three-dimensional (3D) photon counting imaging with enhanced visual quality when low-resolution elemental images are used under photon-starved conditions. In conventional photon counting imaging with low-resolution elemental images, it may be difficult to estimate the 3D scene correctly because of a lack of scene information. In addition, the reconstructed 3D images may be blurred because volumetric computational reconstruction has an averaging effect. In contrast, with our method, the pixels of the elemental image rearrangement technique and a Bayesian approach are used as the reconstruction and estimation methods, respectively. Therefore, our method can enhance the visual quality and estimation accuracy of the reconstructed 3D images because it does not have an averaging effect and uses prior information about the 3D scene. To validate our technique, we performed optical experiments and demonstrated the reconstruction results.
This paper presents a novel 3D model representation, called hybrid model representation, to overcome existing 3D volume-based indoor scene reconstruction mechanism. In indoor 3D scene reconstruction, volume-based model representation can reconstruct detailed 3D model for the narrow scene. However it cannot reconstruct large-scale indoor scene due to its memory consumption. This paper presents a memory efficient plane-hash model representation to enlarge the scalability of the indoor scene reconstruction. Also, the proposed method uses plane-hash model representation to reconstruct large, structural planar objects, and at the same time it uses volume-based model representation to recover small detailed region. Proposed method can be implemented in GPU to accelerate the computation and reconstruct the indoor scene in real-time.
This paper presents a new sensor system, CALOS, for motion estimation and 3D reconstruction. The 2D laser sensor provides accurate depth information of a plane, not the whole 3D structure. On the contrary, the CCD cameras provide the projected image of whole 3D scene, not the depth of the scene. To overcome the limitations, we combine these two types of sensors, the laser sensor and the CCD cameras. We develop a motion estimation scheme appropriate for this sensor system. In the proposed scheme, the motion between two frames is estimated by using three points among the scan data and their corresponding image points, and refined by non-linear optimization. We validate the accuracy of the proposed method by 3D reconstruction using real images. The results show that the proposed system can be a practical solution for motion estimation as well as for 3D reconstruction.
At the paper the method of 3D holographic moving image reconstruction is discused. The main idea of this method is based on the substitution of optically created static hologram by equal diffraction array created by acoustical (AO) field which formed by bulk sound waves. Such sound field can be considered as dynamic optical hologram, which is electrically controlled. At the certain moment of time when the whole hologram already formed, the reference optical beam illuminates it, and due to acoustooptical interaction the original optical image is reconstructed. As the acoustically created dynamic optical hologram is electronically controlled, it can be used for moving 3-dimentional scene reconstruction in real time. The architecture of holographic display for moving scene reconstruction is presented at this paper. The calculated variant of such display laboratory model is given and discussed. The mathematical simulation of step by step images recording and reconstruction is given. The pictures of calculated reconstructed images are presented. The prospects, application areas, shortcomings and main problems are discussed.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.1275-1277
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2022
Structure-from-Motion(SfM), Multi-view Stereo(MVS)이 이용되는 3D Reconstruction 과정에서 생성된 3D 포인트 클라우드는 RGB 영상에 기반하여 생성되므로 실제 객체 혹은 Scene 과 달리 point 와 point 간에 존재하는 빈 공간이 발생한다. 이를 개선하기 위하여 3D 포인트 클라우드를 이용하여 3D Mesh 를 복원하는 Mesh Reconstruction 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 Mesh Reconstruction 과정에서 자유공간 지지도에 기반해 수정한 가중치를 이용하는 효율적인 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 이용한 복원 결과가 기존보다 개선됨을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.2
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pp.102-107
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2021
In this paper, we propose a new three-dimensional (3D) photon-counting integral imaging reconstruction method using a merging reconstruction process and maximum likelihood estimation (MLE). The conventional 3D photon-counting reconstruction method extracts photons from elemental images using a Poisson random process and estimates the scene using statistical methods such as MLE. However, it can reduce the photon levels because of an average overlapping calculation. Thus, it may not visualize 3D objects in severely low light environments. In addition, it may not generate high-quality reconstructed 3D images when the number of elemental images is insufficient. To solve these problems, we propose a new 3D photon-counting merging reconstruction method using MLE. It can visualize 3D objects without photon-level loss through a proposed overlapping calculation during the reconstruction process. We confirmed the image quality of our proposed method by performing optical experiments.
At the paper the method of 3D holographic moving image reconstruction is discused. The main idea of this method is based on the substitution of optically created static hologram by equal diffraction array created by acoustical (AO) field which formed by bulk sound waves. Such sound field can be considered as dynamic optical hologram, which is electrically controlled. At the certain moment of time when the whole hologram already formed, the reference optical beam illuminates it, and due to acoustooptical interaction the original optical image is reconstructed. As the acoustically created dynamic optical hologram is electronically controlled, it can be used for moving 3-dimentional scene reconstruction in real time. The architecture of holographic display for moving scene reconstruction is presented at this paper. The calculated variant of such display laboratory model is. given and discussed. The mathematical simulation of step by step images recording and reconstruction is given. The pictures of calculated reconstructed images are presented. The prospects, application areas, shortcomings and main problems are discussed.
A factorization-based 3D reconstruction system is realized to recover 3D scene from an image sequence. The image sequence is captured from uncalibrated perspective camera from several views. Many matched feature points over all images are obtained by feature tracking method. Then, these data are supplied to the 3D reconstruction module to obtain the projective reconstruction. Projective reconstruction is converted to Euclidean reconstruction by enforcing several metric constraints. After many triangular meshes are obtained, realistic reconstruction of 3D models are finished by texture mapping. The developed system is implemented in C++, and Qt library is used to implement the system user interface. OpenGL graphics library is used to realize the texture mapping routine and the model visualization program. Experimental results using synthetic and real image data are included to demonstrate the effectiveness of the developed system.
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