Structure-from-Motion Christina Mundhenk Leo Sylvio Rüdian Marcel Kliemannel Fahrplan ● Structure-from Motion Workflow ○ mit SIFT & Bundle Adjustment ○ mit SURE ● Probleme/ Grenzen ● Technik ● Metrik und Vergleich ● Anwendungsbeispiel Motivation ● Unterschiedlicher Standpunkt der Kameras für jedes Foto (Höhe, Rotation, Distanz) Keypoints 1. Möglichkeit: Structure-from-Motion Workflow mit SIFT und Bundle Adjustment Structure-from-Motion Workflow (SfM) Fotos SIFT Keypoints (Features) Bundle Adjustment und 3D Scence Reconstruction Dünne Punktwolke CMVS PMVS2 CMPMVS Dichte Punktwolke Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ● Keypoints finden (Ecken, Flecke) ● Für jeden Keypoint wird ein Histogram der Gradienten erstellen ● Für jede Spitze im Histogram ein Vektor ● Alle Vektoren im Keypoint descriptor (Features) zusammengefasst Grafiken-Quelle: http://courses.cs.washington.edu/courses/cse576/06sp/notes/Interest2.pdf http://littlecheesecake.me/blog/13804625/feature-detectors-and-descriptors Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Beispiel: Einzelne Features Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ● Features sind unabhängig von Skalierung und Rotation der Fotos ● Jedes Foto wird mit jedem Foto auf passende Feature Matches verglichen ● Keypoints hängen von der Textur des Objektes, Pixel Auflösung (Größe des Bildes) und Spatial Auflösung (feinste erkennbare Struktur) ab ● Fotos sollten sich möglichst großzügig überlappen und eine möglichst kleine Verschiebung der Kamera Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Beispiel: Matching Features Bundle Adjustment und 3D Scene Reconstruction ● Aus den extrahierten Features werden die Positionen der Kameras geschätzt ● Ein “Track” (Contraint für Kamera-Positionen) zwischen min. 2 Features in der Menge der Bilder erzeugt ● Rekonstruktion aus der Minimierung des Fehlers zwischen der gemessenen und geschätzten Position aller Features ● 3D-Punkte aus Triangulation und die Szenengeometrie wird zu einem relativen Koordinatensystem fixiert Bundle Adjustment und 3D Scene Reconstruction Beispiel: Dünne Punktwolke CMVS & PMVS2 ● Clustering View for Multi-view Stereo (CMVS) ○ Für jede berechnete Kamera-Position werden die überlappenden Original Bilder in unabhängige Cluster zerlegt ● Patch-based Multiview Stereo (PMVS2) ○ Berechnet aus den Clustern die einzelnen 3DPunkte ● Resultat: Dichte Punktwolke ● Alternative CMPMVS 2. Möglichkeit: Structure-from-Motion Workflow mit SURE SURE Fotos Rektifizierung Bundle Adjustment Normalbilder Tiefenkarte Generiere Punktwolke 3D-Punktwolke SURE SURE Ergebnis Kamera: Canon EOS 550D Probleme & Grenzen Grenzen Grenzen Grenzen Funktioniert nur wenn Oberflächen sichtbar und zugänglich sind. Sind Bilder zu dunkel, werden keine Matches gefunden. Zu detaillierte Strukturen führen zu Fehlern. Overhead Bilder Canon PowerShot (34): Projektdateien (CMPMVS): Projektdaten (SURE): Model (*ply): 68,8 MB 14,5 GB 1,8 GB 87,5 MB Technik Technik 0,3 Megapixel 4 Megapixel 10 Megapixel 18 Megapixel Sensor (7,6 x 5,7 mm) Sensor (22,3 x 14,9 mm) Vergleich der Ergebnisse Vergleich Vergleich Canon EOS 550D CMPMVS, tageslicht Canon PowerShot S95 CMPMVS, kunstlicht Metrik für die Ergebnisse Metrik Kriterien ● ● ● ● Anzahl Bilder Durchschnittliche Größe pro Bild (MB) Pixel pro Bild Umgebungslicht ● ● ● ● Anzahl “cams” (Visual SFM) Prozentualer Anteil verwendeter Bilder (Visual SFM) Anzahl “projections” (Visual SFM) Anzahl “pts” (Visual SFM) ● Vertices ● Faces ● Größe der *.ply (MB) Metrik Metrik Metrik Metrik ● ● ● ● Anzahl Bilder Durchschnittliche Größe pro Bild (MB) Pixel pro Bild Umgebungslicht ● ● ● ● Anzahl “cams” (Visual SFM) Prozentualer Anteil verwendeter Bilder (Visual SFM) Anzahl “projections” (Visual SFM) Anzahl “pts” (Visual SFM) ● Vertices ● Faces ● Größe der *.ply (MB) Metrik Anwendungsbeispiel Wie messen wir den Testy ● ● ● ● Brett: 9,0 cm (Zollstock) Brett: 0,810954 (MeshLab) Testy: 3,49314 (MeshLab) Testy: 38,77 cm (berechnet) Structure-from-Motion Christina Mundhenk Leo Sylvio Rüdian Marcel Kliemannel Quellen Quellen ● http://www.ifp.uni-stuttgart.de/publications/2012/Rothermel_etal_lc3d.pdf ● http://www.dgpf.de/neu/Proc2014/proceedings/papers/Beitrag114.pdf ● http://www2.informatik.hu-berlin. de/cv/vorlesungen/WS1415/material/BundleSeminar14.pdf ● http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169555X12004217
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