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Silhouette and stereo fusion for 3D object modeling

COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING 2004年第3期96卷 367-392页

作者： Esteban, CH Schmitt, F Signal and Image Processing Department CNRS UMR 5141 Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications France

In this paper, we present a new approach to high quality 3D object reconstruction. Starting from a calibrated sequence of color images, the algorithm is able to reconstruct both the 3D geometry and the texture. The core of the method is based on a deformable model, which defines the framework where texture and silhouette information can be fused. This is achieved by defining two external forces based on the images: a texture driven force and a silhouette driven force. The texture force is computed in two steps: a multi-stereo correlation voting approach and a gradient vector flow diffusion. Due to the high resolution of the voting approach a multi-grid version of the gradient vector flow has been developed. Concerning the silhouette force, a new formulation of the silhouette constraint is derived. It provides a robust way to integrate the silhouettes in the evolution algorithm. As a consequence, we are able to recover the contour generators of the model at the end of the iteration process. Finally, a texture map is computed from the original images for the reconstructed 3D model. (C) 2004 Elsevier Inc. All rights reserved.

关键词： 3D reconstruction deformable model multigrid gradient vector flow visual hull texture

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