Новые алгоритмы для построения трехмерных моделей по фотографиям // 19 Ноября 2012

Задача получения трехмерных моделей из двумерных снимков считается достаточно изученной, хотя и этой области остается еще много белых пятен. Американские исследователи из университета в Сан-Диего (Калифорния) опубликовали новую работу по одной из фундаментальных проблем компьютерного зрения – автокалибрации.

Работа, которую опубликовали Манмохан Чандракер (Manmohan Chandraker), дипломник из Технологического колледжа (Jacobs School of Engineering) Калифорнийского университета Сан-Диего (UCSD), Самир Агарвал (Sameer Agarwal) – выпускник UCSD, который сейчас работает в Вашингтонском университете (University of Washington) и их руководители диплома, Дэвид Кригман (David Kriegman) и Серж Белонги (Serge Belongie), касается фундаментальной задачи автокалибрации, ведь в общем случае при воссоздании трехмерной модели, точные параметры камер и их положение в пространстве неизвестны.

Работа под названием «Глобально оптимальные аффинные и метрические преобразования в стратифицированной автокалибрации» (Globally Optimal Affine and Metric Upgrades in Stratified Autocalibration) получила один из трех призов Дэвида Марра (David Marr) на самой престижной конференции по компьютерному зрению ICCV (International Conference on Computer Vision), которая прошла в Рио-де-Жанейро (Бразилия) в октябре 2007 г. В этой работе предложен первый, практически масштабируемый алгоритм воссоздания трехмерного изображения, который генерирует «теоретический сертификат оптимальности», иными словами, данный алгоритм вычисляет самую оптимальную трехмерную модель на основании введенных данных, не замедляя работу вводом слишком большого числа фотографий.

Новая технология может использоваться в самых разных приложениях – это автоматическая подстройка камер слежения в казино и аэропортах, системы виртуальной реальности для обзора городов, супермаркетов и других мест. Привлекательность данной работы, по словам авторов, заключается в нахождении алгоритма, который не только корректен с теоретической точки зрения, но и применим на практике. Использованные в этой работе современные приемы оптимизации выпуклых поверхностей позволяют добиться глобальной минимизации целевых функций в методе ветвей и границ. Тем самым, найденный алгоритм представляет собой серьезный прорыв в технологиях компьютерного зрения. Кроме того, в ближайшее время авторы планируют опубликовать примеры кода для MATLAB с реализацией этого революционного алгоритма, сообщает www.physorg.com.