Nostalgin：从历史图像数据中提取三维城市模型
计算机视觉与模式识别
2019-05-07 v1 计算几何
机器学习
摘要
漫步于过去城市之中是何种感受？在本工作中，我们介绍 Nostalgin(Nostalgia Engine)，一种能够忠实重建历史城市图像的方法。与现有的城市重建工作不同，我们专注于从历史事件图像重建三维城市的任务。处理历史图像数据难度显著更大，因为可用建筑数量极少，且拍摄图像的相机参数细节未知。Nostalgin 即便每面立面仅有一张图像，也可生成城市模型，而不论视点或遮挡情况。为实现此目标，我们的新颖架构结合了图像分割、校正与修复。我们通过对该流程各组件的实验分析论证设计决策，并表明我们能在速度与视觉真实感上均超越基线方法。我们通过重建两个 1940 年代的曼哈顿街区展示了流程的有效性。我们旨在将 Nostalgin 部署为开源平台，用户可从中用自己的照片生成沉浸式历史体验。
引用
@article{arxiv.1905.01772,
title = {Nostalgin: Extracting 3D City Models from Historical Image Data},
author = {Amol Kapoor and Hunter Larco and Raimondas Kiveris},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.01772},
year = {2019}
}