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面向曼哈顿世界单幅图像三维线重建的新颖单视图约束

计算机视觉与模式识别 2018-10-10 v1

摘要

本文提出一种新颖且精确的方法,利用曼哈顿世界假设从单幅图像重建基于线的三维结构。该问题是一个明显未解决的问题,因为从单幅图像可能得到多个三维重建结果。因此,我们常常被迫寻找诸如曼哈顿世界假设和常见场景结构之类的先验。除了标准的正交性、透视投影和平行性约束外,我们研究了基于三维场景结构物理可实现性的一些新颖约束。我们将图像中的线段视为类似于吸管和连接器游戏中的图的一部分,其目标是将线段反向投影到三维空间中,同时确保其中一些三维线段彼此连接(即在三维空间中真实相交)以形成三维结构。在求解重建时,我们考虑三组新颖约束:(1)对形成环但并非全部物理可实现的曼哈顿线交点序列的约束,(2)对位于同一曼哈顿平面上的邻近线的真实与虚假交点的约束,以及(3)来自边界与非边界线段上交点的约束。重建通过混合整数线性规划(MILP)实现,我们在真实图像上展示了令人信服的结果。随本文一起,我们将发布一个具有挑战性的单视图线重建数据集,包含真实三维线模型以供研究使用。

关键词

引用

@article{arxiv.1810.03737,
  title  = {Novel Single View Constraints for Manhattan 3D Line Reconstruction},
  author = {Siddhant Ranade and Srikumar Ramalingam},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1810.03737},
  year   = {2018}
}

备注

Accepted at 3DV 2018