基于迭代注册的轴对称陶罐无序混合碎片三维重组方法——Structure-from-Sherds++
图像与视频处理
2025-02-21 v1
摘要
从碎片残片中重新组装多个轴对称陶罐对于文化遗产保护至关重要，但由于薄而锋利的断面产生大量假阳性匹配，致使大规模拼图难题受阻。现有全局方法（同时优化所有潜在碎片对或数据驱动模型）容易陷入局部最优，当多个陶罐交错混合时面临可扩展性问题。灵感来源于 Structure-from-Motion (SfM) 用于从多张图像进行三维重建，本文提出一种基于逐个陶片迭代注册的高效重组方法，称为 Structure-from-Sherds++ (SfS++)。该方法超越了简单复制增量式 SfM，利用多图束搜索探索多种注册路径。这使我们能够有效过滤难以区分的假阳性匹配，同时无需任何先验信息（如底部或混合物数量）即可同时重建多个陶罐。该方法在由 142 片来自 10 个不同陶罐的真实碎片数据集上实现了 87% 的重组准确率，优于其他方法在处理复杂断口模式和混合数据集方面的表现，实现了最先进的性能。代码和结果可在我们的项目页面 https://sj-yoo.info/sfs/ 查看。
引用
@article{arxiv.2502.13986,
title = {Structure-from-Sherds++: Robust Incremental 3D Reassembly of Axially Symmetric Pots from Unordered and Mixed Fragment Collections},
author = {Seong Jong Yoo and Sisung Liu and Muhammad Zeeshan Arshad and Jinhyeok Kim and Young Min Kim and Yiannis Aloimonos and Cornelia Fermuller and Kyungdon Joo and Jinwook Kim and Je Hyeong Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.13986},
year = {2025}
}
备注
24 pages