Recovering 3-D structure

资 源 简 介

Recovering 3-D structure from motion in noisy 2-D images is a problem addressed by many vision system researchers. By consistently tracking feature points of interest across multiple images using a methodology first described by Lucas-Kanade， a 3-D shape

详 情 说 明

在计算机视觉领域，恢复噪声2D图像中的3D结构是许多研究人员关注的问题。通过使用Lucas-Kanade首次描述的方法，持续跟踪多个图像中感兴趣的特征点，可以使用Tomasi-Kanade开发的因子分解方法使用这些特征点重建场景的三维形状。这种方法非常有用，因为它可以在没有建模或场景先验知识的情况下重建3D结构，从而扩展了计算机视觉的应用范围。此外，该方法可以应用于许多领域，例如机器人，虚拟现实和自动驾驶汽车，因为它可以提取场景中的深度信息和3D结构，从而提高了场景理解和导航能力。