摘要：Le tecniche di computer vision oggi danno la possibilità di costruire in maniera rapida e automatica modelli 3D dettagliati a partire da dataset fotografici. La comunità accademica ha visto una crescente attenzione alla ricostruzione 3D a scala urbana. Tra i vari strumenti oggi a disposizione spicca VisualSfM sviluppato dall’università di Washingthon e Google. Si tratta di una Interfaccia grafica open source strutturata in algoritmi dedicati alla tecnica di Structure from Motion (SfM). VisualSfM utilizza un estrattore di features chiamato SIFTGPU e un algoritmo di Bundle Adjustment Multicore. Inoltre è possibile ottenere una nuvola di punti densa utilizzando gli algoritmi CMVS/PMVS2. La finalità di questo studio è di verificare l’accuratezza metrica delle ricostruzioni attraverso l’utilizzo integrato di VisualSfM e CMVS/PMVS2. L’approccio quindi è stato testato su diversi dataset di una certa entità strutturati da collezioni fotografiche ragionate.
其他摘要：New computer vision techniques use photo dataset to rapidly build detailed 3D models. Computer- vision researchers have explored many approaches to city-scale 3D reconstruc on. Among these systems stands out VisualSfM developed by the University of Washington & Google Inc. It is a open source GUI applica on of a Structure from Mo on (SfM) so! ware that uses a feature extractor called Si! GPU and the Mul core Bundle Adjustment. In addi on it embeds the CMVS/ PMVS2 able to reconstruct dense 3D point cloud. Our goal is to demonstrate the metric accuracy of VisualSfM+CMVS/PMVS2 and that to get run it, you can use an unstructured photo dataset but the result improves if you use a structured photo dataset. The approach has been tested on several large datasets with structured images.
关键词：Modellazione da immagini;Ricostruzione 3D;Scena urbana;Image-based modeling;3D reconstruction;Urban Scene
