1、1本科毕业论文外文翻译外文文献译文标题文化遗产虚拟导览系统的三维重建资料来源国际摄影测量，遥感和空间信息科学，2008（7）作者YYARDIMCI,GTRIANTAFYLLIDIS,YBATANLAR,NGRAMMALIDIS,XZABULIS,EYILMAZ关键词文化遗产，重建，基于WEB的可视化，地理信息系统，虚拟现实摘要本研究的目的是建立一个基于WEB的虚拟导览系统，集中在考古遗址的介绍。提出的方法包括强大的技术，如多视角的三维重建，基于全景图像的全方位观看，与GIS技术的集成。在提出的方法中，现场是从多个利用现成设备的观点中捕获的，并且它的三维结构是从在立体技术的基础上获得的图像中提取
2、的。色彩信息被添加到现场生成的三维模型中并将结果转换为一个共同的三维场景建模格式。三维模型和交互式虚拟游览工具如360可视，集成了在地理信息系统技术，在其中挖掘现场的计划可以添加详细的光栅覆盖。1引言360度的全景图像构建的基于WEB的虚拟旅游应用开始被广泛应用于全世界。BASTANLAR2007和VILLANEUVA等人（2004年）对这些行程的有效性和可用性进行了讨论。由于他们目前每天较低的品质没有吸引力，所以基于图像的三维重建在虚拟旅游运用中是受限的。文化遗产是这些技术的最重要的应用领域之一。范例研究是关于文化遗产的三维重建通过三维激光扫描仪输出的合并的图像数据被执行。三维扫描技术有效地
3、被用于开发扫描环境和增添色彩信息来生成三维模型。然而，必要的设备仍然是非常昂贵，而获取的三维数据和后处理是非常耗时。在本文中，从图像中获得的自动的和真实的三维场景重建用于创建文化遗产虚拟导览系统的内容。带着相同的目的，GRN等2002致力于产生被毁的佛雕像的三维重建。然而，三维模型由于使用数量有限、照片质量低而不能令人印象深刻。更好的结果被使用了摄影机录音的POLLEFEYS等1999获得。后来，他们在SAGALASSOS考古遗址运用他们的技术。三维场景可以合成，例如通过一个三维模型，通过进行表面建模和添加纹理信息。目前的一些万维网应用程序是由通过一个插件显示的图形纹理组成的。这种为文化的应用
4、合成的三维模型的问题是现实的感觉丧失，生成他们的程序是乏味的，并且需要经验丰富的人员。一个为在计算资源方面是高效的、准确和真实的场景建模而设计的自动程序并不简单。我们建议一个为重建和演示考古遗址的管道。总之，步骤如下21）采集多个高分辨率的图像或视频记录和随后的关键帧选择。2）内部的摄像机标定参数的计算。3）估计镜头失真和图像整改。4）建立在强大的特征提取，跟踪和摄像机的运动估计技术的基础上的外在校准获得的图像。5使用所获得的图像和内在的和外在的校准参数、多视点立体重建的现场。6）重建输出转换成包括三角点成网状，不同的图像纹理相结合的质感的VRML格式。7）VRML格式生成的KML/KMZ文件
5、。8）把挖掘现场的计划作为详细的光栅覆盖的考古遗址的重建部分显示在谷歌地球系统或其他支持的KML/KMZ格式的GIS工具。大多数多视角立体重建技术的情况下，最终结果的准确性在很大程度上取决于摄像机标定和运动估计的质量（步骤2到4）。为了有效地解决全自动运动估计问题，建议的方法是采用国家最先进的技术，自定义修改这些技术，以提高校准结果的准确性，即，稳健的特征点检测和匹配使用SIFT和捆绑的调整。第2节中详细介绍。现场是建议的技术的重建，在第3节。在本节中，建议的做法是从与相关的计算问题的高分辨率图像重建广域幕后。在我们的技术中，传统的空间扫方法略作修改，采用清扫的球形替代平面，背投影表面。结果是
6、一个更准确，更节约内存的技术。此外，这个扩展有利于方法的加速，是基于一个由粗到细的深度图计算。建议的方式提供给用户用现成的相机获得了一些最好的高分辨率的快照去重建一个场景的能力。通过这种方式，一些满足重建和图像采集过程的快照变得比用摄像机捕捉现场或一个多机设备简单多了。最后的结果是KEYHOLE标记语言（KML）或虚拟现实建模语言（VRML）格式的纹理网。KML输出允许谷歌地球平台的整合，从而在不久的将来，重建三维模型和虚拟演练应用可以很容易地成为一个大型地理信息系统（GIS）的一部分。第4节介绍了基于WEB的虚拟旅游应用程序开发。2基于SIFT特征检测和匹配的强大的摄像机运动估计摄像机运动的
7、鲁棒估计是必不可少的，因为三维重建的准确性是根据这些信息产生的。我们的工作最初是基于BEARDSLEY等人提出的方法（1997年），随后，被POLLEFEYS等（1999年，2004年）和TOLA（2005年）延伸。这种方法建立的对应关系在连续图像序列和估计摄像机运动之间的。以前的方法使用HARRIS角点探测器提取图像中的点特征。匹配过程中使用的相似以及接近标准，以避免伪匹配。在本文中，利用SIFT特征检测和匹配对替代程序进行了测试。在（HARRIS/SIFT）这两种情况下，然后利用一个RANSAC框架，以消除杂散对应关系，其次通过采用LEVENBERGMARQUARDT后处理步骤，以进一步改
8、善估3计。通过一个简单的校准程序估计内在相机的参数。除了减少以下的外部校准和束调整过程中的未知，内在的校准用于补偿径向畸变。因此，透视相机型号更逼真，系统产生更准确的结果。输出是一个估计的基本矩阵E，这是其后分解成旋转矩阵（R）和平移向量（T）的新观点。最后，三角是用来估计相应功能的三维坐标。当一个序列的意见可利用，上述技术是适用于前两种观点以及每一个新观点I，特征检测和匹配方法适用于建立2D与以前的观点I1的对应关系，然后与已经建立的3D点相匹配，使用RANSAC为基础的技术，产生了强大的新观点的投影矩阵PI的估计。我们已经用一个有效的束调整过程作为每一个新增视图另外最后一步。虽然几个错误的
9、镇压和离群去除步骤都包括在内，结果表明，整个供应链的准确性，极大地依赖特征检测和匹配的成功。尽管HARRIS角检测器的效率和居委会为基础的制约因素运用在对应关系的建立，我们观察到，SIFT在数量和准确性方面产生了更好的对应关系。拥有更广泛的基准的摄像机的位置，这一点尤为重要。对于我们的问题，鲁棒性大的差距或重度视角的变化是很重要的，因为现场是几个快照替代一个高帧频视频的重建。运用高分辨率的图像时遇到的技术问题是SIFT特征的计算可能需要比现有的更多的内存。所建议的处理是细化成块的图像，独立地计算每个功能，合并结果。为了避免挡住的文物，在上面细化的功能块有足够的重叠。重复的特点是经常遇到的，无论
10、是由于功能块重叠或由于在不同尺度上发生的不同的SIFT搭配，他们都是在合并阶段中被删除。3三维重建在本节中，提出了高分辨率图像的三维场景重建方法，讨论了相关的计算问题。在建议的方法中，空间扫的方法略加修改采用清扫球形，替代平面，反投影表面。传统的空间扫的办法经常用于多视点立体重建，由于其计算效率和通过图形硬件的直接加速。但是，由于成像面的方向，它是精确度小于该账户投射失真其他的方法。出于这个原因，采用在多个方向清扫或完善空间扫取得的初步估计的方法已经被提出。建议的技术，基于球面清扫，提供更高的重建精度，尤其是在图像的边缘，因此，可用的图像被更有效地利用。此外，节约内存扩展到传统空间的清扫方法。
11、这个扩展也有利于方法的加速，基于一个由粗到细的深度图计算。内存保护的重要性是双重的。首先，传统PC的记忆体不足以处理高分辨率的图像，并使用虚拟内存渲染过程非常缓慢。第二，国家艺术立体声重建方法利用图形硬件来处理大量的数据处理。在这里简要概括一下类似平面扫的扫的过程。对于每个深度DI，图像被反投影在反投影表面上和本地比较。这种比较的输出是在每个深度相似性的图像SI，其大小等于反投影表面。在每一个迭代I，SI的像素和与其相应的SI1ANDSI1的像素比较。随着深度的增加，在相似图像点的值对应于沿射线从CYCLOPEAN眼的能见度的位4置。最强的局部相似性最大的沿每个这样的射线被选定为最佳深度。当地
12、最大的需求是避免文物中可能发生的输入图像的区域质地差。内存保护的实现是通过细化反投影图像，KK等于球面段。这种细化是沿两个球面坐标，同时，对应于图像的宽度和高度的参数的。清扫算法为每个这样的分区独立完成。这些分区略有重叠，为了避免在其边界的“块效应”。重叠量是由比较的内核的大小完全确定的，这样使一个场景点没有两次重建。加速空间扫的方法是基于迭代和粗到细结合以上的内存保护技术的方法。每次迭代的图像数据是从输入图像中的传统影像金字塔，从最小金字塔的形象开始，每次迭代推进了一层；原始图像被运用在最后一次迭代中。此外，在每次迭代中，反投影表面的参数的变得更加密集。如上所述，反投影表面是细化的，清扫算法
13、被每个分部独立执行。不过，在每次迭代中，每个球台重新分割成KK更细分。第二次迭代后，基于以前为“父”段获得的重建结果，评价的深度范围（DI）大幅度的受约束。得到的深度图是非常保守地筛选的，以抑制深度不连续的文物，删除异常值。通过这样做，确实拒绝了一些有效的匹配，然而，在运用多视角设置相应的积分是最有可能从另一个双目对重建。其结果是空间的量化，因为它在内存中过大。为了应付相同的限制，合并过程去执行量化，将重建量细化成立方体段。最后，薄板插值表面是合适的，产生一个网状输出成VRML或KML格式。4虚拟旅游应用重建后的VRML模型与GIS技术集成在一个基于WEB的虚拟旅游系统，将它们转换为基于XML
14、的COLLADA3D文件格式后，然后在KEYHOLE标记语言（KML）引用他们，由谷歌地球地理信息系统平台提供支持的格式。考古遗址的重建部分放置在地形上的确切位置。如果在该位置的谷歌地球决议不能令人满意，开挖的工地平面图可作为详细的栅格叠加，悬垂在地形上。随后，将在网站上看到重建的三维模型的计划。我们添加一个超链接到上文所述的应用程序，引导用户到一个基于虚拟旅游的全景图像。这个旅游的主要项目是一个用户可以控制的观景窗。使用JAVAAPPLET技术，是建立这种基于WEB的的应用程序的正确方法之一。除了图像，音频或文字信息有关的网站，可以提交给用户使用额外的WWW工具。使用考古遗址的地图，增加旅游
15、的理解，提高用户的方位感。更进一步的网站计划是观景窗的互动和集成。有了这样的工具，更多的信息传达给在一个符合人体工程学的时尚的虚拟旅游的用户。一个更大程度的身临其境可以通过查看重建的自动立体显示的三维模型来体验，它可以通过使用一个特殊的插件来实现，TRIDEF展台谷歌地球，给予实时的三维场景。我们使用此属性，以3D呈现一个立体的笔记本电脑场景。5实施的试点应用，可以通过HTTP/WWWIIMETUEDUTR/3DAEGEAN/RECENTHTM达到。5结论在这项研究中，建立了一个基于WEB的虚拟导览系统来介绍文化遗产。在提出的方法中，现场是从多个利用现成设备的观点中捕获的。我们制定和颁发技术以
16、从获得的基于立体技术的图像中提取三维结构。为演讲和户外文化遗产的三维建模，提出的方法作为一个整体，构成一个三维扫描技术的经济实用的选择。产生的三维模型现场，详细的现场计划和交互式虚拟游览工具，360视角与GIS技术相结合。6外文文献原文TITLE3DRECONSTRUCTIONFORACULTURALHERITAGEVIRTUALTOURSYSTEMMATERIALSOURCETHEINTERNATIONALARCHIVESOFTHEPHOTOGRAMMETRY,REMOTESENSINGANDSPATIALINFORMATIONSCIENCESVOLXXXVIIPARTB5BEIJING20
17、08AUTHORYYARDIMCI,GTRIANTAFYLLIDIS,YBATANLAR,NGRAMMALIDIS,XZABULIS,EYILMAZKEYWORDCULTURALHERITAGE,RECONSTRUCTION,WEBBASED,VISUALIZATION,GIS,VIRTUALREALITYABSTRACTTHEAIMOFTHISSTUDYISTOBUILDAWEBBASEDVIRTUALTOURSYSTEM,FOCUSEDATTHEPRESENTATIONOFARCHAEOLOGICALSITESTHEPROPOSEDAPPROACHISCOMPRISEDOFPOWERFUL
18、TECHNIQUESSUCHASMULTIVIEW3DRECONSTRUCTION,OMNIDIRECTIONALVIEWINGBASEDONPANORAMICIMAGES,ANDTHEIRINTEGRATIONWITHGISTECHNOLOGIESINTHEPROPOSEDMETHOD,THESCENEISCAPTUREDFROMMULTIPLEVIEWPOINTSUTILIZINGOFFTHESHELFEQUIPMENTANDITS3DSTRUCTUREISEXTRACTEDFROMTHEACQUIREDIMAGESBASEDONSTEREOSCOPICTECHNIQUESCOLORINF
19、ORMATIONISADDEDTOTHEGENERATED3DMODELOFTHESCENEANDTHERESULTISCONVERTEDTOACOMMON3DSCENEMODELINGFORMATTHE3DMODELSANDINTERACTIVEVIRTUALTOURTOOLSSUCHAS360VIEWINGAREINTEGRATEDWITHGISTECHNOLOGIESINWHICHTHEEXCAVATIONSITEPLANSCANBEADDEDASDETAILEDRASTEROVERLAYSINTRODUCTIONWEBBASEDVIRTUALTOURAPPLICATIONSCONSTR
20、UCTEDBY360PANORAMICIMAGESARESTARTEDTOBEINGUSEDEXTENSIVELYALLOVERTHEWORLDEFFECTIVENESSANDUSABILITYOFTHESETOURSWEREDISCUSSEDBYBASTANLAR2007ANDVILLANEUVAETAL2004USAGEOFIMAGEBASED3DRECONSTRUCTIONSINVIRTUALTOURSISLIMITEDDUETOTHEIRPRESENTDAYLOWERQUALITYISNOTAPPEALINGYETCULTURALHERITAGEISONEOFTHEMOSTIMPORT
21、ANTAPPLICATIONAREASOFTHESETECHNOLOGIESEXAMPLESTUDIESGUARNIERIETAL,2004KADOBAYASHIETAL,2004CONFORTIANDREONIANDPINTO,2004ON3DRECONSTRUCTIONOFCULTURALHERITAGEWEREPERFORMEDBYMERGINGIMAGEDATAWITHTHEOUTPUTOF3DLASERSCANNER3DSCANNERTECHNOLOGYISEFFICIENTLYDEVELOPEDTOSCANTHEENVIRONMENTANDADDCOLORINFORMATIONTO
22、GENERATETHE3DMODELHOWEVER,THENECESSARYEQUIPMENTISSTILLVERYEXPENSIVEANDCAPTURINGTHE3DDATAANDPOSTPROCESSINGISVERYTIMECONSUMINGINTHISPAPER,AUTOMATICANDPHOTOREALISTIC3DSCENERECONSTRUCTIONFROMIMAGESISUSEDTOCREATECONTENTFORACULTURALHERITAGEVIRTUALTOURSYSTEMWITHTHESAMEAIM,GRN7ETAL2002WORKEDTOGENERATE3DRECO
23、NSTRUCTIONOFADEMOLISHEDBUDDHASTATUEHOWEVERTHE3DMODELISNOTIMPRESSIVEDUETOTHEUSAGEOFLIMITEDNUMBERANDLOWQUALITYPHOTOGRAPHSBETTERRESULTSWEREOBTAINEDBYPOLLEFEYSETAL1999WHOUSEDTHERECORDINGSBYAVIDEOCAMERALATERTHEYAPPLIEDTHEIRTECHNIQUEFORTHESAGALASSOSARCHAEOLOGICALSITEPOLLEFEYSETAL,2004THE3DSCENECOULDBESYNT
24、HESIZED,EGBYA3DMODELLER,BYPERFORMINGSURFACEMODELLINGANDTHENADDINGTEXTUREINFORMATIONSOMEOFTHECURRENTWWWAPPLICATIONSARECOMPOSEDOFGRAPHICALTEXTURESWHICHAREDISPLAYEDVIAAVRMLPLUGINTHEPROBLEMWITHSUCHSYNTHESIZED3DMODELSFORCULTURALAPPLICATIONSISTHATTHEFEELINGOFREALITYISLOSTANDTHEPROCEDURETOGENERATETHEMISTED
25、IOUSANDREQUIRESHIGHLYEXPERIENCEDPERSONNELANAUTOMATICPROCEDUREFORACCURATEANDPHOTOREALISTICSCENEMODELINGTHATISEFFICIENTINTERMSOFTHECOMPUTATIONALRESOURCESISNOTSTRAIGHTFORWARDWEPROPOSEAPIPELINEFORRECONSTRUCTIONANDPRESENTATIONOFARCHAEOLOGICALSITESINSHORT,THESTEPSARE1ACQUISITIONOFMULTIPLEHIGHRESOLUTIONIMA
26、GESORVIDEORECORDINGANDSUBSEQUENTSELECTIONOFKEYFRAMES2COMPUTATIONOFINTERNALCAMERACALIBRATIONPARAMETERS3ESTIMATIONOFLENSDISTORTIONANDIMAGERECTIFICATION4EXTRINSICCALIBRATIONOFTHEACQUIREDIMAGES,BASEDONROBUSTFEATUREEXTRACTION,TRACKINGANDCAMERAMOTIONESTIMATIONTECHNIQUES,5MULTIVIEWSTEREORECONSTRUCTIONOFTHE
27、SCENEUSINGTHEACQUIREDIMAGESANDINTRINSICANDEXTRINSICCALIBRATIONPARAMETERS6CONVERSIONOFTHERECONSTRUCTIONOUTPUTTOTEXTUREDVRMLFORMAT,WHICHINCLUDESTRIANGULATIONOFPOINTSINTOAMESH,COMBINATIONOFTEXTURESFROMDIFFERENTIMAGES7GENERATIONOFKML/KMZFILEFROMVRMLFORMAT8DISPLAYOFTHERECONSTRUCTEDPORTIONOFTHEARCHEOLOGIC
28、ALSITEWITHTHEEXCAVATIONSITEPLANSASDETAILEDRASTEROVERLAYS,ONTHEGOOGLEEARTHSYSTEMOROTHERGISTOOLSTHATSUPPORTKML/KMZFORMATASISTHECASEFORMOSTMULTIVIEWSTEREORECONSTRUCTIONTECHNIQUES,THEACCURACYOFTHEFINALRESULTSGREATLYDEPENDSONTHEQUALITYOFBOTHCAMERACALIBRATIONANDMOTIONESTIMATIONSTEPS2TO4TOEFFICIENTLYTACKLE
29、THEPROBLEMOFFULLYAUTOMATICMOTIONESTIMATION,THEPROPOSEDAPPROACHEMPLOYSSTATEOFTHEARTTECHNIQUESBEARDSLEYETAL,1997POLLEFEYSETAL,1999POLLEFEYSETAL,2004CUSTOMMODIFICATIONSWEREMADETOTHESETECHNIQUESTOIMPROVEACCURACYOFTHECALIBRATIONRESULTS,NAMELY,ROBUSTFEATUREPOINTDETECTIONANDMATCHINGUSINGSIFTLOWE,2004ANDBUN
30、DLEADJUSTMENTLOURAKIS8ANDARGYROS,2004DETAILSAREPRESENTEDINSECTION2THESCENEISTHENRECONSTRUCTEDWITHTHETECHNIQUEPROPOSEDINSECTION3INTHISSECTION,ANAPPROACHFORRECONSTRUCTINGWIDEAREASCENESFROMHIGHRESOLUTIONIMAGESWITHTHEASSOCIATEDCOMPUTATIONALISSUESISPROPOSEDINOURTECHNIQUE,THECONVENTIONALSPACESWEEPINGAPPRO
31、ACHEGZABULISETAL2003ISSLIGHTLYMODIFIEDTOEMPLOYASWEEPINGSPHERICAL,INSTEADOFPLANAR,BACKPROJECTIONSURFACERESULTISAMOREACCURATEANDMEMORYCONSERVINGTECHNIQUEMOREOVER,THISEXTENSIONFACILITATESTHEACCELERATIONOFTHEMETHODS,BASEDONACOARSETOFINEDEPTHMAPCOMPUTATIONTHEPROPOSEDAPPROACHOFFERSTOTHEUSERTHEABILITYTOREC
32、ONSTRUCTASCENEFROMAFEWSNAPSHOTSACQUIREDWITHANOFFTHESHELFCAMERA,PREFERABLYOFHIGHRESOLUTIONTHISWAY,AFEWSNAPSHOTSSUFFICEFORTHERECONSTRUCTIONANDTHEIMAGEACQUISITIONPROCESSBECOMESMUCHSIMPLERTHANCAPTURINGTHESCENEWITHAVIDEOCAMERAORWITHAMULTICAMERAAPPARATUSMORDOHAIETAL,2007THEFINALRESULTISATEXTUREDMESHINEITH
33、ERTHEKEYHOLEMARKUPLANGUAGEKMLORVIRTUALREALITYMODELINGLANGUAGEVRMLFORMATSTHEKMLOUTPUTALLOWSINTEGRATIONTOTHEGOOGLEEARTHPLATFORM,THUSTHERECONSTRUCTED3DMODELSANDTHEIRVIRTUALWALKTHROUGHAPPLICATIONSCANEASILYBECOMEAPARTOFALARGEGEOGRAPHICALINFORMATIONSYSTEMGISINTHENEARFUTURESECTION4EXPLAINSTHEWEBBASEDVIRTUA
34、LTOURAPPLICATIONDEVELOPEDROBUSTCAMERAMOTIONESTIMATIONBASEDONSIFTDETECTIONANDMATCHINGROBUSTESTIMATIONOFTHECAMERAMOTIONISESSENTIAL,SINCETHEACCURACYOFTHEPRODUCED3DRECONSTRUCTIONISBASEDONTHISINFORMATIONOURWORKISBASEDONTHEAPPROACHPROPOSEDINITIALLYBYBEARDSLEYETAL1997,AND,SUBSEQUENTLY,EXTENDEDBYPOLLEFEYSET
35、AL1999,2004ANDTOLA2005THEAPPROACHESTABLISHESCORRESPONDENCESACROSSCONSECUTIVEIMAGESOFASEQUENCETOESTIMATECAMERAMOTIONPREVIOUSAPPROACHESUSEDTHEHARRISCORNERDETECTORHARRISANDSTEPHENS,1988TOEXTRACTPOINTFEATURESINIMAGESTHEMATCHINGPROCEDUREUTILIZEDSIMILARITYASWELLASPROXIMITYCRITERIATOLA,2005TOAVOIDSPURIOUSM
36、ATCHESINTHISPAPER,ANALTERNATIVEPROCEDUREWASTESTED,UTILIZINGSIFTFEATUREDETECTIONANDMATCHINGLOWE,2004INBOTHCASESHARRIS/SIFT,ARANSACFRAMEWORKISTHENUTILIZEDTOREMOVESPURIOUSCORRESPONDENCES,FOLLOWEDBYALEVENBERGMARQUARDTPOSTPROCESSINGSTEPTOFURTHERIMPROVETHEESTIMATIONINTRINSICCAMERAPARAMETERSAREESTIMATEDAPR
37、IORITHROUGHASIMPLECALIBRATIONPROCEDUREBOUGUET,2007BESIDESREDUCINGTHEUNKNOWNSINTHEFOLLOWINGEXTERNALCALIBRATIONANDBUNDLEADJUSTMENTPROCEDURES,INTRINSICCALIBRATIONIS9USEDTOCOMPENSATEFORRADIALDISTORTIONASARESULT,THEPERSPECTIVECAMERAMODELISBETTERAPPROXIMATEDANDTHESYSTEMPRODUCESMOREACCURATERESULTSTHEOUTPUT
38、ISANESTIMATIONOFTHEESSENTIALMATRIXE,WHICHISTHEREAFTERDECOMPOSEDINTOROTATIONMATRIXRANDTRANSLATIONVECTORTOFTHENEWVIEWFINALLY,TRIANGULATIONISUSEDTOESTIMATETHE3DCOORDINATESOFTHECORRESPONDINGFEATURESWHENASEQUENCEOFVIEWSISAVAILABLE,THEABOVETECHNIQUEISAPPLIEDFORTHEFIRSTTWOVIEWSANDFOREACHNEWVIEWI,THEFEATURE
39、DETECTIONANDMATCHINGAPPROACHESAREAPPLIEDTOESTABLISH2DCORRESPONDENCESWITHTHEPREVIOUSVIEWI1,WHICHARETHENMATCHEDWITHTHEALREADYESTABLISHED3DPOINTS,USINGARANSACBASEDTECHNIQUETHATYIELDSAROBUSTESTIMATEOFTHEPROJECTIONMATRIXPIOFTHENEWVIEWWEHAVEUSEDANEFFICIENTBUNDLEADJUSTMENTPROCEDURELOURAKISANDARGYROS,2004AS
40、AFINALSTEPATEACHADDITIONOFANEWVIEWALTHOUGHSEVERALERRORSUPPRESSIONANDOUTLIERREMOVALSTEPSAREINCLUDED,RESULTSSHOWTHATTHEACCURACYOFTHEWHOLECHAINGREATLYRELIESONTHESUCCESSOFTHEFEATUREDETECTIONANDMATCHINGDESPITETHEEFFICIENCYOFTHEHARRISCORNERDETECTORANDTHENEIGHBORHOODBASEDCONSTRAINTSUTILIZEDINCORRESPONDENCE
41、ESTABLISHMENT,WEOBSERVEDTHATSIFTYIELDSBETTERCORRESPONDENCESINTERMSOFNUMBERANDACCURACYTHISISESPECIALLYIMPORTANTFORCAMERAPOSITIONSWITHWIDERBASELINESFOROURPROBLEM,ROBUSTNESSTOLARGEDISPARITIESORSEVEREVIEWANGLECHANGESISIMPORTANTBECAUSETHESCENEISTOBERECONSTRUCTEDFROMAFEWSNAPSHOTSINSTEADOFAHIGHFRAMERATEVID
42、EOATECHNICALISSUEENCOUNTEREDWHENHIGHRESOLUTIONIMAGESAREUTILIZEDISTHATTHECOMPUTATIONOFTHESIFTFEATURESMAYREQUIREMOREMEMORYTHANAVAILABLETHEPROPOSEDTREATMENTISTOTESSELLATETHEIMAGEINTOBLOCKS,COMPUTETHEFEATURESINDEPENDENTLYINEACH,ANDMERGETHERESULTSTOAVOIDBLOCKINGARTIFACTS,THEBLOCKSINTHEABOVETESSELLATIONAR
43、EADEQUATELYOVERLAPPINGDUPLICATEFEATURESAREOFTENENCOUNTERED,EITHERDUETOBLOCKOVERLAPORDUETOCOLLOCATIONOFDIFFERENTSIFTTHATOCCURATDIFFERENTSCALESTHEYAREALLREMOVEDATTHEMERGINGSTAGE3DRECONSTRUCTIONINTHISSECTION,ANAPPROACHFOR3DSCENERECONSTRUCTIONFROMHIGHRESOLUTIONIMAGESISPROPOSEDANDTHEASSOCIATEDCOMPUTATION
44、ALISSUESAREDISCUSSEDINTHEPROPOSEDMETHOD,THESPACESWEEPINGAPPROACHISSLIGHTLYMODIFIEDTOEMPLOYASWEEPINGSPHERICAL,INSTEADOFPLANAR,BACKPROJECTIONSURFACESEEZABULIS,KORDELASETAL2006FORANANALYTICALFORMULATIONTHECONVENTIONALSPACESWEEPINGAPPROACHISFREQUENTLYUSEDFORMULTIVIEWSTEREORECONSTRUCTION,DUETOITSCOMPUTAT
45、IONALEFFICIENCYANDITSSTRAIGHTFORWARDACCELERATIONBY10GRAPHICSHARDWAREYANGETAL,2002LIETAL,2004HOWEVER,ITISLESSACCURATETHANOTHERAPPROACHESTHATACCOUNTFORTHEPROJECTIVEDISTORTIONDUETOTHEORIENTATIONOFTHEIMAGEDSURFACEZABULIS,2007FORTHISREASON,APPROACHESTHATEMPLOYSWEEPINGINMULTIPLEDIRECTIONSMORDOHAIETAL,2007
46、ORREFINEANINITIALESTIMATIONOBTAINEDBYSPACESWEEPINGZABULISANDKORDELAS,2006HAVEBEENPROPOSEDTHEPROPOSEDTECHNIQUE,BASEDONSPHERICALSWEEPING,PROVIDESHIGHERRECONSTRUCTIONACCURACY,ESPECIALLYINTHEPERIPHERYOFTHEIMAGESSEEZABULIS2007FORANEXPLANATIONAND,THUS,THEAVAILABLEIMAGESAREMOREEFFICIENTLYUTILIZEDINADDITION
47、,AMEMORYCONSERVINGEXTENSIONISMADETOTHECONVENTIONALSPACESWEEPINGAPPROACHESTHISEXTENSIONALSOFACILITATESTHEACCELERATIONOFTHEMETHODS,BASEDONACOARSETOFINEDEPTHMAPCOMPUTATIONTHEIMPORTANCEOFMEMORYCONSERVATIONISTWOFOLDFIRST,THEMEMORYOFCONVENTIONALPCSISINSUFFICIENTTOPROCESSHIGHRESOLUTIONIMAGESANDUSINGVIRTUAL
48、MEMORYRENDERSTHEPROCESSEXTREMELYSLOWSECOND,STATEOFTHEARTAPPROACHESTOSTEREORECONSTRUCTIONUTILIZETHEGRAPHICSHARDWARETOPROCESSLARGEAMOUNTSOFDATAPROCESSINGMORDOHAIETAL,2007THESWEEPINGPROCEDURE,WHICHISSIMILARTOPLANESWEEPING,ISSUMMARIZEDHEREBRIEFLYFOREACHDEPTHDI,THEIMAGESAREBACKPROJECTEDONTHE,BACKPROJECTI
49、ONSURFACEANDLOCALLYCOMPAREDTHEOUTPUTOFTHISCOMPARISONISASIMILARITYIMAGESIATEACHDEPTH,WHOSESIZEISEQUALTOTHATOFTHEBACKPROJECTIONSURFACEATEACHITERATIONI,THEPIXELSINSIARECOMPAREDTOTHEIRCORRESPONDINGPIXELSINSI1ANDSI1ASDEPTHINCREASES,THEVALUESFORAPOINTINTHESIMILARITYIMAGECORRESPONDTOLOCATIONSALONGARAYOFVISIBILITYFROMTHECYCLOPEANEYETHESTRONGESTLOCALSIMILARITYMAXIMUMALONGEACHSUCHARAYISSELECTEDASTHEOPTIMUMDEPTHTHEREQUIREMENTFORMAXIMATOBELOCALISUSEDTOAVOIDARTIFACTSTHATMAYOCCURINTHETEXTURELESSAREASOFTHEINPUTIMAGESMEMORYCONSERVATIONISACHIEVEDBYTESSELLATINGTHEBACKPROJECTIONIMAGEINTO,SAY,KK
