 | jsvr.JSVR은 3 차원 정보를 식별하고 내보내기위한 반자동 프로세스의 Java 구현입니다. |
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jsvr. 설명
JSVR은 3 차원 정보를 식별하고 내보내기위한 반자동 프로세스의 Java 구현입니다. JSVR은 단일 보정 된 이미지에서 3 차원 정보를 식별하고 내보내는 반자동 프로세스의 Java 구현입니다. 이 프로젝트는 A. Criminisi, A. Zisserman 및 기타의 이전 출판물을 기반으로합니다. SVRIN "SVR 이론"은 2004 년에 크레타 대학의 컴퓨터 과학부에서 원래 내 학위 프로젝트로 원래 개발되었습니다. 초기 작업의 CVRL 연구소에서 A. Argyros 및 M. Lourakis의 감독하에 ICS 제출에서 이루어졌습니다. 이 사이트의 많은 문서는 SVR에서 내 보고서에서 나와 최초 LateX2HTML을 사용하여 Latex에서 변환 한 다음 수정했습니다. 깨진 링크 또는 기타 문제가있는 경우 알려 드리겠습니다. 최근에 오픈 소스 Project.Ly View Reconstruction은 다른 관심 분야에서 다양한 응용 프로그램을 사용할 수있는 기술입니다. 낮은 품질의 이미지에서 메트릭 정보를 획득하는 것으로, 그림에서 장면을 재구성하는 것까지. 이미지를 재구성하는 과정은 반자동이며 사용자가 매개 변수를 이해하기 어려운 세트를 정의하고 / 또는 미세 조정하는 사용자에게 실제로 까다로울 수 있습니다 (일부 예제는 "SVR 이론"절 참조). 목표에 따라 재건 기술에 대한 요구가 다릅니다. 원래 작업에서는 관련 문헌에서 제안 된 방법론을 테스트하고 이미지를 재구성 할 수있는 응용 프로그램에 기술을 구현하는 것이 었습니다. SVR의 새로운 목표는 이미지를 재구성하기위한 사용자 친화적이고 직관적 인 방법을 제공하고 기존의 결과를 향상시키기 위해 기존의 구현을 개선하는 것입니다. 자동 알고리즘을 사용하여 올바른 사라지는 점을 결정하는 것은 전체 공정을 향상시키는 것입니다.이 방향을 향한 단계를 향한 단계는 최상의 교차점에 대한 MLE 추정이 될 것입니다. 또한 적절한 휴리스틱은 사라지는 포인트가 예상되지 않는 영역에서 교차점 (거짓 소실점)을 배제하는 데 사용될 수 있습니다 (즉, 이미지의 중심). 가능한 한 많은 잘못된 VP 감지를 제외시키기 위해 재구성 (예 : 노이즈 감소, 방사형 왜곡을 제거하고 가장자리를 선명하게하십시오) 전에 적절한 필터를 이미지에 적용 할 수 있습니다. 수동 재구성의 위상은 반자동으로 만들 수 있습니다. 객체 식별 알고리즘을 구현함으로써 이는 이미지에서 더 큰 구조를 자동으로 식별하는 것만으로도 도움이됩니다 (I.E 수직 평면). 또한 더 작은 구조가 대화식으로 추적 될 수 있습니다. 이렇게하면 이미지의 객체에서 더 나은 텍스처 추출이 가능합니다.
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