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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.2 No.1
- 발행연도
- 2008.3
- 수록면
- 98 - 108 (11page)
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Terrain reconstruction from images is an ill-posed, yet commonly desired Structure from Motion task when compositing visual effects into live-action photography. These surfaces are required for choreography of a scene, casting physically accurate shadows of CG elements, and occlusions. We present a novel framework for generating the geometry of landscapes from extremely noisy point cloud datasets obtained via limited resolution techniques, particularly optical flow based vision algorithms applied to live-action video plates. Our contribution is a new statistical approach to remove erroneous tracks ('outliers') by employing a unique combination of well established techniques-including Gaussian Mixture Models (GMMs) for robust parameter estimation and Radial Basis Functions (RBFs) for scattered data interpolation-to exploit the natural constraints of this problem. Our algorithm offsets the tremendously laborious task of modeling these landscapes by hand, automatically generating a visually consistent, camera position dependent, thin-shell surface mesh within seconds for a typical tracking shot.
목차
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. BACKGROUND
4. ALGORITHMIC APPROACH
5. RESULTS
6. CONCLUSION AND FUTURE WORK
REFERENCES
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