In this paper, we present a complete refractive Structure-from-Motion (RSfM) framework for underwater 3D reconstruction using refractive camera setups (for both, flat- and dome-port underwater housings). Despite notable achievements in refractive multi-view geometry over the past decade, a robust, complete and publicly available solution for such tasks is not available at present, and often practical applications have to resort to approximating refraction effects by the intrinsic (distortion) parameters of a pinhole camera model. To fill this gap, we have integrated refraction considerations throughout the entire SfM process within the state-of-the-art, open-source SfM framework COLMAP. Numerical simulations and reconstruction results on synthetically generated but photo-realistic images with ground truth validate that enabling refraction does not compromise accuracy or robustness as compared to in-air reconstructions. Finally, we demonstrate the capability of our approach for large-scale refractive scenarios using a dataset consisting of nearly 6000 images. The implementation is released as open-source at: https://cau-git.rz.uni-kiel.de/inf-ag-koeser/colmap_underwater.


翻译:本文提出一个完整的折射式运动恢复结构(RSfM)框架,用于使用折射式相机设置(包括平板玻璃与半球罩式水下壳体)实现水下三维重建。尽管过去十年在折射式多视角几何领域取得了显著成就,目前仍缺乏一个鲁棒、完整且公开可用的解决方案,实际应用中往往不得不通过针孔相机模型的内参(畸变)参数近似折射效应。为填补这一空白,我们将折射考量整合至现有最先进开源SfM框架COLMAP的完整流程中。基于合成生成但具有照片级真实感且包含真实基准的图像进行的数值模拟与重建结果表明,相较于空气介质重建,启用折射效应并不会降低精度或鲁棒性。最后,我们采用包含近6000张图像的数据集验证了该方法在大型折射场景中的能力。实现代码已开源发布于:https://cau-git.rz.uni-kiel.de/inf-ag-koeser/colmap_underwater

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月22日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月18日
Arxiv
25+阅读 · 2020年3月11日
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月28日
VIP会员
最新内容
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
2+阅读 · 今天16:54
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
1+阅读 · 今天16:52
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
5+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
6+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员