JP2013518340A - 自動化された三次元マッピング法 - Google Patents

自動化された三次元マッピング法 Download PDF

Info

Publication number
JP2013518340A
JP2013518340A JP2012551120A JP2012551120A JP2013518340A JP 2013518340 A JP2013518340 A JP 2013518340A JP 2012551120 A JP2012551120 A JP 2012551120A JP 2012551120 A JP2012551120 A JP 2012551120A JP 2013518340 A JP2013518340 A JP 2013518340A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
parallax
stereo parallax
estimate
model
stereo
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2012551120A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5815562B2 (ja
Inventor
レイフ ハグルンド,
ヨハン ボルグ,
イングマル アンデルッソン,
フォルケ イサックソン,
Original Assignee
サーブ アクティエボラーグ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by サーブ アクティエボラーグ filed Critical サーブ アクティエボラーグ
Publication of JP2013518340A publication Critical patent/JP2013518340A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5815562B2 publication Critical patent/JP5815562B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/50Depth or shape recovery
    • G06T7/55Depth or shape recovery from multiple images
    • G06T7/579Depth or shape recovery from multiple images from motion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/05Geographic models
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10032Satellite or aerial image; Remote sensing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本発明は、複数の画像を利用して三次元モデルを推定する自動化された三次元マッピング法に関する。この方法は、少なくとも一つのカメラについての位置及び姿勢が、画像がとられるときに記録されること、少なくとも一つのカメラが画像における各画素の方向を示すために幾何学的に較正されること、ステレオ視差が、各ステレオ視差について視差及び確実性の程度の推定値を設定して同じ領域位置をカバーする複数の画像対について計算されること、異なるステレオ視差が一緒に重み付けされて3Dモデルを形成すること、及びステレオ視差推定値が、推定された3Dモデルに基づいて自動的にかつ適応させて再重み付けされることを特徴とする。
【選択図】図4

Description

本発明は、複数の画像を利用して三次元モデルを推定する自動化された三次元マッピング法に関する。
立体写真測量法からの三次元(3D)モデルの推定は、立体ゴーグルの手動利用と関連して一般に知られている。コンピュータを利用する解決策もあり、かかるコンピュータ化された解決策の例は、特に我々の特許出願PCT/EP2007/056780及びPCT/SE2000/000739で見い出される。従来、結果は、世界の同じ領域をカバーする異なる位置からの二つの画像に基づいている。
US5808626及びUS2002/0101438A1から、多数の重複する画像を使用する方法が知られている。これらの方法は、キーポイントの同定及び選択に基づく。重複する画像を使用する方法の他の例は、US6658207B1、US2004/0105090A1、US2002/0163582A1、及びUS5104217から知られている。
自動化された推定における精度を得るために、通常、ある種の平滑化法を導入することが要求される。かかる平滑化の欠点は、深さの急激な変化が平滑化され、3Dモデルの全体の品質が極めて不明瞭になることである。
本発明の目的は、平滑化の必要性を低下し、より安定した3Dモデルをもたらし、後平滑化が全く要求されないか又は極めて少なくしか要求されない方法を得ることである。
本発明の目的は、少なくとも一つのカメラについての位置及び姿勢が、画像がとられるときに記録されること、少なくとも一つのカメラが、画像における各画素の方向を示すために幾何学的に較正されること、ステレオ視差が、各ステレオ視差について視差及び確実性の程度の推定値を設定して同じ領域位置をカバーする複数の画像対について計算されること、異なるステレオ視差推定値が一緒に重み付けされて3Dモデルを形成すること、及びステレオ視差推定値が、推定された3Dモデルに基づいて自動的にかつ適応させて(adaptively)再重み付けされることを特徴とする方法によって得られる。
我々のマッピング法は、3Dモデルが、キーポイントの選択又は物体のセグメント化なしで収集された画像によってカバーされる全領域をカバーすることにある。
前述のパラグラフによる同じ領域位置をカバーする複数の画像対についてステレオ視差を計算することによって、安定した3Dモデルを得るために後平滑化が全く実施されないか又はわずかしか後平滑化が実施されない。選出(voting)又は重み付け法の後に異なる角度からとられた複数の異なる画像を使用することによって、街路上のように周囲が平滑である場合に平滑であり、同時に急激な深さの変化の場所では急激さを保持できる三次元モデルに立体対からの結果を組み合わせることが可能である。ステレオ視差推定値は、例えば推定された3Dモデルの法線ベクトルに基づいて再重み付けされることができる。さらに、異なるステレオ視差推定値は一緒に重み付けされて3D高さモデルを形成することができる。
本発明の方法の好ましい発展例によれば、ステレオ視差は、各可能な画像対について計算される。できるだけ多くの画像対を利用することによって、3Dモデルは精度に関して最適化される。
本発明の方法のさらに好ましい発展例によれば、飛行方向の画像は、約60〜90%の重複を伴なってとられる。
本発明の方法の別の好ましい発展例によれば、隣接飛行間の画像は、約60〜80%の重複を伴なってとられる。
飛行方向及び隣接飛行間に関する上で提案されたような重複の選択は、領域の各点についての推定値への寄与のために少なくとも10個の画像のカバー範囲が利用可能であることをもたらす。
利用可能な画像の数をさらに増加するために、本発明の方法のさらに別の好ましい発展例によれば、画像が、二つの本質的に垂直な飛行方向における重複を伴なってとられる。
視差推定値の重み付けは、多くの様々な方法で実施されることができる。本発明の方法の一つの提案によれば、ステレオ視差の重み付けは、平均化に基づく。不確実な測定を避けるために、ステレオ視差の重み付けがアウトライアーの除外を含むことが提案される。
各ステレオ視差についての確実性の程度の推定値は、低コントラスト、例えば不明瞭化もしくは解像度によって影響される可視性を考慮して、又はこれらの考慮の組み合わせで設定されることができる。
本発明は、添付図面を参照してより詳細に記載されるだろう。
図1は、上からの画像の取得を概略的に示す。
図2aは、データを収集するために使用される既知の立体写真法の一例を示す。図2bは、データを収集するために使用されるべき提案される立体写真法を示す。
図3は、データを収集するために使用されるべき別の提案される方法を概略的に示す。
図4は、本発明による3Dマッピング法に関係する画像処理を概略的に示す。
図1によれば、カメラ2を与えられた飛行機1が第一位置では破断していない線によって示され、第二位置では破線によって地形3上に示されている。図に示されるように、地形は高さが異なり、家のような切り立った構成4及び波状の丘のような波状構成5がある。第一位置におけるカメラの位置はx,y,zによって示され、姿勢はα,β,γによって示される。従って、全て六つの回転度及び位置が利用可能である。示された第二カメラ位置に対する対応する位置及び姿勢はx′,y′,z′及びα′,β′,γ′によって示される。カメラ1による地形のカバー範囲は第一位置に対しては線6,7によって示され、第二位置に対しては線6′,7′によって示される。第一位置からとられた地形の画像を第二位置からとられた画像と比較するとき、重複部分8が同定されることができる。もし重複部分8が観察されるなら、第一位置からとられた画像が切り立った構成4の垂直な右部分4.1についての画像情報を欠き、一方、同じ垂直右部分4.1が第二位置から容易に撮像されることがわかる。従って、同じ領域位置をカバーする複数の画像を持っているので、現実の世界に密接に一致する三次元画像を作り上げる可能性を増加する。
図1では、約25%の重複が示されている。もちろんこの重複は例えば75%のようにずっと多くすることができる。
図2aは、既知の立体写真法の一例を示す。かかる方法は、飛行方向に約50〜60%の重複があり、隣接飛行に対しては主に重複はないが、実際には穴を避けるために約10%の重複があるように、地形の上で下方に向けたカメラを与えられた飛行機又は他の飛行物体を飛ばすことによって得られる。図では、上部灰色ストリップ9は第一飛行の足跡を示し、下部灰色ストリップ10は第二飛行の足跡を示す。ストリップ9,10では、一つおきの画像からの足跡が立体矩形13−20として示され、一方、それらの間の一つおきの画像からの足跡が飛行方向12に垂直な破線によって画定される矩形21−26として示されている。示された方法によって地面上の各地点は二つの画像でカバーされ、これらの画像から立体的な推定値が計算されることができる。
図2bは、我々の提案される発明において使用されることができる立体写真法の例を示す。提案される方法では、上部及び下部ストリップ9,10は飛行方向12において80%の重複を示し、隣接飛行間で60%の重複を示す。飛行方向における好適な提案される重複は約60〜90%であり、隣接飛行間では約60〜80%である。異なるストリップ9,10では、飛行方向に沿って繰り返し存在する五つの連続する足跡を示す五つの異なる矩形27〜31を同定することができる。五つの矩形は、飛行方向に垂直な五つの異なる境界線(実線、ダッシュドット線、短いダッシュ線、長いダッシュ線、及びダッシュダブルドット線)によって示される。示されかつ図2bを参照して記載された方法によって、地面上の各地点は少なくとも10個の画像でカバーされ、全てのこれらの画像は、領域の各地点に対する立体的な推定値に寄与することができる。数は、側方で67%の重複を伴なって少なくとも15であることができる。
図3は、さらに多く重複を与える方法の一例を概略的に示す。この場合において、画像は、一つの第一飛行方向32の本質的に平行な飛行経路からだけでなく、第一飛行方向に本質的に垂直な第二飛行方向33においても収集される。飛行は、ここでは、第一飛行方向32では矢印34.1〜34.5として、第二飛行方向33では矢印38.1〜38.5として示されているだけである。たとえ矢印が飛行方向について同じ方向を指して示されているとしても、それらの幾つか、例えば一つおきに反対方向を指すことができる。隣接する平行な飛行間の重複及び飛行方向の重複は図3に特に示されていないが、広い枠内で図2bを参照して記載されているように変化させることができる。例えば、地面上の各点は、領域中の各点についてのステレオ視差の推定値に寄与しうる少なくとも20個の画像によってカバーされることができる。
本発明の3Dマッピング法に関係する画像処理は、図4を参照して記載される。
図1,2b及び3を参照して上記に従って収集されかつ記憶ユニット45で利用可能であることができる画像44は、同じ領域位置をカバーする各可能な画像対nに対するステレオ視差を計算するステレオ視差ブロック42に適用される。関係する各画像に対して画像がとられる位置x,y,z及び姿勢α,β,γが知られている。即ち、全ての六つの回転度及び位置が知られている。さらに、各ステレオ視差の確実性の程度が推定される。この確実性の程度は局所コントラスト、可視性及び/又は解像度に基づくことができる。
ステレオ視差ブロック42で計算されたステレオ視差は、推定された確実性の程度に注目して重み付けブロック43において重み付け工程に供される。重み付け後に重み付けブロック43の出力として利用可能なものは、格子として視覚化されることができる高さモデル46である。この第一モデルから、元の立体的な推定値が、可視性、局所コントラスト、解像度のような情報及び不明瞭性のような可視性を考慮して、推定された3Dモデルの法線ベクトルに基づいて自動的にかつ適応して再重み付けされる。この関連において、例えば建物の上にまっすぐとられた画像は屋根構造(建物の側面ではない)を推定するために使用される。別の例は、建物の前側及び後側の混合を避けることであることができる。そばからの画像及び接続された測定を利用する反復法によって、隠された部分を明らかにする信頼性のある3Dモデルが得られる。重み付け法では、アウトライアーは区別されることができ、簡単な例として領域に対して残っているステレオ視差は、同様のステレオ視差の集中を見い出すために平均化又は他の算術的方法によって一緒に重み付けされる。
重み付けブロック43の出力の3Dモデル46に基づいて、三角形のワイヤーモデル47が作り上げられ、三角形は、観察方向に適合する画像で覆われる。
本発明は、上で例示した方法に限定されず、添付の特許請求の範囲内で変更可能である。

Claims (12)

  1. 複数の画像を利用して三次元モデルを推定する自動化された三次元マッピング法において、少なくとも一つのカメラについての位置及び姿勢が、画像がとられるときに記録されること、少なくとも一つのカメラが、画像における各画素の方向を示すために幾何学的に較正されること、ステレオ視差が、各ステレオ視差について視差及び確実性の程度の推定値を設定して同じ領域位置をカバーする複数の画像対について計算されること、異なるステレオ視差推定値が一緒に重み付けされて3Dモデルを形成すること、及びステレオ視差推定値が、推定された3Dモデルに基づいて自動的にかつ適応させて再重み付けされることを特徴とする方法。
  2. ステレオ視差推定値が、推定された3Dモデルの法線ベクトルに基づいて自動的にかつ適応させて再重み付けされることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. 異なるステレオ視差推定値が一緒に重み付けされて3D高さモデルを形成することを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。
  4. ステレオ視差が各可能な画像対について計算されることを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の方法。
  5. 飛行方向の画像が約60〜90%の重複を伴なってとられることを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載の方法。
  6. 隣接飛行間の画像が約60〜80%の重複を伴なってとられることを特徴とする請求項1〜5のいずれかに記載の方法。
  7. 画像が、二つの本質的に垂直な飛行方向で重複を伴なってとられることを特徴とする請求項1〜6のいずれかに記載の方法。
  8. 各視差についての確実性の程度の推定値が、解像度を考慮して設定されることを特徴とする請求項1〜7のいずれかに記載の方法。
  9. ステレオ視差の重み付けがアウトライアーの除外を含むことを特徴とする請求項1〜8のいずれかに記載の方法。
  10. ステレオ視差の重み付けが平均化に基づくことを特徴とする請求項1〜9のいずれかに記載の方法。
  11. 各ステレオ視差についての確実性の程度の推定値が、局所コントラストを考慮して設定されることを特徴とする請求項1〜10のいずれかに記載の方法。
  12. 各ステレオ視差についての確実性の程度の推定値が、例えば不明瞭化によって影響される可視性を考慮して設定されることを特徴とする請求項1〜11のいずれかに記載の方法。
JP2012551120A 2010-01-26 2010-01-26 自動化された三次元マッピング法 Active JP5815562B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/SE2010/000015 WO2011093752A1 (en) 2010-01-26 2010-01-26 An automated three dimensional mapping method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2013518340A true JP2013518340A (ja) 2013-05-20
JP5815562B2 JP5815562B2 (ja) 2015-11-17

Family

ID=44319562

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012551120A Active JP5815562B2 (ja) 2010-01-26 2010-01-26 自動化された三次元マッピング法

Country Status (8)

Country Link
US (1) US9224242B2 (ja)
EP (1) EP2529358A4 (ja)
JP (1) JP5815562B2 (ja)
CN (1) CN102822873B (ja)
AU (1) AU2010344290B2 (ja)
CA (1) CA2787004C (ja)
IN (1) IN2012DN06329A (ja)
WO (1) WO2011093752A1 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5882693B2 (ja) * 2011-11-24 2016-03-09 株式会社トプコン 航空写真撮像方法及び航空写真撮像装置
DE102012103373A1 (de) 2012-04-18 2013-10-24 Jena-Optronik Gmbh Verfahren zur Erstellung eines 3D-Modells urbaner Umgebungen
WO2014112908A1 (en) * 2013-01-21 2014-07-24 Saab Ab A method and arrangement for providing a 3d model
US9619934B2 (en) 2013-01-21 2017-04-11 Vricon Systems Aktiebolag Method and an apparatus for estimating values for a set of parameters of an imaging system
EP3859676B1 (en) 2015-06-30 2024-07-31 Meta Platforms, Inc. Method in constructing a model of a scenery and device therefor

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06258048A (ja) * 1993-03-05 1994-09-16 Toshiba Corp 物体入力装置
JPH0798215A (ja) * 1993-09-29 1995-04-11 Toppan Printing Co Ltd 視差画像作成方法および装置
JPH07254074A (ja) * 1994-03-15 1995-10-03 Toppan Printing Co Ltd 視差画像作成方法および装置
JPH0843055A (ja) * 1994-07-29 1996-02-16 Canon Inc 3次元物体形状認識方法及び装置
JPH08159762A (ja) * 1994-12-01 1996-06-21 Asahi Koyo Kk 3次元データ抽出方法及び装置並びにステレオ画像形成装置
JPH09305796A (ja) * 1996-05-16 1997-11-28 Canon Inc 画像情報処理装置
JPH11183142A (ja) * 1997-12-19 1999-07-09 Fuji Xerox Co Ltd 三次元画像撮像方法及び三次元画像撮像装置
JP2002058045A (ja) * 2000-08-08 2002-02-22 Komatsu Ltd 現実の物体をバーチャル3次元空間に登場させるためのシステム及び方法
JP2003167931A (ja) * 2001-11-28 2003-06-13 National Institute Of Advanced Industrial & Technology 統合された形状モデル生成方法及びコンピュータプログラム
JP2005156514A (ja) * 2003-11-27 2005-06-16 Kokusai Kogyo Co Ltd 空中写真画像データーセットの構成方法
JP2006012166A (ja) * 2004-06-28 2006-01-12 Microsoft Corp カラーセグメンテーションに基づくステレオ3次元再構成システムおよびプロセス
JP2006505794A (ja) * 2002-11-08 2006-02-16 ピクトメトリー インターナショナル コーポレイション 傾斜した地理的位置決め及び測定システム
JP2008186145A (ja) * 2007-01-29 2008-08-14 Mitsubishi Electric Corp 空撮画像処理装置および空撮画像処理方法
JP2009032122A (ja) * 2007-07-27 2009-02-12 Hiroshima Industrial Promotion Organization 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5104217A (en) 1986-03-17 1992-04-14 Geospectra Corporation System for determining and controlling the attitude of a moving airborne or spaceborne platform or the like
US5270756A (en) * 1992-02-18 1993-12-14 Hughes Training, Inc. Method and apparatus for generating high resolution vidicon camera images
US6118475A (en) 1994-06-02 2000-09-12 Canon Kabushiki Kaisha Multi-eye image pickup apparatus, and method and apparatus for measuring or recognizing three-dimensional shape
US5577181A (en) 1995-06-07 1996-11-19 E-Systems, Inc. Method for autonomous determination of tie points in imagery
US6640004B2 (en) 1995-07-28 2003-10-28 Canon Kabushiki Kaisha Image sensing and image processing apparatuses
FR2767404B1 (fr) * 1997-08-12 1999-10-22 Matra Systemes Et Information Procede de production de donnees cartographiques par stereovision
US6047078A (en) * 1997-10-03 2000-04-04 Digital Equipment Corporation Method for extracting a three-dimensional model using appearance-based constrained structure from motion
SE518836C2 (sv) 1999-05-25 2002-11-26 Flir Systems Ab Anordning och förfarande för ett infrarött bildanalyserande autofokus
US6658207B1 (en) 2000-08-31 2003-12-02 Recon/Optical, Inc. Method of framing reconnaissance with motion roll compensation
JP2002157576A (ja) * 2000-11-22 2002-05-31 Nec Corp ステレオ画像処理装置及びステレオ画像処理方法並びにステレオ画像処理用プログラムを記録した記録媒体
US6707464B2 (en) 2001-01-31 2004-03-16 Harris Corporation System and method for identifying tie point collections used in imagery
EP1384046B1 (en) 2001-05-04 2018-10-03 Vexcel Imaging GmbH Digital camera for and method of obtaining overlapping images
CA2455359C (en) * 2004-01-16 2013-01-08 Geotango International Corp. System, computer program and method for 3d object measurement, modeling and mapping from single imagery
KR101388133B1 (ko) * 2007-02-16 2014-04-23 삼성전자주식회사 2차원 실사 영상으로부터 3차원 모델을 생성하는 방법 및장치
JP4794019B2 (ja) 2007-07-04 2011-10-12 サーブ アクティエボラーグ 領域の3次元マップ表現を提供するための装置及び方法
EP2076055B1 (en) * 2007-12-27 2012-10-24 Saab AB Method for displaying a virtual image
WO2009129496A2 (en) 2008-04-17 2009-10-22 The Travelers Indemnity Company A method of and system for determining and processing object structure condition information

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06258048A (ja) * 1993-03-05 1994-09-16 Toshiba Corp 物体入力装置
JPH0798215A (ja) * 1993-09-29 1995-04-11 Toppan Printing Co Ltd 視差画像作成方法および装置
JPH07254074A (ja) * 1994-03-15 1995-10-03 Toppan Printing Co Ltd 視差画像作成方法および装置
JPH0843055A (ja) * 1994-07-29 1996-02-16 Canon Inc 3次元物体形状認識方法及び装置
JPH08159762A (ja) * 1994-12-01 1996-06-21 Asahi Koyo Kk 3次元データ抽出方法及び装置並びにステレオ画像形成装置
JPH09305796A (ja) * 1996-05-16 1997-11-28 Canon Inc 画像情報処理装置
JPH11183142A (ja) * 1997-12-19 1999-07-09 Fuji Xerox Co Ltd 三次元画像撮像方法及び三次元画像撮像装置
JP2002058045A (ja) * 2000-08-08 2002-02-22 Komatsu Ltd 現実の物体をバーチャル3次元空間に登場させるためのシステム及び方法
JP2003167931A (ja) * 2001-11-28 2003-06-13 National Institute Of Advanced Industrial & Technology 統合された形状モデル生成方法及びコンピュータプログラム
JP2006505794A (ja) * 2002-11-08 2006-02-16 ピクトメトリー インターナショナル コーポレイション 傾斜した地理的位置決め及び測定システム
JP2005156514A (ja) * 2003-11-27 2005-06-16 Kokusai Kogyo Co Ltd 空中写真画像データーセットの構成方法
JP2006012166A (ja) * 2004-06-28 2006-01-12 Microsoft Corp カラーセグメンテーションに基づくステレオ3次元再構成システムおよびプロセス
JP2008186145A (ja) * 2007-01-29 2008-08-14 Mitsubishi Electric Corp 空撮画像処理装置および空撮画像処理方法
JP2009032122A (ja) * 2007-07-27 2009-02-12 Hiroshima Industrial Promotion Organization 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
EP2529358A4 (en) 2013-11-20
WO2011093752A1 (en) 2011-08-04
CN102822873B (zh) 2016-07-13
JP5815562B2 (ja) 2015-11-17
CA2787004C (en) 2019-01-15
IN2012DN06329A (ja) 2015-10-02
US20130027519A1 (en) 2013-01-31
EP2529358A1 (en) 2012-12-05
CA2787004A1 (en) 2011-08-04
US9224242B2 (en) 2015-12-29
CN102822873A (zh) 2012-12-12
AU2010344290B2 (en) 2016-07-21
AU2010344290A1 (en) 2012-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7181977B2 (ja) 3次元再構成において構造特徴を検出し、組み合わせるための方法およびシステム
KR101928575B1 (ko) 삼차원 장면의 불연속 평면 재구성
EP3108449B1 (en) View independent 3d scene texturing
US9025861B2 (en) System and method for floorplan reconstruction and three-dimensional modeling
KR20190042187A (ko) 깊이 값을 추정하는 방법 및 장치
US11783443B2 (en) Extraction of standardized images from a single view or multi-view capture
CN104661010A (zh) 三维立体模型的建立方法和装置
CN106204443A (zh) 一种基于多目复用的全景无人机系统
JP5571199B2 (ja) 地面に基づく画像と上からとられた画像の組み合わせに基づく三次元モデル法
US20130155047A1 (en) Image three-dimensional (3d) modeling
CN103198524A (zh) 一种大规模室外场景三维重建方法
JP5815562B2 (ja) 自動化された三次元マッピング法
Aliakbarpour et al. Geometric exploration of virtual planes in a fusion-based 3D data registration framework

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20130909

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20130913

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20131029

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20131107

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20140122

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20140530

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20140930

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20140930

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20141008

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20141015

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20141121

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150924

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5815562

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250