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スタンフォード大学ら、RGB-Dセンサを使用してノイズを除去したシャープな3Dモデルを再構築するアプローチ「3DLite」を論文にて発表

米スタンフォード大学とドイツ:ミュンヘン工科大学の研究者らは、RGB-Dセンサを使用して3D環境を再構築するための新しいアプローチ「3DLite」を論文にて発表しました。

3DLite: Towards Commodity 3D Scanning for Content Creation(PDF)

通常、Microsoft KinectやIntel RealSenseなどのRGB-Dセンサでキャプチャした3Dシーン再構成は、多くのノイズが含まれています。本提案は、そんなノイズを除去してシャープな3Dモデルを再構築します。

それは、シーンのプリミティブベースの抽象化を計算し、この表現を利用して高品質のテクスチャマップを最適化、そしてジオメトリとカラーの両方で作成、スキャンで見えなかった穴も補填します。

これにより、元のRGBイメージよりもシャープなテクスチャで一貫した3Dモデルを生成します。

彼らは、多くのCGアプリにおいて、詳細なジオメトリではなく、高品質のテクスチャを取得することが重要であると主張しています。


(3DLiteのワークフロー)

 

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