Photo-consistent surface reconstruction from noisy point clouds

Abstract : Existing algorithms for surface reconstruction from point sets are defeated by moderate amounts of noise and outliers, which makes them unapplicable to point clouds originating from multi-view image data. In this paper, we present a novel method which incorporates the input images in the surface reconstruction process for a better accuracy and robustness. Our approach is based on the medial axis transform of the scene, which our algorithm estimates through a global photo-consistency optimization by simulated annealing. A faithful polyhedral representation of the scene is then obtained by inversion of the medial axis transform.
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Communication dans un congrès
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Contributeur : Pascal Monasse <>
Soumis le : mardi 18 juin 2013 - 13:49:19
Dernière modification le : jeudi 5 juillet 2018 - 14:25:06
Document(s) archivé(s) le : jeudi 19 septembre 2013 - 04:07:54

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Ehsan Aganj, Renaud Keriven, Jean-Philippe Pons. Photo-consistent surface reconstruction from noisy point clouds. ICIP, Nov 2009, Le Caire, Egypt. pp.505-508. ⟨hal-00834912⟩

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