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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Symmetry Prior for Convex Variational 3D Reconstruction

verfasst von : Pablo Speciale, Martin R. Oswald, Andrea Cohen, Marc Pollefeys

Erschienen in: Computer Vision – ECCV 2016

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We propose a novel prior for variational 3D reconstruction that favors symmetric solutions when dealing with noisy or incomplete data. We detect symmetries from incomplete data while explicitly handling unexplored areas to allow for plausible scene completions. The set of detected symmetries is then enforced on their respective support domain within a variational reconstruction framework. This formulation also handles multiple symmetries sharing the same support. The proposed approach is able to denoise and complete surface geometry and even hallucinate large scene parts. We demonstrate in several experiments the benefit of harnessing symmetries when regularizing a surface.

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Metadaten
Titel
A Symmetry Prior for Convex Variational 3D Reconstruction
verfasst von
Pablo Speciale
Martin R. Oswald
Andrea Cohen
Marc Pollefeys
Copyright-Jahr
2016
Buch
Computer Vision – ECCV 2016

Print ISBN: 978-3-319-46483-1

Electronic ISBN: 978-3-319-46484-8

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-46484-8_19

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