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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Covariance Propagation and Next Best View Planning for 3D Reconstruction

verfasst von : Sebastian Haner, Anders Heyden

Erschienen in: Computer Vision – ECCV 2012

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper examines the potential benefits of applying next best view planning to sequential 3D reconstruction from unordered image sequences. A standard sequential structure-and-motion pipeline is extended with active selection of the order in which cameras are resectioned. To this end, approximate covariance propagation is implemented throughout the system, providing running estimates of the uncertainties of the reconstruction, while also enhancing robustness and accuracy. Experiments show that the use of expensive global bundle adjustment can be reduced throughout the process, while the additional cost of propagation is essentially linear in the problem size.

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Metadaten
Titel
Covariance Propagation and Next Best View Planning for 3D Reconstruction
verfasst von
Sebastian Haner
Anders Heyden
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33709-3_39

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