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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Nonrigid Surface Registration and Completion from RGBD Images

verfasst von : Weipeng Xu, Mathieu Salzmann, Yongtian Wang, Yue Liu

Erschienen in: Computer Vision – ECCV 2014

Verlag: Springer International Publishing

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Nonrigid surface registration is a challenging problem that suffers from many ambiguities. Existing methods typically assume the availability of full volumetric data, or require a global model of the surface of interest. In this paper, we introduce an approach to nonrigid registration that performs on relatively low-quality RGBD images and does not assume prior knowledge of the global surface shape. To this end, we model the surface as a collection of patches, and infer the patch deformations by performing inference in a graphical model. Our representation lets us fill in the holes in the input depth maps, thus essentially achieving surface completion. Our experimental evaluation demonstrates the effectiveness of our approach on several sequences, as well as its robustness to missing data and occlusions.

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Metadaten
Titel
Nonrigid Surface Registration and Completion from RGBD Images
verfasst von
Weipeng Xu
Mathieu Salzmann
Yongtian Wang
Yue Liu
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-10605-2_5

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