Détail de l'autorité
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IS 2018, SIAM conference on imaging science 05/06/2018 08/06/2018 Bologne Italie Open Access Abstracts
nom du congrès :
IS 2018, SIAM conference on imaging science
début du congrès :
05/06/2018
fin du congrès :
08/06/2018
ville du congrès :
Bologne
pays du congrès :
Italie
site des actes du congrès :
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Titre : Colorisation of LiDAR point cloud Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Brédif , Auteur ; Aurélie Bugeau, Auteur ; Jean-François Aujol, Auteur ; Pierre Biasutti
Editeur : Philadelphie : Society for Industrial and Applied Mathematics SIAM Année de publication : 2018 Conférence : IS 2018, SIAM conference on imaging science 05/06/2018 08/06/2018 Bologne Italie Open Access Abstracts Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] couleur à l'écran
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Most recent mobile mapping systems (MMS) capture 3D lidar point cloud together with HD optical images. In this talk, we will present a method to add color information to each lidar point. First, each lidar point is projected onto each color image. By comparing the depth of a point in one image with the ones of its neighbors in the same image, a visibility coefficient is automatically estimated for each point in each point of view/image. It provides a confidence index to the color of the corresponding pixel. Each point is thus associated to a list of color candidates and their index of confidence. The final color for each point is computed from spatial regularization on the point cloud domain. Numéro de notice : C2018-096 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96509
Titre : Markov random field for combined defogging and stereo reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Caraffa Editeur : Philadelphie : Society for Industrial and Applied Mathematics SIAM Année de publication : 2018 Conférence : IS 2018, SIAM conference on imaging science 05/06/2018 08/06/2018 Bologne Italie Open Access Abstracts Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] brouillard
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] reconstruction d'imageRésumé : (auteur) Stereo reconstruction serves many outdoor applications, and thus sometimes faces difficulties with foggy weather. However, fog provides depth cues for far away objects. By taking advantages of both stereo and fog cues, stereo reconstruction in fog can be improved. We propose a Markov Random Field modelfor this problem. The proposed model is tested on synthetic images and it shows that improved results can be achieved on both stereo reconstruction and visibility restoration. Numéro de notice : C2018-098 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96508
