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Joint inpainting of depth and reflectance with visibility estimation / Marco Bevilacqua in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 125 (March 2017)
[article]
Titre : Joint inpainting of depth and reflectance with visibility estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Marco Bevilacqua, Auteur ; Jean-François Aujol, Auteur ; Pierre Biasutti , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Aurélie Bugeau, Auteur Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 16 - 32 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] carte de profondeur
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] inpainting
[Termes IGN] point caché
[Termes IGN] réflectance
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] visibilitéRésumé : (Auteur) This paper presents a novel strategy to generate, from 3-D lidar measures, dense depth and reflectance images coherent with given color images. It also estimates for each pixel of the input images a visibility attribute. 3-D lidar measures carry multiple information, e.g. relative distances to the sensor (from which we can compute depths) and reflectances. When projecting a lidar point cloud onto a reference image plane, we generally obtain sparse images, due to undersampling. Moreover, lidar and image sensor positions typically differ during acquisition; therefore points belonging to objects that are hidden from the image view point might appear in the lidar images. The proposed algorithm estimates the complete depth and reflectance images, while concurrently excluding those hidden points. It consists in solving a joint (depth and reflectance) variational image inpainting problem, with an extra variable to concurrently estimate handling the selection of visible points. As regularizers, two coupled total variation terms are included to match, two by two, the depth, reflectance, and color image gradients. We compare our algorithm with other image-guided depth upsampling methods, and show that, when dealing with real data, it produces better inpainted images, by solving the visibility issue. Numéro de notice : A2017-073 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.01.005 Date de publication en ligne : 17/01/2017 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.01.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84310
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 125 (March 2017) . - pp 16 - 32[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2017033 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017032 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt