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Academic literature on the topic 'Points for 3D reconstruction'

Author: Grafiati
Published: 30 May 2022
Last updated: 31 May 2022

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Journal articles on the topic "Points for 3D reconstruction"

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Ando, Ryuhei, Yuko Ozasa, and Wei Guo. "Robust Surface Reconstruction of Plant Leaves from 3D Point Clouds." Plant Phenomics 2021 (April 2, 2021): 1–15. http://dx.doi.org/10.34133/2021/3184185.

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Abstract:
The automation of plant phenotyping using 3D imaging techniques is indispensable. However, conventional methods for reconstructing the leaf surface from 3D point clouds have a trade-off between the accuracy of leaf surface reconstruction and the method’s robustness against noise and missing points. To mitigate this trade-off, we developed a leaf surface reconstruction method that reduces the effects of noise and missing points while maintaining surface reconstruction accuracy by capturing two components of the leaf (the shape and distortion of that shape) separately using leaf-specific properties. This separation simplifies leaf surface reconstruction compared with conventional methods while increasing the robustness against noise and missing points. To evaluate the proposed method, we reconstructed the leaf surfaces from 3D point clouds of leaves acquired from two crop species (soybean and sugar beet) and compared the results with those of conventional methods. The result showed that the proposed method robustly reconstructed the leaf surfaces, despite the noise and missing points for two different leaf shapes. To evaluate the stability of the leaf surface reconstructions, we also calculated the leaf surface areas for 14 consecutive days of the target leaves. The result derived from the proposed method showed less variation of values and fewer outliers compared with the conventional methods.
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Liang, Shi Guo, Ou Yang Yi, and Hui Wang. "Fast Multi-Layer 3D Reconstruction Algorithm." Advanced Materials Research 267 (June 2011): 827–30. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.267.827.

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Abstract:
A fast multi-layer 3d reconstruction algorithm is proposed to realize 3d body surface layer. Based on multi-layer surface reconstructing the shortest triangle line algorithm are proposed. In order to achieve more rapid reconstruction, a fast multi-layer 3D reconstruction algorithm is proposed. When the points on the layers having some errors, or have some offset, during the reconstruction of layered, it will automatically adjust for each pixel value of the selected layer, so that reconstruction process can be completed faster and more accurately . We give optimization method to realize fast reconstruction under real-time environmental.
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3

Chen, Sheng Yong, Da Wei Liu, Xiao Yan Wang, Wei Huang, and Qiu Guan. "Complete 3D Modeling from Rotational Devices." Advanced Materials Research 317-319 (August 2011): 843–46. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.317-319.843.

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Abstract:
For acquisition of complete 3D models, this paper uses a rotational device to capture a set of image sequences. A direct projective reconstruction method is proposed by linear transformation, which can avoid getting corresponding points in more than two images. Actually, projective reconstructions are obtained from two neighboring images and the reconstructions are combined with the common 3D points. Finally, all reconstructions are merged into the initial one to construct a complete model. Several practical experiments have been carried out to validate the accuracy of the method.
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Xu, Li, Ling Bai, and Lei Li. "The Effect of 3D Image Virtual Reconstruction Based on Visual Communication." Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (January 5, 2022): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6404493.

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Abstract:
Considering the problems of poor effect, long reconstruction time, large mean square error (MSE), low signal-to-noise ratio (SNR), and structural similarity index (SSIM) of traditional methods in three-dimensional (3D) image virtual reconstruction, the effect of 3D image virtual reconstruction based on visual communication is proposed. Using the distribution set of 3D image visual communication feature points, the feature point components of 3D image virtual reconstruction are obtained. By iterating the 3D image visual communication information, the features of 3D image virtual reconstruction in visual communication are decomposed, and the 3D image visual communication model is constructed. Based on the calculation of the difference of 3D image texture feature points, the spatial position relationship of 3D image feature points after virtual reconstruction is calculated to complete the texture mapping of 3D image. The deep texture feature points of 3D image are extracted. According to the description coefficient of 3D image virtual reconstruction in visual communication, the virtual reconstruction results of 3D image are constrained. The virtual reconstruction algorithm of 3D image is designed to realize the virtual reconstruction of 3D image. The results show that when the number of samples is 200, the virtual reconstruction time of this paper method is 2.1 s, and the system running time is 5 s; the SNR of the virtual reconstruction is 35.5 db. The MSE of 3D image virtual reconstruction is 3%, and the SSIM of virtual reconstruction is 1.38%, which shows that this paper method can effectively improve the ability of 3D image virtual reconstruction.
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Parodi, P., and G. Piccioli. "3D shape reconstruction by using vanishing points." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 18, no. 2 (1996): 211–17. http://dx.doi.org/10.1109/34.481545.

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Russ, John C. "Automatic vs computer-assisted 3D reconstruction." Proceedings, annual meeting, Electron Microscopy Society of America 50, no. 2 (August 1992): 1050–51. http://dx.doi.org/10.1017/s0424820100129887.

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Abstract:
Images from light or electron microscopy of serial sections must be aligned and corrected for distortion before use in three-dimensional reconstruction. As computer rendering supplants physical modelling, algorithms are desired for automatic alignment and rectification, requiring rotation and rubber-sheeting or warping. A new image can be constructed from each digitized original with polynomial equations relating the pixel coordinates in the new image to those in the original. Interpolation between the pixel values is used to prevent aliasing of edges. Calculating the equation coefficients requires matching points in the serial sections, plus some external or a priori information about the cutting distortion. The difficulties in finding corresponding points suggest that human interaction may be needed to locate the proper matching points, while the computer carries out the more mundane but important tasks of pixel interpolation and rendering.Two approaches to automatic alignment have direct counterparts in the related problem of matching points in stereo pair images.
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Wang, Dejiang, and Huazhen Shu. "Accuracy Analysis of Three-Dimensional Modeling of a Multi-Level UAV without Control Points." Buildings 12, no. 5 (May 3, 2022): 592. http://dx.doi.org/10.3390/buildings12050592.

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Abstract:
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) oblique photography technology has been applied more and more widely for the 3D reconstruction of real-scene models due to its high efficiency and low cost. However, there are many kinds of UAVs with different positioning methods, camera models, and resolutions. To evaluate the performance levels of different types of UAVs in terms of their application to 3D reconstruction, this study took a primary school as the research area and obtained image information through oblique photography of four UAVs of different levels at different flight altitudes. We then conducted a comparative analysis of the accuracy of their 3D reconstruction models. The results show that the 3D reconstruction model of M300RTK has the highest dimensional accuracy, with an error of about 1.1–1.4 m per kilometer, followed by M600Pro (1.5–3.6 m), Inspire2 (1.8–4.2 m), and Phantom4Pro (2.4–5.6 m), but the accuracy of the 3D reconstruction model was found to have no relationship with the flight altitude. At the same time, the resolution of the 3D reconstruction model improved as the flight altitude decreased and the image resolution of the PTZ camera increased. The 3D reconstruction model resolution of the M300RTK + P1 camera was the highest. For every 10 m decrease in flight altitude, the clarity of the 3D reconstruction model improved by 16.81%. The UAV flight time decreased as the UAV flying altitude increased, and the time required for 3D reconstruction of the model increased obviously as the number and resolution of photos increased.
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Bournez, E., T. Landes, M. Saudreau, P. Kastendeuch, and G. Najjar. "FROM TLS POINT CLOUDS TO 3D MODELS OF TREES: A COMPARISON OF EXISTING ALGORITHMS FOR 3D TREE RECONSTRUCTION." ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W3 (February 23, 2017): 113–20. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w3-113-2017.

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Abstract:
3D models of tree geometry are important for numerous studies, such as for urban planning or agricultural studies. In climatology, tree models can be necessary for simulating the cooling effect of trees by estimating their evapotranspiration. The literature shows that the more accurate the 3D structure of a tree is, the more accurate microclimate models are. This is the reason why, since 2013, we have been developing an algorithm for the reconstruction of trees from terrestrial laser scanner (TLS) data, which we call TreeArchitecture. Meanwhile, new promising algorithms dedicated to tree reconstruction have emerged in the literature. In this paper, we assess the capacity of our algorithm and of two others -PlantScan3D and SimpleTree- to reconstruct the 3D structure of trees. The aim of this reconstruction is to be able to characterize the geometric complexity of trees, with different heights, sizes and shapes of branches. Based on a specific surveying workflow with a TLS, we have acquired dense point clouds of six different urban trees, with specific architectures, before reconstructing them with each algorithm. Finally, qualitative and quantitative assessments of the models are performed using reference tree reconstructions and field measurements. Based on this assessment, the advantages and the limits of every reconstruction algorithm are highlighted. Anyway, very satisfying results can be reached for 3D reconstructions of tree topology as well as of tree volume.
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LIU, HANBO, XIN WANG, and WENYI QIANG. "A FAST METHOD FOR IMPLICIT SURFACE RECONSTRUCTION BASED ON RADIAL BASIS FUNCTIONS NETWORK FROM 3D SCATTERED POINTS." International Journal of Neural Systems 17, no. 06 (December 2007): 459–65. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065707001299.

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Abstract:
A method for arbitrary surface reconstruction from 3D large scattered points is proposed in this paper. According to the properties of 3D points, e.g. the non-uniform distribution and unknown topology, an implicit surface model is adopted based on radial basis functions network. And because of the property of locality of radial basis function, the method is fast and robust in surface reconstruction. Furthermore, an adapted K-Means algorithm is used to reduce reconstruction centers. For features completeness, two effective methods are introduced to extract the feature points before the adapted K-Means algorithm. Experiment results show that the presented approach is a good solution for reconstruction from 3D large scattered points.
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HILD, MICHAEL, and KAZUYUKI NISHIJIMA. "RECONSTRUCTION OF 3D SPACE STRUCTURE WITH A ROTATIONAL IMAGING SYSTEM." International Journal of Image and Graphics 02, no. 02 (April 2002): 269–85. http://dx.doi.org/10.1142/s0219467802000615.

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Abstract:
We examine whether the accuracy of 3D space point reconstruction from image pairs can be improved by using rotational imaging. A single camera acquires image pairs at two positions that are separated by a rotation and extracts feature points from both images. Matches of feature point pairs from both images are computed, and then the 3D space coordinates are reconstructed based on the disparity of the matched points. The system carries out optimal rotations to obtain low-error reconstructions, using a specially designed control algorithm. The camera can be rotated 360 degrees around a vertical space axis and approximately 270 degrees around a horizontal space axis. The characteristics of the system are described based on simulations and it is shown, through experiments with a prototype, that this system has low matching error, and can cope with occlusions and periodic image structure. The system is adequate for reconstruction of static scenes.
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More sources

Dissertations / Theses on the topic "Points for 3D reconstruction"

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Tsang, Kin Ting. "Interactive 3D model reconstruction from images and quasi-dense points /." View abstract or full-text, 2004. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?COMP%202004%20TSANG.

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Abstract:
Thesis (M. Phil.)--Hong Kong University of Science and Technology, 2004.
Includes bibliographical references (leaves 59-62). Also available in electronic version. Access restricted to campus users.
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Duguet, Florent. "Rendu et reconstruction de très gros nuages de points 3D." Nice, 2005. http://www.theses.fr/2005NICE4031.

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3

Fayolle, Pierre-Alain. "Reconstruction 3D d'objets par une representation fonctionnelle." Phd thesis, Université d'Orléans, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00476678.

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Abstract:
Nous nous sommes essentiellement intéressés à la modélisation d'objets volumétriques par des champs de distance scalaire. La distance Euclidienne d'un point a un ensemble de points représentant la frontière d'un solide, correspond à la plus petite distance (définie à partir de la norme Euclidienne) entre ce point et n'importe quel point de l'ensemble. La représentation du solide par la distance à la surface du solide est une méthode concise mais relativement puissante pour définir et manipuler des solides. Dans ce cadre, nous nous sommes intéressés à la modélisation constructive de solides, et à la façon d'implémenter les opérations ensemblistes par des fonctions afin de garantir une bonne approximation de la distance ainsi que certaines propriétés de différentiabilité, nécessaire pour plusieurs classes d'opérations ou applications sur les solides. Nous avons construit différents types de fonctions implémentant les principales opérations ensemblistes (union, intersection, différence). Ces fonctions peuvent être ensuite appliquées à des primitives, définies par la distance à la surface de la primitive, afin de construire récursivement des solides complexes, définies eux-mêmes par une approximation à la distance du solide. Ces fonctions correspondent en fait à une certaine classe de R-fonctions, obtenues en lissant les points critiques des fonctions min/max (qui sont elles mêmes des R-fonctions). Ces fonctions sont appelées Signed Approximate Real Distance Functions (SARDF). Le cadre SARDF, constitue des fonctions décrites ci-dessus et de primitives définies par la fonction distance, a été utilisé pour la modélisation hétérogène de solides. La distance, ou son approximation, à la surface du solide ou des matériaux internes est utilisée comme un paramètre pour modéliser la distribution des matériaux à l'intérieur du solide. Le cadre SARDF a principalement été implémenté comme une extension de l'interpréteur d'HyperFun et à l'intérieur de l'applet Java d'HyperFun. La modélisation constructive de solides possède de nombreux avantages qui en font un outil puissant pour la modélisation de solides. Néanmoins, la définition constructive de solides peut être fastidieuse et répétitive. Nous avons étudié différents aspects pour l'automatiser. Dans un premier temps, nous avons introduit la notion de modèles template, et proposé différents algorithmes pour optimiser la forme d'un template à différentes instances correspondant à des nuages de points, sur ou aux alentours de la surface du solide. L'idée des templates vient de l'observation que les solides traditionnellement modélisés par ordinateur peuvent être regroupés en différentes classes possédant des caractéristiques communes. Par exemple, différents vases peuvent avoir une forme commune. Cette forme générale est modélisée une seule fois, et différents paramètres gouvernant les caractéristiques de la forme sont extraits. Ces paramètres sont ensuite optimisés à l'aide d'une combinaison de méta-heuristique comme le recuit simulé ou les algorithmes génétiques avec des méthodes directes du type Newton ou LevenbergMarquardt. L'utilisation du cadre SARDF pour la définition du modèle template est préférable, car donne de meilleurs résultats avec les algorithmes d'optimisation. Nous pouvons maintenant nous demander comment le modèle template est obtenu. Une première solution est d'utiliser les services d'un artiste. Néanmoins, nous pouvons aussi réfléchir pour automatiser ce processus. Nous avons essentiellement étudié deux aspects pour répondre à cette question : la première est l'utilisation de la programmation génétique pour former un modèle constructif à partir d'un nuage de points. La deuxième solution consiste à partir d'un nuage de points segmentés et une liste de primitives optimisés à ce nuage de points segmenté, d'utiliser un algorithme génétique pour déterminer l'ordre et le type d'opérations qui peuvent être appliquées à ces primitives. Ces deux solutions ont été implémentées et leurs résultats discutés.
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Bartoli, Adrien. "Reconstruction et alignement en vision 3D : points, droites, plans et caméras." Phd thesis, Grenoble INPG, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004360.

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Abstract:
Cette thèse concerne la reconstruction de modèles 3D de scènes à partir d'images prises par des caméras. Il est courant de reconstruire à partir de sous-ensembles d'images puis de fusionner les modèles partiels ainsi obtenus par une phase d'alignement 3D. Les algorithmes de reconstruction et d'alignement s'appuient sur des correspondances de points ou de droites entre les images. La localisation de ces points ou droites dans les images est affectée par un bruit de mesure, influençant la qualité des modèles 3D reconstruits. Cette thèse est centrée sur l'obtention de résultats optimaux et sur les problèmes de représentation qui en découlent. La première partie de cette thèse aborde le problème de la reconstruction de modèles 3D. Les cas des caméras calibrées et non calibrées sont traités. Nous développons des méthodes de reconstruction de points, de droites et de caméras. L'incorporation de contraintes géométriques de coplanarité permet la reconstruction conjointe de plans. Nos contributions principales sont le développement et la comparaison de méthodes permettant la reconstruction 3D optimale de points, droites, plans et caméras. La deuxième partie de cette thèse aborde le problème de l'alignement de modèles 3D, qui consiste à estimer la transformation géométrique liant deux modèles 3D. Les méthodes existantes sont basées sur des correspondances de points. Nous étudions le cas des correspondances de droites. Les cas des caméras calibrées et non calibrées sont traités. Nos contributions majeures dans ce domaine sont, d'un point de vue théorique, une étude des transformations géométriques de droites 3D. Plus précisément, nous étendons la représentation matricielle standard, adaptée aux points, en une représentation adaptée aux droites. D'un point de vue pratique, nous développons et comparons plusieurs méthodes d'alignement linéaires et non-linéaires. Nous proposons finalement des méthodes de reconstruction de modèles 3D lorsque la scène observée n'est pas rigide. Par ailleurs, nous développons un méthode de détection automatique de surfaces planes dans une modèle 3D.
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Liu, Kun. "Multi-View Oriented 3D Data Processing." Thesis, Université de Lorraine, 2015. http://www.theses.fr/2015LORR0273/document.

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Abstract:
Le raffinement de nuage de points et la reconstruction de surface sont deux problèmes fondamentaux dans le traitement de la géométrie. La plupart des méthodes existantes ont été ciblées sur les données de capteur de distance et se sont avérées être mal adaptées aux données multi-vues. Dans cette thèse, deux nouvelles méthodes sont proposées respectivement pour les deux problèmes avec une attention particulière aux données multi-vues. La première méthode permet de lisser les nuages de points provenant de la reconstruction multi-vue sans endommager les données. Le problème est formulé comme une optimisation non-linéaire sous contrainte et ensuite résolu par une série de problèmes d’optimisation sans contrainte au moyen d’une méthode de barrière. La seconde méthode effectue une triangulation du nuage de points d’entrée pour générer un maillage en utilisant une stratégie de l’avancement du front pilotée par un critère de l’empilement compact de sphères. L’algorithme est simple et permet de produire efficacement des maillages de haute qualité. Les expérimentations sur des données synthétiques et du monde réel démontrent la robustesse et l’efficacité des méthodes proposées. Notre méthodes sont adaptées aux applications qui nécessitent des informations de position précises et cohérentes telles que la photogrammétrie et le suivi des objets en vision par ordinateur
Point cloud refinement and surface reconstruction are two fundamental problems in geometry processing. Most of the existing methods have been targeted at range sensor data and turned out be ill-adapted to multi-view data. In this thesis, two novel methods are proposed respectively for the two problems with special attention to multi-view data. The first method smooths point clouds originating from multi-view reconstruction without impairing the data. The problem is formulated as a nonlinear constrained optimization and addressed as a series of unconstrained optimization problems by means of a barrier method. The second method triangulates point clouds into meshes using an advancing front strategy directed by a sphere packing criterion. The method is algorithmically simple and can produce high-quality meshes efficiently. The experiments on synthetic and real-world data have been conducted as well, which demonstrates the robustness and the efficiency of the methods. The developed methods are suitable for applications which require accurate and consistent position information such photogrammetry and tracking in computer vision
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Vural, Elif. "Robust Extraction Of Sparse 3d Points From Image Sequences." Master's thesis, METU, 2008. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12609888/index.pdf.

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Abstract:
In this thesis, the extraction of sparse 3D points from calibrated image sequences is studied. The presented method for sparse 3D reconstruction is examined in two steps, where the first part addresses the problem of two-view reconstruction, and the second part is the extension of the two-view reconstruction algorithm to include multiple views. The examined two-view reconstruction method consists of some basic building blocks, such as feature detection and matching, epipolar geometry estimation, and the reconstruction of cameras and scene structure. Feature detection and matching is achieved by Scale Invariant Feature Transform (SIFT) method. For the estimation of epipolar geometry, the 7-point and 8-point algorithms are examined for Fundamental matrix (F-matrix) computation, while RANSAC and PROSAC are utilized for the robustness and accuracy for model estimation. In the final stage of two-view reconstruction, the camera projection matrices are computed from the F-matrix, and the locations of 3D scene points are estimated by triangulation
hence, determining the scene structure and cameras up to a projective transformation. The extension of the two-view reconstruction to multiple views is achieved by estimating the camera projection matrix of each additional view from the already reconstructed matches, and then adding new points to the scene structure by triangulating the unreconstructed matches. Finally, the reconstruction is upgraded from projective to metric by a rectifying homography computed from the camera calibration information. In order to obtain a refined reconstruction, two different methods are suggested for the removal of erroneous points from the scene structure. In addition to the examination of the solution to the reconstruction problem, experiments have been conducted that compare the performances of competing algorithms used in various stages of reconstruction. In connection with sparse reconstruction, a rate-distortion efficient piecewise planar scene representation algorithm that generates mesh models of scenes from reconstructed point clouds is examined, and its performance is evaluated through experiments.
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Boudjemaï, Farid. "Reconstruction de surfaces d'objets 3D à partir de nuages de points par réseaux de neurones 3D-SOM." Lille 1, 2006. https://ori-nuxeo.univ-lille1.fr/nuxeo/site/esupversions/bcedde4b-f138-4193-8cec-20a49de14358.

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Abstract:
Les travaux menés dans le cadre de cette thèse ont pour principal objectif de développer une architecture neuronale auto-adaptative et non supervisée dévolue à la reconstruction d'ohjets 3D. L'espace d'entrée du réseau de neurones est constitué du nuage de points 3D non-organisés acquis à la surface de l'objet à reconstruire. Nos travaux se sont orientés vers le développement d'une nouvelle architecture neuronale inspirée des cartes auto-organisatrices de Kohonen que nous avons appelée 3D-SOM. Après apprentissage du nuage de points par le réseau, l'architecture du réseau se présente sous la forme d'une architecture neuronale maillée ayant pris la forme de l'objet à reconstruire. Nous avons adjoint au réseau 3D-SOM différentes lois d'apprentissage, permettant la mise en œuvre d'un processus d'auto-organisation efficace. Nous avons également introduit : - un niveau d'adaptation modulable qui pennet l'évolution dynamique du voisinage d'apprentissage. - une loi d'adaptation locale subordonnée à des critères spécifiques pour chaque neurone ou pour chaque triangle (coefficient d'apprentissage local, densité locale des points dans le nuage, orientation des normales aux triangles). - un processus de subdivision d'architecture global ou local qui consiste à accroître le nombre de neurones (donc du nombre de mailles) composant le réseau aux endroits où le réseau rencontre des difficultés à s'adapter à la forme réelle de l'objet.
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Gélard, William. "Modélisation 3D et suivi visuel pour caractériser le phénotype de variétés de tournesol." Thesis, Toulouse 3, 2018. http://www.theses.fr/2018TOU30207/document.

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Abstract:
L'augmentation constante de la demande alimentaire et énergétique dans le monde associée au réchauffement et changements climatiques ont poussé les recherches en agronomie vers le développement d'une agriculture plus durable et l'amélioration de la performance des cultures. Pour répondre à ces demandes, les chercheurs ont concentré leurs efforts sur le développement de méthodes de génotypage à haut débit (l'étude de la séquence génomique des plantes) et ont permis aux biologistes d'identifier les génotypes d'une grande quantité de plantes. De plus, comprendre les relations qui lient les génotypes (ADN) aux phénotypes (caractéristiques visuelles) qui évoluent en fonction des conditions d'irrigation, d'illumination ou de température est devenu un enjeu majeur dans la recherche agricole. Alors que les méthodes de génotypage ont été rapidement améliorées et automatisées au cours de la dernière décennie, les méthodes de phénotypage restent manuelles et parfois destructrices. Ces méthodes consistent à mesurer certains paramètres visuels d'une plante telle que : la hauteur de la tige principale, le nombre de feuilles, les angles d'initiation des feuilles ou la surface foliaire et plus important encore, à suivre ces paramètres tout au long de la croissance des plantes. Par conséquent, le nombre de plantes à cultiver est très important et les mesures prennent beaucoup de temps. Avec l'émergence des nouvelles technologies en vision par ordinateur et en robotique, les chercheurs en agronomie y ont vu un intérêt certain en vue d'automatiser la collecte et les mesures des données visuelles sur les plantes. La thèse porte sur la conception, le développement et la validation de traitements haut débit à exécuter automatiquement sur des images acquises sur des plantes de tournesol, en vue d'amplifier les capacités de phénotypage par les chercheurs en agronomie (et ultérieurement les évaluateurs de variétés et les semenciers). L'objectif est la mise au point d'un protocole d'acquisition d'images (en plante isolée) depuis un robot mobile (ou un système d'acquisition autonome) permettant d'améliorer, de moderniser et d'automatiser les méthodes de phénotypage actuelles afin d'aider les chercheurs en agronomie à collecter une grande quantité de données. Motivés par le souhait d'effectuer un phénotypage à haut débit, nous proposons une approche 3D pour extraire automatiquement les caractéristiques visuelles des plantes de tournesol cultivées en pot. Tout d'abord, un nuage de points 3D d'une plante est acquis avec des techniques classiques de Structure-from-Motion. Une étape de segmentation est ensuite effectuée pour extraire la tige principale et les feuilles. Dans le but de suivre les caractéristiques visuelles pendant la croissance des plantes, en particulier, suivre l'expansion foliaire de chaque feuille, une étape de labellisation basée sur le modèle botanique d'une plante est appliquée pour leur affecter une étiquette unique qui ne changera pas avec le temps. Enfin, les caractéristiques visuelles sont extraites et les résultats obtenus sur les plantes de tournesol démontrent l'efficacité de notre méthode et en font une étape encourageante vers le phénotypage haut débit
The constant increasing food and energy demand in the world associated to global warming and climate change issues, pushed the researchs in plant breeding to move towards the improvement of crops performance and development of a more sustainable agriculture. To meet these demands, the effort made by the researchers were focused on the development of high-throughput genotyping methods (i.e., the study of genome sequence of plants) and allowed the biologists to indentified the genotypes of a large amount of plants. Moreover, understanding the relationships that link the genotypes (DNA) to the phenotypes (visual characteristics) that evolve according environmental conditions like: light, water, drought, heat, etc. has become a main issue in agricultural research. While the genotyping methods were rapidly improved and automatized during the last decade, the phenotyping methods remain manual, sometimes destructive and non-replicable. The usual phenotyping methods consist to measure certain visual parameters of a plant such as: main stem heigh, number of leaves, leaf initiation angle or leaf area, but more importantly, be able to follow these parameters along the plant growth. Consequently, the number of plants to harvest is very important and the measurements are extremely time-consuming. The emergence and reliability of new technologies in computer vision and robotic have led the researchers to take an interest in them and to seek how they can be used in plant science. The thesis is focused on the design, development and validation of a high-throughput phenotyping method design for sunflower plant with an eye to amplify phenotyping capacities by Agronomists and Geneticists (and later varieties evaluators and seed producers). The aim is to improve, modernize and automatize the current phenotyping methods as a way to help the plant scientists to collect a large amount of data. Motivated by the wish to perform high-throughput plant phenotyping, we propose a 3D approach to automatically extract visual characteristics of sunflower plants grown in pot. First, a 3D point cloud of a plant is acquired with classical Structure-from-Motion techniques. A segmentation step is then proceeded to retrieve the main stem and the leaves. With the intention of following the visual characteristics during the plant growth, especially, the leaf area expansion rate of each leaf, a labelling step relying on the botanical model of a plant is performed to affect them a unique label that will not change over time. Finally, the visual characteristics are extracted and results obtained on sunflower plants demonstrate the efficiency of our method and make it an encouraging step toward high-throughput plant phenotyping
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Calvet, Lilian. "Méthodes de reconstruction tridimensionnelle intégrant des points cycliques : application au suivi d’une caméra." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2014. http://oatao.univ-toulouse.fr/11901/1/Calvet.pdf.

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Abstract:
Cette thèse traite de la reconstruction tridimensionnelle d’une scène rigide à partir d’une collection de photographies numériques, dites vues. Le problème traité est connu sous le nom du "calcul de la structure et du mouvement" (structure-and/from-motion) qui consiste à "expliquer" des trajectoires de points dits d’intérêt au sein de la collection de vues par un certain mouvement de l’appareil (dont sa trajectoire) et des caractéristiques géométriques tridimensionnelles de la scène. Dans ce travail, nous proposons les fondements théoriques pour étendre certaines méthodes de calcul de la structure et du mouvement afin d’intégrer comme données d’entrée, des points d’intérêt réels et des points d’intérêt complexes, et plus précisément des images de points cycliques. Pour tout plan projectif, les points cycliques forment une paire de points complexes conjugués qui, par leur invariance par les similitudes planes, munissent le plan projectif d’une structure euclidienne. Nous introduisons la notion de marqueurs cycliques qui sont des marqueurs plans permettant de calculer sans ambiguïté les images des points cycliques de leur plan de support dans toute vue. Une propriété de ces marqueurs, en plus d’être très "riches" en information euclidienne, est que leurs images peuvent être appariées même si les marqueurs sont disposés arbitrairement sur des plans parallèles, grâce à l’invariance des points cycliques. Nous montrons comment utiliser cette propriété dans le calcul projectif de la structure et du mouvement via une technique matricielle de réduction de rang, dite de factorisation, de la matrice des données correspondant aux images de points réels, complexes et/ou cycliques. Un sous-problème critique abordé dans le calcul de la structure et du mouvement est celui de l’auto-calibrage de l’appareil, problème consistant à transformer un calcul projectif en un calcul euclidien. Nous expliquons comment utiliser l’information euclidienne fournie par les images des points cycliques dans l’algorithme d’auto-calibrage opérant dans l’espace projectif dual et fondé sur des équations linéaires. L’ensemble de ces contributions est finalement utilisé pour une application de suivi automatique de caméra utilisant des marqueurs formés par des couronnes concentriques (appelés CCTags), où il s’agit de calculer le mouvement tridimensionnel de la caméra dans la scène à partir d’une séquence vidéo. Ce type d’application est généralement utilisé dans l’industrie du cinéma ou de la télévision afin de produire des effets spéciaux. Le suivi de caméra proposé dans ce travail a été conçu pour proposer le meilleur compromis possible entre flexibilité d’utilisation et précision des résultats obtenus.
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Lotfy, M. Y. "Stereoscopic image feature matching during endoscopic procedure." Thesis, Boston, USA, 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/11836.

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Abstract:
This research work describes of the developed software of endoscopic images processing. Calculating pairs of corresponding points, which in the future can be used for three-dimensional reconstruction, was conducted. The number of points for each frame is not large enough, so the 3D reconstruction should use the entire video stream. To increase the number of points should also conduct a study on setting the parameters of the detector. The study tested the stage of finding matches on stereo pairs of endoscopic images.
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Books on the topic "Points for 3D reconstruction"

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Uray, Peter. From 3D point clouds to surfaces and volumes: Dissertation. Wien: Oldenbourg, 1997.

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2

Golyanik, Vladislav. Robust Methods for Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction and Alignment of Point Clouds. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-30567-3.

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3

Bellocchio, Francesco, N. Alberto Borghese, Stefano Ferrari, and Vincenzo Piuri. 3D Surface Reconstruction. New York, NY: Springer New York, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-5632-2.

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4

Abdelguerfi, Mahdi. 3D Synthetic Environment Reconstruction. Boston, MA: Springer US, 2001.

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5

Abdelguerfi, Mahdi, ed. 3D Synthetic Environment Reconstruction. Boston, MA: Springer US, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-8756-3.

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6

Durou, Jean-Denis, Maurizio Falcone, Yvain Quéau, and Silvia Tozza, eds. Advances in Photometric 3D-Reconstruction. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-51866-0.

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7

Painer, Sven. Variation Based Dense 3D Reconstruction. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-12698-8.

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8

Weinmann, Martin. Reconstruction and Analysis of 3D Scenes. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29246-5.

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9

Nitschke, Christian. 3D reconstruction: Real-time volumetric scene reconstruction from multiple views. Saarbrücken: VDM, Verlag Dr. Müller, 2007.

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10

Salzmann, Mathieu. Deformable surface 3D reconstruction from monocular images. San Rafael, Calif. (1537 Fourth Street, San Rafael, CA 94901 USA): Morgan & Claypool, 2011.

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Book chapters on the topic "Points for 3D reconstruction"

1

Perwass, Christian B. U., and Joan Lasenby. "3D-Reconstruction from Vanishing Points." In Geometric Computing with Clifford Algebras, 371–92. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-04621-0_15.

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2

Raposo, Carolina, and Joao P. Barreto. "Accurate Reconstruction of Oriented 3D Points Using Affine Correspondences." In Computer Vision – ECCV 2020, 545–60. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58604-1_33.

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3

Weinmann, Martin. "Point Cloud Registration." In Reconstruction and Analysis of 3D Scenes, 55–110. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29246-5_4.

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4

Weinmann, Martin. "Preliminaries of 3D Point Cloud Processing." In Reconstruction and Analysis of 3D Scenes, 17–38. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29246-5_2.

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5

Weinmann, Martin. "Co-Registration of 2D Imagery and 3D Point Cloud Data." In Reconstruction and Analysis of 3D Scenes, 111–40. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29246-5_5.

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6

Pang, Yanwei, Kun Li, Jing Pan, Yuqing He, and Changshu Liu. "Interactive Head 3D Reconstruction Based Combine of Key Points and Voxel." In Lecture Notes in Computer Science, 453–61. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21963-9_42.

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7

Salzmann, Mathieu, and Raquel Urtasun. "Beyond Feature Points: Structured Prediction for Monocular Non-rigid 3D Reconstruction." In Computer Vision – ECCV 2012, 245–59. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33765-9_18.

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Bevilacqua, Vitoantonio, Gianpaolo Francesco Trotta, Antonio Brunetti, Giuseppe Buonamassa, Martino Bruni, Giancarlo Delfine, Marco Riezzo, et al. "Photogrammetric Meshes and 3D Points Cloud Reconstruction: A Genetic Algorithm Optimization Procedure." In Advances in Artificial Life, Evolutionary Computation, and Systems Chemistry, 65–76. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-57711-1_6.

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9

Bevilacqua, Vitoantonio, Fabio Ivona, Domenico Cafarchia, and Francescomaria Marino. "An Evolutionary Optimization Method for Parameter Search in 3D Points Cloud Reconstruction." In Intelligent Computing Theories, 601–11. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39479-9_70.

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10

Maghari, Ashraf Y. A., Iman Yi Liao, and Bahari Belaton. "Effect of Facial Feature Points Selection on 3D Face Shape Reconstruction Using Regularization." In Neural Information Processing, 516–24. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-34500-5_61.

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Conference papers on the topic "Points for 3D reconstruction"

1

Engelmann, Francis, Konstantinos Rematas, Bastian Leibe, and Vittorio Ferrari. "From Points to Multi-Object 3D Reconstruction." In 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.00456.

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2

Orghidan, A. Radu, C. Mihaela Gordan, D. Aurel Vlaicu, and B. Joaquim Salvi. "Projector-camera calibration for 3D reconstruction using vanishing points." In 2012 International Conference on 3D Imaging (IC3D). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/ic3d.2012.6615143.

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3

Chrysostomou, Dimitrios, Nikolaos Kyriakoulis, and Antonios Gasteratos. "Multi-camera 3D scene reconstruction from vanishing points." In 2010 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/ist.2010.5548495.

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4

Yan, Jing-qi, and Peng-Fei Shi. "Surface reconstruction for 3D objects from unorganized points." In Multispectral Image Processing and Pattern Recognition, edited by Yair Censor and Mingyue Ding. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.441594.

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5

Peng, Keju, Xin Chen, Dongxiang Zhou, and Yunhui Liu. "3D reconstruction based on SIFT and Harris feature points." In 2009 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/robio.2009.5420735.

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6

Karami, Mansoureh, Reza Afrouzian, Shohreh Kasaei, and Hadi Seyedarabi. "Multiview 3D reconstruction based on vanishing points and homography." In 2014 7th International Symposium on Telecommunications (IST). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/istel.2014.7000730.

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7

Tong-guang Ni and Zheng-hua Ma. "A fast surface reconstruction algorithm for 3D unorganized points." In 2010 2nd International Conference on Computer Engineering and Technology. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/iccet.2010.5485908.

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8

Stancik, Petr, and Vaclav Ricny. "Software for camera calibration and 3D points reconstruction in stereophotogrammetry." In IEEE EUROCON 2009 (EUROCON). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/eurcon.2009.5167784.

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9

Wang, Yi, and Geng Wang. "3D Feature Points Reconstruction Based on Stereo Vision of UAV." In 2010 2nd International Conference on Information Engineering and Computer Science (ICIECS). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/iciecs.2010.5677735.

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10

Wang, Yuanbin, Bin Zhang, and Fenghua Hou. "Projective reconstruction of seven 3D points from two uncalibrated images." In 2010 2nd International Conference on Future Computer and Communication. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icfcc.2010.5497705.

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Reports on the topic "Points for 3D reconstruction"

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Lyckegaard, A., A. Alpers, W. Ludwig, R. W. Fonda, L. Margulies, A. Goetz, H. O. Soerensen, S. R. Dey, H. F. Poulsen, and E. M. Lauridsen. 3D Grain Reconstruction from Boxscan Data. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, January 2010. http://dx.doi.org/10.21236/ada530190.

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Weiss, Isaac. 3D Curve Reconstruction From Uncalibrated Cameras. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, January 1996. http://dx.doi.org/10.21236/ada306610.

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3

Defrise, Michel, and Grant T. Gullberg. 3D reconstruction of tensors and vectors. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), February 2005. http://dx.doi.org/10.2172/838184.

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4

KRUHL, Jörn H., Robert MARSCHALLINGER, Kai-Uwe HESS, Asher FLAWS, and Richard ZEFACK KHEMAKA. 3D fabric recording by neutron tomography: benchmarking with destructive 3D reconstruction. Cogeo@oeaw-giscience, June 2010. http://dx.doi.org/10.5242/cogeo.2010.0009.

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KRUHL, Jörn H., Robert MARSCHALLINGER, Kai-Uwe HESS, Asher FLAWS, and Richard ZEFACK KHEMAKA. 3D fabric recording by neutron tomography: benchmarking with destructive 3D reconstruction. Cogeo@oeaw-giscience, June 2010. http://dx.doi.org/10.5242/cogeo.2010.0009.a01.

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6

Rosales, Romer, Vassilis Athitsos, Leonid Sigal, and Stan Sclaroff. 3D Hand Pose Reconstruction Using Specialized Mappings. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, April 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada451286.

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7

Blankenbecler, Richard. 3D Image Reconstruction: Determination of Pattern Orientation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), March 2003. http://dx.doi.org/10.2172/812988.

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Miller, Brandon D., Dennis D. Keiser Jr., Assel Aitkaliyeva, Brandon J. Hernandez, Alexander J. Winston, and Dennis D. Keiser, Jr. 3D reconstruction of M11A2 from the SELENIUM Experiment. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), January 2017. http://dx.doi.org/10.2172/1483618.

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Vuong, Mai Phuong, Helmut Schaeben, and Florian Bachmann. Topological grain boundary reconstruction from 3D EBSD data. Cogeo@oeaw-giscience, September 2011. http://dx.doi.org/10.5242/iamg.2011.0239.

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10

MicroBooNE. Demonstration of 3D Shower Reconstruction on MicroBooNE Data. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), July 2016. http://dx.doi.org/10.2172/1573045.

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