High-Quality and Memory-Efficient Volumetric Integration of Depth Maps Using Plane Priors
Liu, Yangdong1,2; Gao, Wei1,2; Hu, Zhanyi1,2
2018-08
会议名称2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
会议日期August 20-24, 2018
会议地点Beijing, China
摘要

Volumetric integration method is widely used to fuse depth maps in dense 3D reconstruction systems. High memory footprint is one of its main disadvantages. We introduce a method to de-noise depth maps and save memory usage during volumetric integration of depth maps with the use of plane priors. We develop a new planar region detection method with the use of depth gradients and then de-noise the planar region of depth maps. During volumetric integration we allocate the voxels and integrate depth maps with the use of plane priors as well. Extensive experiments show that our method saves approximately 30% memory footprint and has higher reconstruction quality compared with some of the current state-of-the-art systems. These characteristics enable our method to be used for 3D scanning on mobile devices which have limited memory resources.

收录类别EI
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/23667
专题多模态人工智能系统全国重点实验室_机器人视觉
通讯作者Gao, Wei
作者单位1.NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
2.University of Chinese Academy of Sciences
第一作者单位模式识别国家重点实验室
通讯作者单位模式识别国家重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
Liu, Yangdong,Gao, Wei,Hu, Zhanyi. High-Quality and Memory-Efficient Volumetric Integration of Depth Maps Using Plane Priors[C],2018.
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