3.2.4. Densifying the measurements:

3.2.4. Densifying the measurements: multi-view stereo
With known camera models and orientations, a multi-view
stereo algorithm will produce a dense point cloud representation
of the surface. Typically, this technique will be implemented as a
systematic search over a pixel grid to identify best matches between
images, with the results providing significantly more 3D
points, having greater precision than the feature matching of the
initial SfM step. Multi-view stereo is particularly intensive
computationally if the full image collection is processed simultaneously.
However, most photo-based 3D reconstruction programs
and algorithms have the option to subset image collections (e.g.,
Furukawa et al., 2010) or to adjust the grid-cell size at which multiview
stereo is performed so as to manage the resolution and time
required to produce the resultant dense point cloud.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.2.4. densifying ขนาด: สเตอริโอหลายมุมมองกล้องรู้จักรูปแบบ และแนว ดูหลายอัลกอริทึมสเตอริโอจะผลิตตัวแทนเมฆจุดหนาแน่นของพื้นผิว โดยปกติ จะใช้เทคนิคนี้เป็นการระบบการค้นหาผ่านตารางเซลระบุสุดตรงระหว่างรูปภาพ มีผลให้สามมิติมากจุด มีความแม่นยำมากขึ้นกว่าตรงกับคุณลักษณะของการเริ่มต้นขั้นตอน SfM สเตอริโอแบบหลายมุมมองเป็นแบบเร่งรัดโดยเฉพาะอย่างยิ่งcomputationally ถ้าคอลเลกชันเต็มรูปเป็นการประมวลผลพร้อมกันอย่างไรก็ตาม โปรแกรมฟื้นฟู 3D ตามภาพส่วนใหญ่และอัลกอริทึมมีตัวเลือกสำหรับคอลเลกชันภาพย่อย (เช่นฟูรูกาวา et al., 2010) หรือ การปรับขนาดตารางเซลล์ที่ multiview ใดสเตอริโอจะดำเนินการเพื่อจัดการแก้ปัญหาและเวลาต้องผลิตเมฆจุดหนาแน่นผลแก่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.2.4 Densifying วัด: สเตอริโอหลายมุมมองด้วยกล้องรุ่นที่รู้จักและการหมุนหลายมุมมองขั้นตอนวิธีสเตอริโอจะผลิตเป็นจุดตัวแทนเมฆหนาแน่นของพื้นผิว โดยปกติแล้วเทคนิคนี้จะถูกนำมาใช้เป็นระบบค้นหากว่าตารางพิกเซลเพื่อระบุการแข่งขันที่ดีที่สุดระหว่างภาพกับผลการให้บริการอย่างมีนัยสำคัญมากขึ้น3D จุดที่มีความแม่นยำมากขึ้นกว่าการจับคู่คุณลักษณะของขั้นตอน SFM เริ่มต้น สเตอริโอหลายมุมมองอย่างเข้มข้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งคอมพิวเตอร์ถ้าเก็บภาพเต็มรูปแบบการประมวลผลพร้อมกัน. แต่ภาพที่ใช้มากที่สุดโปรแกรมการฟื้นฟู 3D และขั้นตอนวิธีมีตัวเลือกในการย่อยคอลเลกชันภาพ (เช่นFurukawa et al., 2010) หรือเพื่อปรับตาราง ขนาด -cell ที่ MultiView สเตอริโอจะดำเนินการเพื่อให้เป็นไปจัดการละเอียดและเวลาที่จำเป็นในการผลิตจุดเมฆหนาแน่นผลลัพธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.2.4 . densifying การวัด : มัลติวิวกล้องสเตอริโอ
ทราบรุ่น และการอบรม มีหลายวิธีที่จะผลิตเครื่องเสียงดู

เมฆหนาแน่นจุดเป็นตัวแทนของพื้นผิว โดยทั่วไปแล้ว เทคนิคนี้จะใช้เป็นระบบค้นหากว่าพิกเซล
ตารางระบุที่ดีที่สุดตรงกับระหว่าง
ภาพที่มีผลให้สูงกว่าจุด 3D
,มีความแม่นยำมากกว่าคุณลักษณะการจับคู่ของ sfm
ขั้นเริ่มต้น สเตอริโอมัลติวิว โดยเฉพาะเข้มข้น
computationally ถ้าคอลเลกชันภาพเต็มมีการประมวลผลพร้อมกัน .
แต่ส่วนใหญ่ภาพ 3D การฟื้นฟูโปรแกรม
และขั้นตอนวิธีใช้มีตัวเลือกย่อยคอลเลกชันภาพ ( เช่น
Furukawa et al . , 2010 ) หรือปรับตารางขนาดเซลล์ที่ multiview
สเตอริโอจะดำเนินการเพื่อจัดการกับความละเอียดและเวลา
ต้องผลิตเมฆหนาแน่นจุดลัพธ์