Multi-view Reconstruction and Texturing

Ehsan Aganj 1, 2, 3
1 IMAGINE [Marne-la-Vallée]
LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge, CSTB - Centre Scientifique et Technique du Bâtiment, ENPC - École des Ponts ParisTech
Résumé : Dans cette thèse, nous étudions les problèmes de reconstruction statique et dynamique à partir de vues multiples et texturation, en s'appuyant sur des applications réelles et pratiques. Nous proposons trois méthodes de reconstruction destinées à l'estimation d'une représentation d'une scène statique/dynamique à partir d'un ensemble d'images/vidéos. Nous considérons ensuite le problème de texturation multi-vues en se concentrant sur la qualité visuelle de rendu..
Type de document :
Thèse
Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Ecole des Ponts ParisTech, 2009. English. 〈NNT : 2009ENPC0918〉
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Contributeur : Ecole Des Ponts Paristech <>
Soumis le : mercredi 15 septembre 2010 - 13:37:34
Dernière modification le : jeudi 5 juillet 2018 - 14:25:24
Document(s) archivé(s) le : vendredi 2 décembre 2016 - 02:06:17

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  • HAL Id : pastel-00517742, version 1

Citation

Ehsan Aganj. Multi-view Reconstruction and Texturing. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Ecole des Ponts ParisTech, 2009. English. 〈NNT : 2009ENPC0918〉. 〈pastel-00517742〉

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