Large-scale and high-quality Multi-view stereo
Stéreo multi-vues à grande échelleet de haute qualité.
Résumé
Acquisition of 3D model of real objects and scenes is indispensable and useful in many practical applications, such as digital archives, game and entertainment industries, engineering, advertisement. There are 2 main methods for 3D acquisition : laser-based reconstruction (active method) and image-based reconstruction from multiple images of the scene in di erent points of view (passive method). While laser-based reconstruction achieves high accuracy, it is complex, expensive and di cult to set up for large-scale outdoor reconstruction. Imagebased, or multi-view stereo methods are more versatile, easier, faster and cheaper. By the time we begin this thesis, most multi-view methods could handle only low resolution images under controlled environment. This thesis targets multi-view stereo both both in large scale and high accuracy issues. We signi cantly improve some previous methods and combine them into a remarkably e ective multi-view pipeline with GPU acceleration. From highresolution images, we produce highly complete and accurate meshes that achieve best scores in many international recognized benchmarks. Aiming even larger scale, on one hand, we develop Divide and Conquer approaches in order to reconstruct many small parts of a big scene. On the other hand, to combine separate partial results, we create a new merging method, which can merge automatically and quickly hundreds of meshes. With all these components, we are successful to reconstruct highly accurate water-tight meshes for cities and historical monuments from large collections of high-resolution images (around 1600 images of 5 M Pixel images).
L'acquisition de modèles 3D des scènes réelles trouve son utilité dans de nombreuses applications pratiques, comme l'archivage numérique, les jeux vid eo, l'ingénierie, la publicité. Il existe principalement deux méthodes pour acqu érir un modèle 3D: la reconstruction avec un scanner laser (méthode active) et la reconstruction à partir de plusieurs photographies d'une même scène prise dans des points de vues différents (méthode passive). La méthode passive, ou la stéréo multi-vues est en revanche plus flexible, facile à mettre en oeuvre avec une grande précision, et surtout moins couteuse que la méthode active. Cette thèse s'attaque au problème de la reconstruction de stereo multi-vues à grande échelle . Nous améliorons des méthodes précédentes et les assemblons pour créer une chaine de stereo multi-vues efficace tirant parti de l'accélération des cartes graphiques. La chaîne produit des maillages de qualité à partir d'images de haute résolution, ce qui permet d'atteindre les meilleurs scores dans de nombreuses évaluations. Aux plus grandes échelles, nous développons d'une part des techniques de type diviser-pour-régner pour reconstruire des morceaux partiaux de la scène. D'autre part, pour combiner ces résultats séparés, nous créons une nouvelle méthode qui fusionne rapidement des centaines de maillages. Nous réussissons à reconstruire de beaux maillages urbains et des monuments historiques précis à partir de grandes collections d'images (environ 1600 images de 5M Pixel).