スタンフォード大学ら、RGB-Dセンサを使用してノイズを除去したシャープな3Dモデルを再構築するアプローチ「3DLite」を論文にて発表

スタンフォード大学ら、RGB-Dセンサを使用してノイズを除去したシャープな3Dモデルを再構築するアプローチ「3DLite」を論文にて発表 2017-11-21 米スタンフォード大学とドイツ：ミュンヘン工科大学の研究者らは、RGB-Dセンサを使用して3D環境を再構築するための新しいアプローチ「3DLite」を論文にて発表しました。 3DLite: Towards Commodity 3D Scanning for Content Creation（PDF） 通常、Microsoft KinectやIntel RealSenseなどのRGB-Dセンサでキャプチャした3Dシーン再構成は、多くのノイズが含まれています。本提案は、そんなノイズを除去してシャープな3Dモデルを再構築します。 それは、シーンのプリミティブベースの抽象化を計算し、この表現を利用して高品質のテクスチャマップを最適化、そしてジ

[moondoldo]

3D RGB-Dセンサ 3Dモデル

[rgfx]

ディテールが豪快に省略されてるけどよさげ。