Towards Optimal Point Cloud Processing for 3D Reconstruction

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2022

3030961095 / 9783030961091

Serie: Buch 215 von 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This SpringerBrief presents novel methods of approaching challenging problems in the reconstruction of accurate 3D models and serves as an introduction for further 3D reconstruction methods. It develops a 3D reconstruction system that produces accurate results by cascading multiple novel loop detection, sifting, and optimization methods.The authors offer a fast point cloud registration method that utilizes optimized randomness in random sample consensus for surface loop detection. The text also proposes two methods for surface-loop sifting. One is supported by a sparse-feature-based optimization graph. This graph is more robust to different scan patterns than earlier methods and can cope with tracking failure and recovery. The other is an offline algorithm that can sift loop detections based on their impact on loop optimization results and which is enabled by a dense map posterior metric for 3D reconstruction and mapping performance evaluation works without any costly ground-truth data.The methods presented in Towards Optimal Point Cloud Processing for 3D Reconstruction will be of assistance to researchers developing 3D modelling methods and to workers in the wide variety of fields that exploit such technology including metrology, geological animation and mass customization in smart manufacturing.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030961091

Titel
Towards Optimal Point Cloud Processing for 3D Reconstruction
Autor
Guoxiang Zhang
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030961095
ISBN-13
9783030961091
Artikelgewicht
178 Gramm
Abmessungen
235x155x7 mm
Serie
Buch 215 von 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology

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