title: Global reconstruction from RGB-D data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Салищев Сергей Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Salisev Sergej Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сенюков Леонид Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Senukov Leonid Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Литвинов Юрий Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Litvinov Urij Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063355
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32466
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Высокая точность реконструкции необходима для работы приложений дополненной реальности и робототехники нового поколения. В последнее время RGB-D камеры, предоставляющие не только цветные изображения, но и карты глубин, стали дешевле, что открыло простор для исследователей по всему миру, облегчив проведение реконструкции по RGB-D данным. В сфере глобальной RGB реконструкции для оценки позиций камер часто применяются подходы усреднений движений, страдающие от неоднозначности оценок параметра масштаба. В случае же наличия карт глубин эта неоднозначность пропадает. Именно распространению идей усреднения движений на случай RGB-D реконструкции и посвящена данная работа. 
  Разработан и реализован алгоритм глобальной реконструкции из RGB-D данных. Проведено экспериментальное исследование полученного решения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: High-quality reconstruction is necessary for augmented reality applications and new generation robotics. Nowadays, RGB-D cameras, which produce both color images and depth maps, become cheaper, making RGB-D reconstruction process more available for researchers all over the world. Motion averaging is often used for camera poses estimation in global RGB reconstruction algorithms, but this method suffers from scale ambiguity. In presence of depth maps this ambiguity disappears. Extension of motion averaging ideas in terms of RGB-D reconstruction is the main purpose of this paper.
  Global RGB-D reconstruction algorithm was developed and implemented. The implementation was tested.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Глобальная реконструкция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: RGB-D камеры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Global reconstruction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: RGB-D cameras
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Global reconstruction from RGB-D data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Глобальная реконструкция из RGB-D данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Seniukov_thesis_upload.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32466/1/Seniukov_thesis_upload.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 4,61 MB
resources.filename: reviewSV_Seniukov_review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32466/2/reviewSV_Seniukov_review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 84,74 kB