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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,023 - 1,026 (4page)
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In this paper, we propose a novel approach for real-time 3D indoor scene reconstruction using normal vectors extracted from monocular images. By incorporating normal features, it aims to enhance the surface reconstruction process, capturing finer texture details compared to existing methods. The estimation of normal maps is achieved through a network-based approach, leveraging pixel-wise surface normal probability distributions to estimate uncertainties in the normal estimation. Subsequently, the extracted normal features are fused with color features using an appropriate fusion technique tailored to preserve texture information effectively. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in achieving superior surface reconstruction quality, particularly in capturing smoother and more detailed textures on surfaces such as walls and floors. This suggests that supplementing normal information compensates for the lack of detailed texture information in conventional models, thereby improving overall reconstruction quality.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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