Item


Large-Scale Surface registration

The first part of this work presents an accurate analysis of the most relevant 3D registration techniques, including initial pose estimation, pairwise registration and multiview registration strategies. A new classification has been proposed, based on both the applications and the approach of the methods that have been discussed. The main contribution of this thesis is the proposal of a new 3D multiview registration strategy. The proposed approach detects revisited regions obtaining cycles of views that are used to reduce the inaccuracies that may exist in the final model due to error propagation. The method takes advantage of both global and local information of the registration process, using graph theory techniques in order correlate multiple views and minimize the propagated error by registering the views in an optimal way. The proposed method has been tested using both synthetic and real data, in order to show and study its behavior and demonstrate its reliability.

La primera part d’aquest treball presenta una anàlisi acurada de les tècniques de registre 3D es rellevants, incloent tècniques d’estimació de la posició inicial, registre pairwise i registre entre múltiples vistes. S’ha proposat una nova classificació de les tècniques, depenent de les seves aplicacions i de l’estratègia utilitzada. La contribució mes important d’aquesta tesi és la proposta d’un nou mètode de registre 3D utilitzant múltiples vistes. El mètode proposat detecta regions ja visitades prèviament, obtenint cicles de vistes que s’utilitzen per tal de reduir els desalineaments en el model final deguts principalment a la propagació de l’error durant el procés de registre. Aquest mètode utilitza tant informació global com local, correlacionant les vistes mitjançant tècniques de grafs que permeten minimitzar l’error propagat i registrar les vistes de forma òptima. El mètode proposat ha estat provat utilitzant dades sintètiques i reals, per tal de mostrar i analitzar el seu comportament i demostrar la seva eficàcia.

Universitat de Girona

Manager: Salvi, Joaquim
Other contributions: Universitat de Girona. Departament d’Arquitectura i Tecnologia de Computadors
Author: Batlle Subirós, Elisabet
Abstract: The first part of this work presents an accurate analysis of the most relevant 3D registration techniques, including initial pose estimation, pairwise registration and multiview registration strategies. A new classification has been proposed, based on both the applications and the approach of the methods that have been discussed. The main contribution of this thesis is the proposal of a new 3D multiview registration strategy. The proposed approach detects revisited regions obtaining cycles of views that are used to reduce the inaccuracies that may exist in the final model due to error propagation. The method takes advantage of both global and local information of the registration process, using graph theory techniques in order correlate multiple views and minimize the propagated error by registering the views in an optimal way. The proposed method has been tested using both synthetic and real data, in order to show and study its behavior and demonstrate its reliability.
La primera part d’aquest treball presenta una anàlisi acurada de les tècniques de registre 3D es rellevants, incloent tècniques d’estimació de la posició inicial, registre pairwise i registre entre múltiples vistes. S’ha proposat una nova classificació de les tècniques, depenent de les seves aplicacions i de l’estratègia utilitzada. La contribució mes important d’aquesta tesi és la proposta d’un nou mètode de registre 3D utilitzant múltiples vistes. El mètode proposat detecta regions ja visitades prèviament, obtenint cicles de vistes que s’utilitzen per tal de reduir els desalineaments en el model final deguts principalment a la propagació de l’error durant el procés de registre. Aquest mètode utilitza tant informació global com local, correlacionant les vistes mitjançant tècniques de grafs que permeten minimitzar l’error propagat i registrar les vistes de forma òptima. El mètode proposat ha estat provat utilitzant dades sintètiques i reals, per tal de mostrar i analitzar el seu comportament i demostrar la seva eficàcia.
Document access: http://hdl.handle.net/2072/297368
Language: eng
Publisher: Universitat de Girona
Rights: ADVERTIMENT. L’accés als continguts d’aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d’investigació i docència en els termes establerts a l’art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l’autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s’autoritza la seva reproducció o altres formes d’explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d’un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s’autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
Subject: Tesis i dissertacions acadèmiques
Computer vision
Robotics
3D registration
621 - Enginyeria mecànica en general. Tecnologia nuclear. Electrotècnia. Maquinària
Title: Large-Scale Surface registration
Type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Repository: Recercat

Subjects

Authors