3D Scene Reconstruction from Images

Tato bakalářská práce se zabývá rekonstrukcí scény pomocí RGB--D senzoru Microsoft Kinect. Cílem práce je z nasnímaných dat vytvořit model místnosti ve formě bodů, ze kterého je následně vytvořen půdorys vnitřních prostor, tvořený čárami. Z velké části se práce zabývá registrací jednotlivých snímků (mračen bodů), tedy existujícími metodami a jejich popisem. Následně projekcí bodů a detekcí hran v obraze pomocí Houhgovy transfomace. Dále se práce experimentálně zabývá vlivem nahrávání na výsledky a také zda závisí na nahrávaném prostředí.This bachelor thesis deals with scene reconstruction from images using RGB--D senzo Microsoft Kinect. The aim of the work is to create model of the room in form of points from scanned data, from witch is created plan of the interior. A large part of the work deals with the point cloud registration, thus existing methods and their descriptions. Further, a projection of points on a plane and detection of edges in the obtained image are discussed. The work experimentally examines the influence of recording and the recorded environment on results.

Highlighting objects of interest in an image by integrating saliency and depth

Stereo images have been captured primarily for 3D reconstruction in the past. However, the depth information acquired from stereo can also be used along with saliency to highlight certain objects in a scene. This approach can be used to make still images more interesting to look at, and highlight objects of interest in the scene. We introduce this novel direction in this paper, and discuss the theoretical framework behind the approach. Even though we use depth from stereo in this work, our approach is applicable to depth data acquired from any sensor modality. Experimental results on both indoor and outdoor scenes demonstrate the benefits of our algorithm