Greedy robust track refinement

Structure From Motion is a family of techniques to reconstruct 3D scenes from sequences of bi-dimensional images. Modern approaches combine many techniques for to progressively analyze pictures and explain their similarities with geometrical models in a pipeline. Urban environments are filled with tiles and repetitive elements that, if not handled correctly, may introduce ambiguities and errors in the tracks that those algorithms rely. The goal of this thesis is to explain why such errors arise, to propose methods to recover those ambiguities and to provide a theoretical and practical framework to evaluate the performances of said methods. We present Greedy Robust Track Refinement, an algorithm that uses multiple weackly calibrated cameras to separate correct tracks from ambiguous ones, and a toolkit to visually analyze association problems and candidate solutions. Results from real world dataset show that GRTR can improve the 3d reconstruction of state of the art pipelines by providing more and more consistent tracks.

Structure From Motion è una famiglia di tecniche volte a ricostruire una scena 3d a partire da sequenze di immagini bidimensionali di quella scena. Gli approcci correnti combinano svariate tecniche per analizzare progressivamente le immagini e descrivere le loro similarità con modelli geometrici via via più complessi in un processo a stadi. Gli ambienti urbani abbondano di elementi ripetitivi che, se non trattati opportunamente, possono introdurre ambiguità ed errori nelle tracce che raccolgono le osservazioni dei singoli elementi e su cui si basano gli algoritmi di ricostruzione. Lo scopo di questa tesi è spiegare l' origine di questi errori, proporre metodi per recuperare le tracce affette da ambiguità e produrre strumenti sia teorici che pratici per valutare l' impatto delle soluzioni. La tesi presenta Greedy Robust Track Refinement, un algoritmo che sfrutta una rete di immagini debolmente calibrate l' una con l' altra per separare tracce corrette da componenti connessi ambigui, e un kit di strumenti per analizzare visualmente problemi e soluzioni relative alle associazioni tra punti. Risultati su immagini reali mostrano che GRTR può migliorare la ricostruzione 3D di pipeline allo stato dell' arte producedo più tracce di miglior qualità.