LA NOSTRA TECNOLOGIA

Abbiamo sviluppato i nostri algoritmi da zero ottimizzandoli giorno dopo giorno per offrire la migliore esperienza di rilievo 3D a partire da immagini e video.

Samantha è la nostra tecnologia Structure from Motion che permette di ricavare posizione e orientamento delle immagini in modo automatico senza dover fornire alcun dato supplementare.

E’ conosciuta nella comunità scientifica come uno dei workflow più efficace ed avanzato. Parte del nostro lavoro è stato pubblicato nelle conferenze internazionali di Computer Vision di maggior rilievo.

Reference publications

  • R Toldo, R Gherardi, M Farenzena, A Fusiello – Computer Vision and Image Understanding, 2015 – Hierarchical structure-and-motion recovery from uncalibrated images (PDF)
  • R. Toldo, Towards automatic acquisition of high-level 3D models from images. Ph.D. Thesis. University of Verona, Italy, 2013. (PDF)
  • Riccardo Gherardi, Michela Farenzena, and Andrea Fusiello. Improving the efficiency of hierarchical structure-and-motion. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2010), pages 1594-1600, San Francisco, CA, 13-18 June 2010. (PDF)
  • Riccardo Gherardi and Andrea Fusiello. Practical autocalibration. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV 2010), pages 790–801. Springer Berlin / Heidelberg, 2010. (PDF)
  • M.Farenzena, A.Fusiello, R. Gherardi. Structure-and-Motion Pipeline on a Hierarchical Cluster Tree. Proceedings of the IEEE International Workshop on 3-D Digital Imaging and Modeling, Kyoto, October 2009. (PDF)
  • Brevetto US10198858B2 – Method for 3D modelling based on structure from motion processing of sparse 2D images

3DF Stasia è il nostro algoritmo studiato per l’estrazione di nuvole di punti dense da un insieme di immagini. In Computer Vision questo processo è meglio conosciuto come Multiview Stereo.

Stasia dialoga a stretto contatto con Samantha allo scopo di fornire una ricostruzione 3D quanto più accurata possibile, utilizzando le informazioni fornite da ogni singolo pixel delle immagini in input per generare la nuvola densa.

Reference publications

  • R. Toldo, Towards automatic acquisition of high-level 3D models from images. Ph.D. Thesis. University of Verona, Italy, 2013. (PDF)
  • R. Toldo, F. Fantini, L. Giona, S. Fantoni, and A Fusiello. Accurate multiview stereo reconstruction with fast visibility integration and tight disparity bounding. In 3D Virtual Reconstruction and Visualization of Complex Architecture, 2013. (PDF)
  • Vangi D., Begani F., Toldo R., Fusiello A. Photogrammetry 3D vehicle reconstruction for energy loss evaluation In 23. Annual Congress of the European Association for Accident Research and Analysis 16-18 October 2014 Copenhagen – Denmark
  • Brevetto US10198858B2 – Method for 3D modelling based on structure from motion processing of sparse 2D images

Sasha è la nostra tecnologia dedicata all’estrazione delle superfici poligonali (mesh): data una nuvola di punti densa ricca di di particolari, è fondamentale preservare quanto più possibile il dettaglio quando si estrae la mesh.

Sasha permette di ottenere un modello 3D con bordi nitidi e margini netti, e si rivela ideale per campi di applicazione quali ad esempio l’architettura, il rilievo industriale ed il monitoraggio urbano.

La quarta ed ultima fase della filiera di Zephyr si occupa di generare texture con bilanciamento del colore.

Questo algoritmo permette di selezionare automaticamente il colore adatto per ogni pixel della texture generata. Questo permette all’utente di ottenere texture meravigliose anche in condizioni di luce differenti.

Questo algoritmo è dedicato all’ottimizzazione delle mesh generate con 3DF Zephyr ed è disponibile a partire dalla versione 3.0 di del software.

La Fotocoerenza permette di ottenere una resa molto più dettagliata della superficie e dei suoi dettagli senza comprometterne l’accuratezza o alterando la morfologia originale della scena ripresa.

Utilizza lo slider per una rapida visualizzazione delle differenze di un risultato senza fotocoerenza (a sinistra) e con fotocoerenza (a destra).

3DF Zephyr supporta la gestione avanzata di dati provenienti da laser scanner grazie al cosiddetto Multi-ICP (Iterative closest point), un algoritmo studiato per minimizzare la distanza tra due nuvole di punti.

Ora è possibile non solo unire una nuvola fotogrammetrica ad una nuvola laser, colorando eventualmente quest’ultima, ma anche importare nuvola di punti di qualunque dimensione senza incidere sulle prestazioni di Zephyr, e soprattutto registrare più nuvole di punti laser in modo veloce e accurato.

Questo strumento è stato sviluppato come eseguibile esterno, venendo comunque incluso nel pacchetto di installazione di 3DF Zephyr. Masquerade permette di mascherare aree delle immagini tramite un sistema pratico ed intelligente allo scopo di rendere tale operazione meno dispendiosa possibile in termini di tempo.

3DF Masquerade si rivela utile quando è presente molto rumore sullo sfondo delle immagini o quando il soggetto si muove in modo incoerente rispetto allo sfondo (fotogrammetria close range): lo scenario più comune è un oggetto di piccole dimensioni che viene ruotato per poter essere fotografato.