3DF SAMANTHA
Samanthaは、追加情報を入力することなく、自動的に写真が撮られた位置と方向を再現できる3Dflow社のStructure from Motionテクノロジーです。
技術コミュニティでは、最も効率的で進んでいるうちの1つとして認知されています。業績の一部が一流国際コンピューター画像認識学会にて発表されています。
Reference Publications
- R Toldo, R Gherardi, M Farenzena, A Fusiello – Computer Vision and Image Understanding, 2015 – Hierarchical structure-and-motion recovery from uncalibrated images
- 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)
3DF STASIA
3DF Stasiaは、3Dflow社独自のアルゴリズムで、2D画像セットから非常に高精度な高密度点群を作成します。コンピューター画像認識では、Stasiaのプロセスはマルチビューステレオとして最もよく知られています。
可能な限り最も高精度なモデル化を行うため、Samanthaと密なデータ交信を行います。精度の良さが特徴で、高密度点群作成のために、入力画像の全ピクセルを利用します。
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
3DF SASHA
3df Sashaは、詳細部を有する高密度点群からメッシュを作成する3Dflow社独自のアルゴリズムです。サーフェスを作成する時、できるだけ詳細部を復元できることは重要です。
Sashaは、3Dモデルからシャープなエッジを取り出すことが出来ます。そしてそれこそが、建造物、測量、文化財の計測、市街地モニターなどの用途において、Sashaがより適している理由です。
TEXTURING
3DFゼファーの第4で、そして最後のフェーズは、文字通りテクスチャ作成です。テクスチャのカラーバランスを扱う全く新しいアルゴリズムを追加しました。
このアルゴリズムでは、各ピクセルに最適なカラーを自動的に選択、設定します。これにより、異なる照明コンディションで撮られた写真からでも、ユーザーは素晴らしい結果を手にすることが出来るようになりました。
PHOTOCONSISTENCY
この最適化ツールは、3DFゼファーで作成されたメッシュを効率化することだけにコミットされています。そして、バージョン3.0より利用可能です。
メッシュPhoto consistency最適化ツールでは、精度の妥協や元のシーン形状を変えることなく、モデル化されるサーフェスの詳細部を大幅に向上させることが出来ます。
Photo consistencyのオフ（左）とオン（右）でどれだけ結果に違いがあるかスライダーを使ってご確認ください。
MULTI-ICP
3DFゼファーは、マルチ-ICP（iterative closest point）を採用することで、レーザースキャナーのデータをインポートできます。マルチICPとは、2つの点群間距離を最小化するために用いられるアルゴリズムを意味します。
マルチ-ICPアルゴリズムは、異なる点群どおしをマージさせ、レーザースキャナーの点群データのカラー化を実行します。いかなるサイズの点群でも3DFゼファーのパフォーマンスに負荷を与えずインポートでき、素早く、正確にレーザースキャナーの点群データと位置合わせを行います。
3DF MASQUERADE
このツールは、3DFゼファーソフトウェアのインストールパッケージに含まれた、外部実行可能ファイルとして開発されました。Masqueradeでは、マスク操作時、なるべく操作時間を節約できるよう、スマート、かつ、手軽な方法で、画像エリアをマスクすることが可能です。
3DF Masqueradeは、バックグラウンドノイズが多い時や、モデルの対象がバックグラウンドに対して不自然に動かされた時に役に立ちます。最もありそうなシナリオは対象がターンテーブル上にある場合です。
3Dflow社は、以下の分野に特化された、カスタマイズコンピューター画像認識ソフトウェアソリューションを提供します。
- 3Dモデル化、現実からの3Dモデル復元（小さいスケール、大きいスケールのオブジェクト）
- 3Dステレオプロセス、拡張現実
長年に亘り、信頼のおける独自のコンピューター画像認識コードの堅実な開発を行ってまいりました。3Dflow社のコードベースは、マルチビュージオメトリ、2D画像フィルターおよび解析、ロバスト構造フィッティング、2及びマルチビューステレオアルゴリズム、ビュー合成、オプティカルフロー、キーポイント抽出、ディスクリプタ―拡張現実などのコンピューター画像認識のほとんどのトピックを網羅しています。
3Dflow社のエンジニアはネイティブc/c++およびGPU開発に高度に熟練しており、Qt、iOS、Androidのような異なるシステムのインターフェースの経験も得意です。
3Dflow社は、コンピューター画像認識、写真測量、モデル作成、産業用画像認識の分野でコンサルティングサービスを提供します。3Dflow社の一流テクノロジーは、商業用途でライセンス提供が可能です。柔軟かつ応用の利く価格選択で、ニーズに適合し、個々のシナリオに個別対応いたします。3DF Samantha と3DF Stasia は、スタンドアロンでも、一緒でも、パワフルで、しかも使いやすい、SDK（ソフトウェア開発キット）と共に、ライセンス提供できます。