Semantic UV mapping to improve texture inpainting for indoor scenes

要約

この作業は、スキャンされた屋内メッシュのクラッター除去後のテクスチャ修復を改善することを目的としています。
これは、屋内シーンのセマンティック情報を利用して、壁や床などの個別の構造要素の 3D 表現と UV アイランドをより正確に照合する、新しい UV マッピング前処理ステップによって実現されます。
セマンティック UV マッピングは、幾何学的特徴だけでなく、現在のテクスチャに由来する視覚的特徴にも依存することで、古典的な UV アンラッピング アルゴリズムを強化します。
セグメンテーションにより UV マッピングが改善されると同時に、ばらばらのオブジェクトを除去した後のシーンの 3D 幾何学的再構成が簡素化されます。
セグメント化された各要素は、隣接する要素の境界条件を使用して個別に再構築できます。
これは前処理ステップとして実行されるため、将来的には幾何学的およびテクスチャ再構築のための他の特殊な方法を使用して、結果をさらに改善することができます。

要約(オリジナル)

This work aims to improve texture inpainting after clutter removal in scanned indoor meshes. This is achieved with a new UV mapping pre-processing step which leverages semantic information of indoor scenes to more accurately match the UV islands with the 3D representation of distinct structural elements like walls and floors. Semantic UV Mapping enriches classic UV unwrapping algorithms by not only relying on geometric features but also visual features originating from the present texture. The segmentation improves the UV mapping and simultaneously simplifies the 3D geometric reconstruction of the scene after the removal of loose objects. Each segmented element can be reconstructed separately using the boundary conditions of the adjacent elements. Because this is performed as a pre-processing step, other specialized methods for geometric and texture reconstruction can be used in the future to improve the results even further.

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