La ricostruzione automatica di modelli tridimensionali a partire da dati acquisiti, siano essi immagini o nuvole di punti 3D, è da alcuni decenni uno dei temi centrali della computer grafica e della computer vision. In questo campo, il CRS4 ha introdotto varie tecnologie di visual computing all’avanguardia, utilizzando sia gli approcci di ragionamento geometrico sia quelli di deep learning basati su reti neurali artificiali.
Nel 2016, in particolare, è stato proposto uno dei primi metodi capaci di ricostruire efficacemente interni multi-ambiente da nuvole di punti. Successivamente ci siamo concentrati sul compito ancora più impegnativo della ricostruzione di scene da immagini panoramiche, un’area in cui negli ultimi anni abbiamo sviluppato diverse soluzioni all’avanguardia.
Le pubblicazioni più rilevanti su questo argomento sono le seguenti:
- Claudio Mura, Oliver Mattausch, Alberto Jaspe Villanueva, Enrico Gobbetti, and Renato Pajarola. Automatic Room Detection and Reconstruction in Cluttered Indoor Environments with Complex Room Layouts. Computers & Graphics, 44: 20-32, November 2014. https://doi.org/10.1016/j.cag.2014.07.005.
- Giovanni Pintore, Fabio Ganovelli, Ruggero Pintus, Roberto Scopigno, and Enrico Gobbetti. 3D floor plan recovery from overlapping spherical images. Computational Visual Media, 4(4): 367-383, December 2018. https://doi.org/10.1007/s41095-018-0125-9.
https://doi.org/10.1007/s41095-018-0125-9. - Giovanni Pintore, Ruggero Pintus, Fabio Ganovelli, Roberto Scopigno, and Enrico Gobbetti. Recovering 3D existing-conditions of indoor structures from spherical images. Computers & Graphics, 77: 16-29, December 2018. https://doi.org/10.1016/j.cag.2018.09.013.
- Giovanni Pintore, Fabio Ganovelli, Alberto Jaspe Villanueva, and Enrico Gobbetti. Automatic modeling of cluttered multi-room floor plans from panoramic images. Computers Graphics Forum, 38(7): 347-358, 2019. https://doi.org/10.1111/cgf.13842
- Giovanni Pintore, Marco Agus, and Enrico Gobbetti. AtlantaNet: Inferring the 3D Indoor Layout from a Single 360 Image beyond the Manhattan World Assumption. In Proc. ECCV, August 2020.
