青云翻译

本文提出了一种新颖的概率框架从多个立体图像的三维表面重建。该方法适用于一个独立的现场voxelized表示。迭代计划是用来估算场景点在于真正的3D表面上的概率。我们的方法的新颖之处在于的能力模型，并收回一些意见，这可能是闭塞的表面。这是通过3D场景点是在一个给定的图像的特定视图中可见明确估计的概率。这依赖于为朗伯表面上来看，如果其沿两种观点的投影像素强度的不同，然后点是必然的意见之一闭塞。我们目前从实际和合成图像集表面重建的结果。

本文从多个立体图像的 3D 曲面重建新型概率框架。离散 voxelized 表示，现场的工作方法。迭代计划用于估计现场点在于真正 3D 表面上的概率。我们的方法的新颖性位于模型和恢复，可能在一些视图中闭塞的曲面的能力。这通过显式估计一个 3D 场景点是从集合中的特定视图中可见的概率给图像。这依赖于这一事实为朗伯曲面上的点，如果其沿两个视图的投影像素强度不同，然后点一定闭塞在一个视图中。我们提出两个真正和合成图像集曲面重建的结果。

正在翻译，请等待...

本文件介绍了一个新的概率框架3D表面重建从多个立体图像。 工程的方法在一个单独的现场voxelized代表。 一个反复计划是用来估计概率的现场点是在真正的3D表面。 我们的新颖办法的能力,是在示范和收回表面闭塞而可能在一些意见。

本文从多个立体图像的 3D 曲面重建新型概率框架。离散 voxelized 表示，现场的工作方法。迭代计划用于估计现场点在于真正 3D 表面上的概率。我们的方法的新颖性位于模型和恢复，可能在一些视图中闭塞的曲面的能力。这通过显式估计一个 3D 场景点是从集合中的特定视图中可见的概率给图像。这依赖于这一事实为朗伯曲面上的点，如果其沿两个视图的投影像素强度不同，然后点一定闭塞在一个视图中。我们提出两个真正和合成图像集曲面重建的结果。