論文の概要: Image Stitching and Rectification for Hand-Held Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09229v1
- Date: Thu, 20 Aug 2020 23:31:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 03:50:02.186358
- Title: Image Stitching and Rectification for Hand-Held Cameras
- Title（参考訳）: ハンドヘルドカメラの画像処理と再現
- Authors: Bingbing Zhuang and Quoc-Huy Tran
- Abstract要約: 我々は、ローリングシャッター(RS)カメラにおけるスキャンライン変動カメラのポーズを考慮に入れた、新しい微分ホモグラフィーを導出する。
我々は,手持ちの揺動カメラで撮影した画像に対して,RS画像の縫合と整形の両方において,最先端の手法よりも優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.694946451997815
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we derive a new differential homography that can account for
the scanline-varying camera poses in Rolling Shutter (RS) cameras, and
demonstrate its application to carry out RS-aware image stitching and
rectification at one stroke. Despite the high complexity of RS geometry, we
focus in this paper on a special yet common input -- two consecutive frames
from a video stream, wherein the inter-frame motion is restricted from being
arbitrarily large. This allows us to adopt simpler differential motion model,
leading to a straightforward and practical minimal solver. To deal with
non-planar scene and camera parallax in stitching, we further propose an
RS-aware spatially-varying homography field in the principle of
As-Projective-As-Possible (APAP). We show superior performance over
state-of-the-art methods both in RS image stitching and rectification,
especially for images captured by hand-held shaking cameras.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ローリングシャッター(RS)カメラにおける走査型カメラポーズを考慮に入れた新しい微分ホモグラフィーを導出し,一ストロークでRS認識画像の縫合と修正を行うための応用を実証する。
rs幾何の複雑度が高いにもかかわらず,本論文では映像ストリームからの2フレーム連続の特殊な入力に焦点をあて,フレーム間移動が任意に大きいことを制限した。
これにより、より単純な微分運動モデルを採用することができ、単純で実用的な最小解法が得られる。
縫合における非平面シーンとカメラパララックスに対処するため,我々はさらに,as-projective-as-possible (apap) の原理で空間的に変化するホモグラフィ場を提案する。
我々は,手持ちの揺動カメラで撮影した画像に対して,RS画像の縫合と整形の両方において最先端の手法よりも優れた性能を示す。
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