論文の概要: Baseline and Triangulation Geometry in a Standard Plenoptic Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04638v2
• Date: Wed, 20 Jan 2021 12:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 06:35:00.554573
• Title: Baseline and Triangulation Geometry in a Standard Plenoptic Camera
• Title（参考訳）: プレンオプティクス標準カメラのベースラインと三角測量幾何学
• Authors: Christopher Hahne, Amar Aggoun, Vladan Velisavljevic, Susanne Fiebig, Matthias Pesch
• Abstract要約: レンズカメラに三角測量を適用可能な幾何学的光場モデルを提案する。 提案手法から推定した距離は,カメラの前に設置した実物の距離と一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.719751155411075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we demonstrate light field triangulation to determine depth distances and baselines in a plenoptic camera. Advances in micro lenses and image sensors have enabled plenoptic cameras to capture a scene from different viewpoints with sufficient spatial resolution. While object distances can be inferred from disparities in a stereo viewpoint pair using triangulation, this concept remains ambiguous when applied in the case of plenoptic cameras. We present a geometrical light field model allowing the triangulation to be applied to a plenoptic camera in order to predict object distances or specify baselines as desired. It is shown that distance estimates from our novel method match those of real objects placed in front of the camera. Additional benchmark tests with an optical design software further validate the model's accuracy with deviations of less than +-0.33 % for several main lens types and focus settings. A variety of applications in the automotive and robotics field can benefit from this estimation model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,plenopticカメラにおける深度距離とベースラインを決定するために,光場の三角測量を行う。 マイクロレンズとイメージセンサーの進歩により、カメラは十分な空間解像度で異なる視点からシーンを捉えられるようになった。 対象距離は三角測量を用いてステレオ視点対の差から推測できるが、プレン光学カメラの場合、この概念はあいまいなままである。 対象距離を予測したり、必要に応じてベースラインを指定するために、三角測量をプレンオプティカルカメラに適用できる幾何学的光場モデルを提案する。 提案手法から推定した距離は,カメラの前に設置した実物の距離と一致している。 光設計ソフトウェアによる追加のベンチマークテストは、いくつかの主レンズタイプとフォーカス設定で+-0.33 %未満の偏差でモデルの精度をさらに検証する。 自動車とロボット分野の様々な応用がこの推定モデルから恩恵を受けることができる。

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