論文の概要: Zero-Shot Calibration of Fisheye Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14607v1
• Date: Mon, 30 Nov 2020 08:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 14:37:20.146435
• Title: Zero-Shot Calibration of Fisheye Cameras
• Title（参考訳）: 魚眼カメラのゼロショットキャリブレーション
• Authors: Jae-Yeong Lee
• Abstract要約: 提案手法は,カメラの水平及び垂直の視野情報から,画像の取得を伴わないカメラパラメータを推定する。 この方法は画像歪みが大きい広角カメラや魚眼カメラに特に有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.010956300138340428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel zero-shot camera calibration method that estimates camera parameters with no calibration image. It is common sense that we need at least one or more pattern images for camera calibration. However, the proposed method estimates camera parameters from the horizontal and vertical field of view information of the camera without any image acquisition. The proposed method is particularly useful for wide-angle or fisheye cameras that have large image distortion. Image distortion is modeled in the way fisheye lenses are designed and estimated based on the square pixel assumption of the image sensors. The calibration accuracy of the proposed method is evaluated on eight different commercial cameras qualitatively and quantitatively, and compared with conventional calibration methods. The experimental results show that the calibration accuracy of the zero-shot method is comparable to conventional full calibration results. The method can be used as a practical alternative in real applications where individual calibration is difficult or impractical, and in most field applications where calibration accuracy is less critical. Moreover, the estimated camera parameters by the method can also be used to provide proper initialization of any existing calibration methods, making them to converge more stably and avoid local minima.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,キャリブレーション画像のないカメラパラメータを推定するゼロショットカメラキャリブレーション手法を提案する。 カメラのキャリブレーションには少なくとも1つ以上のパターン画像が必要であるのは常識である。 しかし,提案手法ではカメラの水平および垂直視野情報からカメラパラメータを画像取得せずに推定する。 提案手法は画像歪みが大きい広角カメラや魚眼カメラに特に有用である。 画像歪みは、画像センサの平方ピクセルの仮定に基づいて、魚眼レンズの設計と推定方法によってモデル化される。 提案手法の校正精度は8種類の商用カメラで定性的・定量的に評価し,従来の校正法と比較した。 実験の結果,ゼロショット法の校正精度は従来の全校正結果に匹敵することがわかった。 この方法は、個々のキャリブレーションが困難または実用的でない実アプリケーションや、キャリブレーション精度が重要でないほとんどのフィールドアプリケーションにおいて、実用的な代替手段として利用することができる。 さらに,既存のキャリブレーション手法を適切に初期化するためにカメラパラメータを推定することで,より安定に収束し,局所最小化を回避することができる。

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