論文の概要: Automated Calibration of Mobile Cameras for 3D Reconstruction of
Mechanical Pipes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02899v1
- Date: Fri, 4 Dec 2020 23:41:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-22 21:58:46.090855
- Title: Automated Calibration of Mobile Cameras for 3D Reconstruction of
Mechanical Pipes
- Title（参考訳）: メカニカルパイプの3次元再構成のための移動式カメラの自動校正
- Authors: Reza Maalek and Derek Lichti
- Abstract要約: この原稿は、大規模な円形の黒と白のターゲットフィールドを使用して、光学機器、特に移動式カメラの校正のための新しい枠組みを提供する。
i) 画像間のマッチングターゲット, (ii) 対象中心の系統的誤差の調整, (iii) 自由ネットワークの自己校正バンドル調整により校正解を反復的に改善するための新しい手法が導入された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This manuscript provides a new framework for calibration of optical
instruments, in particular mobile cameras, using large-scale circular black and
white target fields. New methods were introduced for (i) matching targets
between images; (ii) adjusting the systematic eccentricity error of target
centers; and (iii) iteratively improving the calibration solution through a
free-network self-calibrating bundle adjustment. It was observed that the
proposed target matching effectively matched circular targets in 270 mobile
phone images from a complete calibration laboratory with robustness to Type II
errors. The proposed eccentricity adjustment, which requires only camera
projective matrices from two views, behaved synonymous to available closed-form
solutions, which require several additional object space target information a
priori. Finally, specifically for the case of the mobile devices, the
calibration parameters obtained using our framework was found superior compared
to in-situ calibration for estimating the 3D reconstructed radius of a
mechanical pipe (approximately 45% improvement).
- Abstract（参考訳）: この原稿は、大規模な円形の黒と白のターゲットフィールドを使用して、光学機器、特にモバイルカメラの校正のための新しいフレームワークを提供する。
i)画像間の目標のマッチング、(ii)目標中心の系統的偏心誤差の調整、(iii)自由ネットワーク自己調整によるキャリブレーションソリューションの反復的改善のための新しい方法が導入された。
完全校正実験室から得られた270個の携帯電話画像において,提案したターゲットマッチングは,II型エラーに対するロバスト性を有する円形目標と効果的に一致した。
2つのビューからのカメラ投影行列のみを必要とする偏心調整は、事前にいくつかのオブジェクト空間ターゲット情報を必要とする利用可能なクローズドフォームソリューションと同義的に振る舞う。
最後に, 携帯機器の場合, 機械管の3次元再構成半径を推定するためのその場キャリブレーションよりも, フレームワークを用いて得られたキャリブレーションパラメータが優れていることがわかった(約45%改良)。
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