論文の概要: Online Photometric Calibration of Automatic Gain Thermal Infrared
Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14292v2
- Date: Mon, 11 Jan 2021 16:09:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-16 20:46:32.062136
- Title: Online Photometric Calibration of Automatic Gain Thermal Infrared
Cameras
- Title（参考訳）: 自動利得熱赤外カメラのオンライン測光校正
- Authors: Manash Pratim Das, Larry Matthies and Shreyansh Daftry
- Abstract要約: サーマル赤外線カメラのオンラインフォトメトリック校正のためのアルゴリズムを紹介します。
提案手法は特別なドライバ/ハードウェアサポートを必要としない。
我々はこれを視覚計測とSLAMアルゴリズムの文脈で提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Thermal infrared cameras are increasingly being used in various applications
such as robot vision, industrial inspection and medical imaging, thanks to
their improved resolution and portability. However, the performance of
traditional computer vision techniques developed for electro-optical imagery
does not directly translate to the thermal domain due to two major reasons:
these algorithms require photometric assumptions to hold, and methods for
photometric calibration of RGB cameras cannot be applied to thermal-infrared
cameras due to difference in data acquisition and sensor phenomenology. In this
paper, we take a step in this direction, and introduce a novel algorithm for
online photometric calibration of thermal-infrared cameras. Our proposed method
does not require any specific driver/hardware support and hence can be applied
to any commercial off-the-shelf thermal IR camera. We present this in the
context of visual odometry and SLAM algorithms, and demonstrate the efficacy of
our proposed system through extensive experiments for both standard benchmark
datasets, and real-world field tests with a thermal-infrared camera in natural
outdoor environments.
- Abstract（参考訳）: サーマル赤外線カメラは、解像度と可搬性の向上により、ロボットビジョン、産業検査、医用イメージングなどの様々な用途でますます使われている。
しかし、電子光学画像のために開発された従来のコンピュータビジョン技術の性能は、2つの大きな理由により熱領域に直接変換されない:これらのアルゴリズムは保持する光量仮定を必要とし、rgbカメラの測光キャリブレーションの方法は、データ取得とセンサー現象学の違いのため、熱赤外カメラに適用できない。
本稿では,この方向への一歩を踏み出し,熱赤外カメラのオンライン光度校正のための新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は特定のドライバ/ハードウェアのサポートを必要としないため,市販の熱赤外線カメラにも適用可能である。
本稿では,視覚オドメトリとslamアルゴリズムの文脈でこれを示し,標準ベンチマークデータセットと自然環境におけるサーマル赤外線カメラを用いた実世界の実地実験の両方に対して,本システムの有効性を実証する。
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