論文の概要: Structure of Multiple Mirror System from Kaleidoscopic Projections of
Single 3D Point
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15501v1
- Date: Mon, 29 Mar 2021 11:12:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-30 14:52:37.853409
- Title: Structure of Multiple Mirror System from Kaleidoscopic Projections of
Single 3D Point
- Title(参考訳): 単一3次元点のカレイドスコープ投影による多重ミラー系の構造
- Authors: Kosuke Takahashi and Shohei Nobuhara
- Abstract要約: 本稿では,複数の平面ミラーとカメラから構成されるカレイドスコピックイメージングシステムの構造を発見するための新しいアルゴリズムを提案する。
本論文の重要な貢献は、未知のジオメトリの1つの3次元点を用いて、これらの問題に対する新しいアルゴリズムを提案することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.345346642066511
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a novel algorithm of discovering the structure of a
kaleidoscopic imaging system that consists of multiple planar mirrors and a
camera. The kaleidoscopic imaging system can be recognized as the virtual
multi-camera system and has strong advantages in that the virtual cameras are
strictly synchronized and have the same intrinsic parameters. In this paper, we
focus on the extrinsic calibration of the virtual multi-camera system. The
problems to be solved in this paper are two-fold. The first problem is to
identify to which mirror chamber each of the 2D projections of mirrored 3D
points belongs. The second problem is to estimate all mirror parameters, i.e.,
normals, and distances of the mirrors. The key contribution of this paper is to
propose novel algorithms for these problems using a single 3D point of unknown
geometry by utilizing a kaleidoscopic projection constraint, which is an
epipolar constraint on mirror reflections. We demonstrate the performance of
the proposed algorithm of chamber assignment and estimation of mirror
parameters with qualitative and quantitative evaluations using synthesized and
real data.
- Abstract(参考訳): 本稿では,複数の平面ミラーとカメラから構成されるカレイドスコピックイメージングシステムの構造を発見するための新しいアルゴリズムを提案する。
kaleidoscopic imaging systemは仮想マルチカメラシステムとして認識でき、仮想カメラが厳密に同期され、同じ固有パラメータを持つという大きな利点がある。
本稿では,仮想マルチカメラシステムの過渡的キャリブレーションに注目する。
この論文で解決すべき問題は2つある。
第1の問題は、鏡面3d点の2次元射影がどの鏡室に属するかを特定することである。
第2の問題は、ミラーのすべてのパラメータ、すなわち正規値と距離を推定することである。
本稿では,鏡面反射のエピポーラ制約であるカレイドスコープ射影制約を用いて,未知幾何学の単一3次元点を用いて,これらの問題に対する新しいアルゴリズムを提案する。
本研究では,合成および実データを用いた定性的・定量的評価を行い,室内配置アルゴリズムの性能とミラーパラメータの推定を実証する。
関連論文リスト
- Gaussian Splatting in Mirrors: Reflection-Aware Rendering via Virtual Camera Optimization [14.324573496923792]
3D-GSはしばしばリフレクションを仮想空間と誤解し、ミラー内の曖昧で一貫性のないマルチビューレンダリングをもたらす。
本稿では,リフレクションを物理ベース仮想カメラとしてモデル化することで,高品質なマルチビュー一貫したリフレクションレンダリングを実現する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-02T14:53:24Z) - Reflecting Reality: Enabling Diffusion Models to Produce Faithful Mirror Reflections [26.02117310176884]
拡散型生成モデルを用いて、高現実的で可視なミラー反射を生成する問題に取り組む。
これを可能にするために、鏡の前にオブジェクトが置かれた多様な合成シーンの大規模なデータセットであるSynMirrorを作成します。
本研究では,高品質な幾何整合性およびフォトリアリスティックミラー反射を生成するミラーフュージョン法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T02:59:07Z) - MirrorGaussian: Reflecting 3D Gaussians for Reconstructing Mirror Reflections [58.003014868772254]
MirrorGaussian は 3D Gaussian Splatting に基づくリアルタイムレンダリングによるミラーシーン再構築手法である。
本稿では,現実の3Dガウスと鏡面の両面の微分を可能にする直感的なデュアルレンダリング戦略を提案する。
我々の手法は既存の手法よりも優れており、最先端の結果が得られている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T09:58:03Z) - Towards Unified 3D Object Detection via Algorithm and Data Unification [70.27631528933482]
我々は、最初の統一型マルチモーダル3Dオブジェクト検出ベンチマークMM-Omni3Dを構築し、上記のモノクロ検出器をマルチモーダルバージョンに拡張する。
設計した単分子・多モード検出器をそれぞれUniMODEとMM-UniMODEと命名した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T18:59:31Z) - MirrorCalib: Utilizing Human Pose Information for Mirror-based Virtual Camera Calibration [3.776930498297967]
本稿では,鏡を用いたエクササイズビデオにおいて,実際のカメラと比較して仮想カメラのパラメータを推定する新しいタスクを提案する。
人体と2次元関節位置の事前知識を用いて、カメラ外在パラメータを推定する。
MirrorCalibは、実世界のデータセットで1.82degの回転誤差と69.51mmの翻訳誤差を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-05T23:25:21Z) - Mirror-Aware Neural Humans [21.0548144424571]
我々は,カメラの自動校正により,市販の2Dポーズから始まるコンシューマレベルの3Dモーションキャプチャシステムを開発した。
我々は,身体モデル学習のメリットを実証的に実証し,難解なミラーシーンにおける隠蔽を考慮に入れた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-09T10:43:45Z) - Monocular 3D Object Detection with Depth from Motion [74.29588921594853]
我々は、正確な物体深度推定と検出にカメラエゴモーションを利用する。
我々のフレームワークはDfM(Depth from Motion)と呼ばれ、2D画像の特徴を3D空間に持ち上げて3Dオブジェクトを検出する。
我々のフレームワークは、KITTIベンチマークにおいて最先端の手法よりも大きなマージンで優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-26T15:48:46Z) - Calibrated and Partially Calibrated Semi-Generalized Homographies [65.29477277713205]
視点と一般化カメラから半一般化ホモグラフィーを推定するための最初の最小解を提案する。
提案した解法は、多くの合成および実世界の実験で実証されたように安定かつ効率的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-11T08:56:24Z) - Deep 3D Capture: Geometry and Reflectance from Sparse Multi-View Images [59.906948203578544]
本稿では,任意の物体の高品質な形状と複雑な空間変化を持つBRDFを再構成する学習に基づく新しい手法を提案する。
まず、深層多視点ステレオネットワークを用いて、ビューごとの深度マップを推定する。
これらの深度マップは、異なるビューを粗く整列するために使用される。
本稿では,新しい多視点反射率推定ネットワークアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-27T21:28:54Z) - Multi-View Photometric Stereo: A Robust Solution and Benchmark Dataset
for Spatially Varying Isotropic Materials [65.95928593628128]
多視点光度ステレオ技術を用いて3次元形状と空間的に異なる反射率の両方をキャプチャする手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、遠近点光源と遠近点光源に適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-18T12:26:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。