論文の概要: Robust 360-8PA: Redesigning The Normalized 8-point Algorithm for 360-FoV Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10900v1
• Date: Thu, 22 Apr 2021 07:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 21:25:45.096291
• Title: Robust 360-8PA: Redesigning The Normalized 8-point Algorithm for 360-FoV Images
• Title（参考訳）: ロバスト360-8PA:360FoV画像の正規化8点アルゴリズムを再設計
• Authors: Bolivar Solarte, Chin-Hsuan Wu, Kuan-Wei Lu, Min Sun, Wei-Chen Chiu, Yi-Hsuan Tsai
• Abstract要約: 球面投影における360-fov画像から本質行列を推定する新しい手法を提案する。 我々の正規化は、時間を大幅に上回ることなく、カメラの精度を約20%向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.11097060367591
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel preconditioning strategy for the classic 8-point algorithm (8-PA) for estimating an essential matrix from 360-FoV images (i.e., equirectangular images) in spherical projection. To alleviate the effect of uneven key-feature distributions and outlier correspondences, which can potentially decrease the accuracy of an essential matrix, our method optimizes a non-rigid transformation to deform a spherical camera into a new spatial domain, defining a new constraint and a more robust and accurate solution for an essential matrix. Through several experiments using random synthetic points, 360-FoV, and fish-eye images, we demonstrate that our normalization can increase the camera pose accuracy by about 20% without significantly overhead the computation time. In addition, we present further benefits of our method through both a constant weighted least-square optimization that improves further the well known Gold Standard Method (GSM) (i.e., the non-linear optimization by using epipolar errors); and a relaxation of the number of RANSAC iterations, both showing that our normalization outcomes a more reliable, robust, and accurate solution.
• Abstract（参考訳）: 球面投影における360-FoV画像(等方形画像)から必須行列を推定するための,古典的8点アルゴリズム(8-PA)の新たなプレコンディショニング手法を提案する。 必要行列の精度を低下させる可能性のある不均一な鍵特徴分布と異常対応の効果を緩和するために,球面カメラを新たな空間領域に変形させる非剛性変換を最適化し,新たな制約と本質行列に対するよりロバストで正確な解を定義する。 ランダム合成点, 360fov, 魚眼画像を用いた実験により, 計算時間を大幅にオーバーヘッドすることなく, カメラのポーズ精度を約20%向上できることを示した。 さらに、本手法のさらなる利点として、よく知られたゴールドスタンダード・メソッド(GSM)をさらに改善する定数重み付き最小二乗最適化(すなわち、エピポーラ誤差を用いた非線形最適化)と、RANSACイテレーションの数を緩和することにより、正規化結果がより信頼性が高く、堅牢で、正確な解であることを示す。

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