論文の概要: Single Image Automatic Radial Distortion Compensation Using Deep
Convolutional Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08198v1
- Date: Tue, 14 Dec 2021 13:04:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-16 13:40:08.182657
- Title: Single Image Automatic Radial Distortion Compensation Using Deep
Convolutional Network
- Title(参考訳): 深部畳み込みネットワークを用いた単一画像自動放射歪補正
- Authors: Igor Janos, Wanda Benesova
- Abstract要約: 本稿では,深部畳み込みニューラルネットワークに基づく単一像の自動レンズ歪み補正法を提案する。
本手法は,スポーツ放送のアプリケーション領域で動作する放射歪みモデルの2つの高次係数を用いて,実時間性能と精度を向上する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.12891210250935145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In many computer vision domains, the input images must conform with the
pinhole camera model, where straight lines in the real world are projected as
straight lines in the image. Performing computer vision tasks on live sports
broadcast footage imposes challenging requirements where the algorithms cannot
rely on a specific calibration pattern must be able to cope with unknown and
uncalibrated cameras, radial distortion originating from complex television
lenses, few visual clues to compensate distortion by, and the necessity for
real-time performance. We present a novel method for single-image automatic
lens distortion compensation based on deep convolutional neural networks,
capable of real-time performance and accuracy using two highest-order
coefficients of the polynomial distortion model operating in the application
domain of sports broadcast. Keywords: Deep Convolutional Neural Network, Radial
Distortion, Single Image Rectification
- Abstract(参考訳): 多くのコンピュータビジョン領域では、入力画像はピンホールカメラモデルに準拠しなければならず、現実世界の直線は画像の直線として投影される。
ライブスポーツの放送映像でコンピュータビジョンのタスクを実行すると、アルゴリズムが特定のキャリブレーションパターンに頼らなくてはならず、未知のカメラや複雑なテレビレンズに由来する放射状の歪み、歪みを補う視覚手がかりの少なさ、リアルタイムパフォーマンスの必要性に対処できなければならないという困難な要件が課される。
本稿では,スポーツ放送のアプリケーションドメインで動作する多項式歪みモデルの2つの高次係数を用いて,リアルタイムの性能と精度を向上する,深部畳み込みニューラルネットワークに基づく単一像自動レンズ歪み補正手法を提案する。
キーワード:深層畳み込みニューラルネットワーク、放射歪、単一画像整流
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