論文の概要: Rectifying homographies for stereo vision: analytical solution for minimal distortion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00123v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 22:35:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-02 14:18:59.189787
• Title: Rectifying homographies for stereo vision: analytical solution for minimal distortion
• Title（参考訳）: ステレオビジョンのための正交相同性:最小歪みの解析解
• Authors: Pasquale Lafiosca and Marta Ceccaroni
• Abstract要約: 整形化は、その後のステレオ対応問題を単純化するために用いられる。 本研究は、視点歪みを最小化する補正ホモグラフに対する閉形式解を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Stereo rectification is the determination of two image transformations (or homographies) that map corresponding points on the two images, projections of the same point in the 3D space, onto the same horizontal line in the transformed images. Rectification is used to simplify the subsequent stereo correspondence problem and speeding up the matching process. Rectifying transformations, in general, introduce perspective distortion on the obtained images, which shall be minimised to improve the accuracy of the following algorithm dealing with the stereo correspondence problem. The search for the optimal transformations is usually carried out relying on numerical optimisation. This work proposes a closed-form solution for the rectifying homographies that minimise perspective distortion. The experimental comparison confirms its capability to solve the convergence issues of the previous formulation. Its Python implementation is provided.
• Abstract（参考訳）: ステレオ補正は、2つの画像上の対応する点、つまり3次元空間の同じ点の投影を変換された画像の同じ水平線にマッピングする2つの画像変換(ホモグラフ)を決定したものである。 正則化は、その後のステレオ対応問題を単純化し、マッチングプロセスを高速化するために用いられる。 定形化変換は一般に、得られた画像に視点歪みを導入し、ステレオ対応問題に対処する次のアルゴリズムの精度を向上させるために最小化する。 最適変換の探索は通常、数値最適化に依存する。 本研究は視点歪みを最小化する正則ホモグラフに対する閉形式解を提案する。 実験による比較により,従来の定式化の収束問題を解く能力が確認された。 Pythonの実装が提供されている。

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