論文の概要: Revisiting Rolling Shutter Bundle Adjustment: Toward Accurate and Fast
Solution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08503v3
- Date: Tue, 18 Apr 2023 14:16:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 18:32:31.632636
- Title: Revisiting Rolling Shutter Bundle Adjustment: Toward Accurate and Fast
Solution
- Title（参考訳）: 転がりシャッターバンドル調整の再検討:正確かつ高速な解を目指して
- Authors: Bangyan Liao, Delin Qu, Yifei Xue, Huiqing Zhang, Yizhen Lao
- Abstract要約: 本研究では,ローリングシャッター(RS)カメラを用いて,カメラの6-DoFポーズと環境形状を推定し,ロバストで高速なバンドル調整ソリューションを提案する。
これは、センサーの追加、フレームレートの高い動画の入力、カメラの動きに対する制限的な仮定、読み出し方向、効率の低下など、既存の作業の課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.317266060165099
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a robust and fast bundle adjustment solution that estimates the
6-DoF pose of the camera and the geometry of the environment based on
measurements from a rolling shutter (RS) camera. This tackles the challenges in
the existing works, namely relying on additional sensors, high frame rate video
as input, restrictive assumptions on camera motion, readout direction, and poor
efficiency. To this end, we first investigate the influence of normalization to
the image point on RSBA performance and show its better approximation in
modelling the real 6-DoF camera motion. Then we present a novel analytical
model for the visual residual covariance, which can be used to standardize the
reprojection error during the optimization, consequently improving the overall
accuracy. More importantly, the combination of normalization and covariance
standardization weighting in RSBA (NW-RSBA) can avoid common planar degeneracy
without needing to constrain the filming manner. Besides, we propose an
acceleration strategy for NW-RSBA based on the sparsity of its Jacobian matrix
and Schur complement. The extensive synthetic and real data experiments verify
the effectiveness and efficiency of the proposed solution over the
state-of-the-art works. We also demonstrate the proposed method can be easily
implemented and plug-in famous GSSfM and GSSLAM systems as completed RSSfM and
RSSLAM solutions.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ローリングシャッター(RS)カメラの計測値に基づいて,カメラの6-DoFポーズと環境形状を推定する頑健で高速なバンドル調整ソリューションを提案する。
これは、センサーの追加、フレームレートの高い動画の入力、カメラの動きに対する制限的な仮定、読み出し方向、低効率といった既存の作業の課題に取り組む。
この目的のために,まず画像点の正規化がRSBA性能に与える影響について検討し,実際の6-DoFカメラ動作のモデル化において,その近似性を示す。
そこで本研究では,視覚残差共分散の新たな解析モデルを提案し,最適化中の再投影誤差を標準化し,全体の精度を向上させる。
さらに重要なことに、rsba(nw-rsba)における正規化と共分散標準化の重み付けの組み合わせは、撮影方法に制約を加えることなく、共通の平面縮退を避けることができる。
さらに,そのヤコビ行列とシュール補体の空間性に基づくNW-RSBAの加速戦略を提案する。
広範な合成および実データ実験により,提案手法の有効性と有効性が検証された。
また,提案手法はrssfmおよびrsslamソリューションとして,gssfmおよびgsslamシステムを容易に実装し,プラグインできることを示す。
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