論文の概要: Use of a smartphone camera to determine the focal length of a thin lens
by finding the transverse magnification of the virtual image of an object
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08751v1
- Date: Mon, 17 Oct 2022 05:09:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 21:07:46.868437
- Title: Use of a smartphone camera to determine the focal length of a thin lens
by finding the transverse magnification of the virtual image of an object
- Title(参考訳): 物体の仮想画像の横断拡大を求めることで、薄いレンズの焦点距離を決定するためのスマートフォンカメラの使用
- Authors: Sanjoy Kumar Pal, Soumen Sarkar, Surajit Chakrabarti
- Abstract要約: スマートフォンカメラで物体の仮想像を撮影することで、凹凸レンズの焦点距離を決定した。
我々は同様に、レンズから焦点距離に収まる物体の仮想像を形成することにより、凸レンズの焦点長を決定した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work we have determined the focal length of a concave lens by
photographing the virtual image of an object by a smartphone camera. We have
similarly determined the focal length of a convex lens by forming a virtual
image of an object keeping it within the focal distance from the lens. When a
photograph is taken by a smartphone, the transverse width of the image on the
sensor of the camera in pixels can be read off by software available freely
from the internet. By taking a photograph of the virtual image from two
positions of the camera separated by a distance along the line of sight of the
camera, we have determined the transverse width of the virtual image. From this
we find the focal lengths of the lenses knowing the transverse width and the
distance of the object from the lenses.
- Abstract(参考訳): 本研究では,スマートフォンのカメラで物体の仮想画像を撮影することにより,凹レンズの焦点距離を決定する。
同様に、レンズから焦点距離内に保持する物体の仮想画像を形成することにより、凸レンズの焦点距離を判定した。
スマートフォンで写真を撮影すると、インターネットから自由に利用できるソフトウェアにより、画素内のカメラのセンサ上の画像の横幅を読み取ることができる。
カメラの2つの位置からカメラの視線に沿って距離を隔てて仮想画像の写真を撮影することにより、仮想画像の横幅を判定した。
このことから、レンズの焦点距離は、レンズから横幅と物体の距離を知ることができる。
関連論文リスト
- Learning Lens Blur Fields [16.03404747571812]
本稿では、ブラーの高次元神経表現を$-$ittheレンズブラー場を$-$で導入し、それを取得するための実用的な方法を提案する。
得られた5Dブラーフィールドは,同じメイクとモデルのスマートフォンデバイスの光学的挙動の違いを初めて明らかにするために,表現力と精度が十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T19:10:45Z) - Virtual Mirrors: Non-Line-of-Sight Imaging Beyond the Third Bounce [11.767522056116842]
非視線撮像法(NLOS)は、間接照明を用いて観察者が見えない複雑なシーンを再構成することができる。
我々は、平面拡散面が、計算波ベースのNLOSイメージング領域で用いられる波長で特異に振る舞うことを重要視する。
我々はこの観測を利用して、第3バウンスを超えて照明を用いたNLOSイメージングの能力を拡大する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-26T17:59:20Z) - Angle Sensitive Pixels for Lensless Imaging on Spherical Sensors [22.329417756084094]
OrbCamは球面センサーで撮影するためのレンズレスアーキテクチャである。
曲面上の画素配向の多様性はシーンとセンサ間のマッピングの条件付けを改善するのに十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-28T06:28:53Z) - ParticleSfM: Exploiting Dense Point Trajectories for Localizing Moving
Cameras in the Wild [57.37891682117178]
本稿では,一対の光流からの高密度対応に基づく動画の高密度間接構造抽出手法を提案する。
不規則点軌道データを処理するために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
MPIシンテルデータセットを用いた実験により,我々のシステムはより正確なカメラ軌道を生成することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T09:19:45Z) - Learning rich optical embeddings for privacy-preserving lensless image
classification [17.169529483306103]
我々は、光学系をエンコーダとしてキャストするユニークな多重化特性を利用して、カメラセンサーに直接学習した埋め込みを生成する。
画像分類の文脈では、エンコーダのパラメータと画像分類器のパラメータをエンドツーエンドで共同で最適化する。
我々の実験は、レンズレス光エンコーダとデジタル処理を共同で学習することで、センサーに低解像度の埋め込みが可能であることを示し、その結果、これらの測定から有意義な画像の復元がはるかに困難であることから、プライバシーが向上することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-03T07:38:09Z) - Attentive and Contrastive Learning for Joint Depth and Motion Field
Estimation [76.58256020932312]
単眼視システムからシーンの3次元構造とともにカメラの動きを推定することは複雑な作業である。
モノクロ映像からの3次元物体運動場推定のための自己教師付き学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-13T16:45:01Z) - Defocus Map Estimation and Deblurring from a Single Dual-Pixel Image [54.10957300181677]
本稿では,1枚のデュアルピクセルイメージを入力として,画像のデフォーカスマップを同時に推定する手法を提案する。
本手法は,デフォーカスマップ推定とぼかし除去の両方において,教師なしでも事前作業を改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T00:09:07Z) - An End-to-End Autofocus Camera for Iris on the Move [48.14011526385088]
本稿では,焦点可変レンズを用いた移動物体の虹彩領域を能動的に再焦点する高速オートフォーカスカメラを提案する。
我々のエンドツーエンドの計算アルゴリズムは、1つのぼやけた画像からベストフォーカス位置を予測し、自動的にレンズダイオプタ制御信号を生成する。
その結果,静的および動的シーンにおける生体認識のためのカメラの利点が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T03:00:39Z) - Minimal Solutions for Panoramic Stitching Given Gravity Prior [53.047330182598124]
我々は,光学中心が一致するカメラで撮影した画像のパノラマ画像縫合に対する最小限の解を提案する。
固定長や焦点距離の変動を視線歪みの有無で仮定し, 4つの実用的なカメラ構成について検討した。
シンセサイザーは、合成シーンと、Sun360データセットから500万枚以上の実画像のペアと、IMUを搭載した2台のスマートフォンを使って、私たちによって撮影されたシーンの両方でテストされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-01T13:17:36Z) - Baseline and Triangulation Geometry in a Standard Plenoptic Camera [6.719751155411075]
レンズカメラに三角測量を適用可能な幾何学的光場モデルを提案する。
提案手法から推定した距離は,カメラの前に設置した実物の距離と一致している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-09T15:31:14Z) - Single View Metrology in the Wild [94.7005246862618]
本研究では,物体の3次元の高さや地上のカメラの高さで表現されるシーンの絶対的なスケールを再現する,単一ビューメロジに対する新しいアプローチを提案する。
本手法は,被写体の高さなどの3Dエンティティによる未知のカメラとの相互作用から,弱い教師付き制約を抑えるために設計されたディープネットワークによって学習されたデータ駆動の先行情報に依存する。
いくつかのデータセットと仮想オブジェクト挿入を含むアプリケーションに対して、最先端の定性的かつ定量的な結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-18T22:31:33Z)
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。