論文の概要: Perspective Fields for Single Image Camera Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03239v1
- Date: Tue, 6 Dec 2022 18:59:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 17:16:35.290650
- Title: Perspective Fields for Single Image Camera Calibration
- Title（参考訳）: 単一画像カメラ校正のための視点場
- Authors: Linyi Jin, Jianming Zhang, Yannick Hold-Geoffroy, Oliver Wang, Kevin
Matzen, Matthew Sticha, David F. Fouhey
- Abstract要約: 画像の局所的なパースペクティブ特性をモデル化する表現として、パースペクティブフィールドを提案する。
パースペクティブフィールドは、カメラビューに関する画素ごとの情報を含み、アップベクトルと緯度値としてパラメータ化される。
我々は、パースペクティブフィールドを予測するためにニューラルネットワークを訓練し、予測されたパースペクティブフィールドを簡単にキャリブレーションパラメータに変換することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.15297775014322
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Geometric camera calibration is often required for applications that
understand the perspective of the image. We propose perspective fields as a
representation that models the local perspective properties of an image.
Perspective Fields contain per-pixel information about the camera view,
parameterized as an up vector and a latitude value. This representation has a
number of advantages as it makes minimal assumptions about the camera model and
is invariant or equivariant to common image editing operations like cropping,
warping, and rotation. It is also more interpretable and aligned with human
perception. We train a neural network to predict Perspective Fields and the
predicted Perspective Fields can be converted to calibration parameters easily.
We demonstrate the robustness of our approach under various scenarios compared
with camera calibration-based methods and show example applications in image
compositing.
- Abstract（参考訳）: 幾何カメラのキャリブレーションは、画像の視点を理解するためにしばしば必要となる。
画像の局所的視点特性をモデル化する表現として視点場を提案する。
パースペクティブフィールドは、カメラビューに関する画素ごとの情報を含み、アップベクトルと緯度値としてパラメータ化される。
この表現はカメラモデルについて最小限の仮定をしており、クロッピング、ワーピング、回転といった一般的な画像編集操作に不変または同変であるため、多くの利点がある。
また、より解釈可能で、人間の知覚と一致している。
我々は、視点場を予測するためにニューラルネットワークを訓練し、予測された視点場をキャリブレーションパラメータに容易に変換できる。
本手法は,カメラキャリブレーション方式と比較して,様々なシナリオにおいてロバスト性を示し,画像合成への応用例を示す。
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