論文の概要: OSPC: Online Sequential Photometric Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17673v1
- Date: Sun, 28 May 2023 09:44:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 17:26:49.365426
- Title: OSPC: Online Sequential Photometric Calibration
- Title（参考訳）: OSPC:オンライン連続測光校正
- Authors: Jawad Haidar, Douaa Khalil, Daniel Asmar
- Abstract要約: 測光キャリブレーションは多くのコンピュータビジョンアプリケーションに必須である。
逐次推定手法を用いて,測光パラメータの解法を提案する。
- 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: Photometric calibration is essential to many computer vision applications.
One of its key benefits is enhancing the performance of Visual SLAM, especially
when it depends on a direct method for tracking, such as the standard KLT
algorithm. Another advantage could be in retrieving the sensor irradiance
values from measured intensities, as a pre-processing step for some vision
algorithms, such as shape-from-shading. Current photometric calibration systems
rely on a joint optimization problem and encounter an ambiguity in the
estimates, which can only be resolved using ground truth information. We
propose a novel method that solves for photometric parameters using a
sequential estimation approach. Our proposed method achieves high accuracy in
estimating all parameters; furthermore, the formulations are linear and convex,
which makes the solution fast and suitable for online applications. Experiments
on a Visual Odometry system validate the proposed method and demonstrate its
advantages.
- Abstract（参考訳）: 測光キャリブレーションは多くのコンピュータビジョンアプリケーションに必須である。
主な利点の1つは、特に標準のKLTアルゴリズムのようなトラッキングの直接的な方法に依存する場合、Visual SLAMの性能を向上させることである。
もうひとつの利点は、測定された強度からセンサーの照射値を取得することであり、シェーディングの形状のような視覚アルゴリズムの事前処理ステップである。
現在の測光キャリブレーションシステムは、共同最適化の問題に頼り、推定値の曖昧さに遭遇する。
本稿では, 逐次推定手法を用いて, 測光パラメータを求める新しい手法を提案する。
提案手法は,すべてのパラメータを高精度に推定でき,さらに定式化は線形かつ凸であり,その解を高速かつオンラインアプリケーションに適したものにしている。
提案手法を検証し,その利点を実証するビジュアルオドメトリーシステムの実験を行った。
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