論文の概要: SynthCal: A Synthetic Benchmarking Pipeline to Compare Camera Calibration Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01013v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 13:44:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 13:01:56.267643
• Title: SynthCal: A Synthetic Benchmarking Pipeline to Compare Camera Calibration Algorithms
• Title（参考訳）: SynthCal: カメラキャリブレーションアルゴリズムを比較するためのベンチマークパイプライン
• Authors: Lala Shakti Swarup Ray, Bo Zhou, Lars Krupp, Sungho Suh, Paul Lukowicz
• Abstract要約: 4つの共通パターン、2つのカメラタイプ、2つの環境、様々なビュー、歪み、照明、騒音レベルを持つSynthCal生成キャリブレーションデータセットを提案する。 このデータセットは、同一パターンとカメラ設定に対する再投影とルート平均二乗誤差を測定することにより、単一ビュー校正アルゴリズムを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.421780713537146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate camera calibration is crucial for various computer vision applications. However, measuring camera parameters in the real world is challenging and arduous, and there needs to be a dataset with ground truth to evaluate calibration algorithms' accuracy. In this paper, we present SynthCal, a synthetic camera calibration benchmarking pipeline that generates images of calibration patterns to measure and enable accurate quantification of calibration algorithm performance in camera parameter estimation. We present a SynthCal-generated calibration dataset with four common patterns, two camera types, and two environments with varying view, distortion, lighting, and noise levels. The dataset evaluates single-view calibration algorithms by measuring reprojection and root-mean-square errors for identical patterns and camera settings. Additionally, we analyze the significance of different patterns using Zhang's method, which estimates intrinsic and extrinsic camera parameters with known correspondences between 3D points and their 2D projections in different configurations and environments. The experimental results demonstrate the effectiveness of SynthCal in evaluating various calibration algorithms and patterns.
• Abstract（参考訳）: 正確なカメラキャリブレーションは様々なコンピュータビジョンアプリケーションに不可欠である。 しかし,実世界のカメラパラメータの測定は困難かつ困難であり,キャリブレーションアルゴリズムの精度を評価するためには,基礎的真理を持つデータセットが必要となる。 本稿では,カメラパラメータ推定におけるキャリブレーションアルゴリズムの性能の正確な定量化を実現するために,キャリブレーションパターンの画像を生成する合成カメラキャリブレーションベンチマークパイプラインであるSynthCalを提案する。 4つの共通パターン、2つのカメラタイプ、2つの環境、様々なビュー、歪み、照明、騒音レベルを持つSynthCal生成キャリブレーションデータセットを提案する。 データセットは、同一のパターンとカメラの設定で再投影とルート平均二乗誤差を測定することによって、シングルビューキャリブレーションアルゴリズムを評価する。 また,zhang法を用いて,3d点とその2次元射影との対応が知られているカメラパラメータを,構成や環境によって異なるzhang法を用いて推定する。 実験結果は,様々なキャリブレーションアルゴリズムとパターンの評価におけるSynthCalの有効性を示した。

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