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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01013v2
• Date: Sun, 18 Aug 2024 15:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 04:26:45.257090
• Title: A Synthetic Benchmarking Pipeline to Compare Camera Calibration Algorithms
• Title（参考訳）: カメラキャリブレーションアルゴリズムの比較のための合成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: 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。 このデータセットは、同一の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、単視点校正アルゴリズムと多視点校正アルゴリズムの両方を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.503003860563811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate camera calibration is crucial for various computer vision applications. However, measuring calibration accuracy in the real world is challenging due to the lack of datasets with ground truth to evaluate them. 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 for both monocular and multi-camera systems. The dataset evaluates both single and multi-view calibration algorithms by measuring re-projection and root-mean-square errors for identical patterns and camera settings. Additionally, we analyze the significance of different patterns using different calibration configurations. 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, 実世界のキャリブレーション精度の測定は, 基礎的真理を持つデータセットが不足しているため困難である。 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。 モノクロ・マルチカメラ・システムのための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、ノイズレベルを備えた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、同一の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、単視点校正アルゴリズムと多視点校正アルゴリズムの両方を評価する。 さらに、異なるキャリブレーション構成を用いて、異なるパターンの重要性を分析する。 実験により,様々なキャリブレーションアルゴリズムとパターンを評価する上で,SynthCalの有効性が示された。

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