論文の概要: How to turn your camera into a perfect pinhole model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11326v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 13:54:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-21 15:50:21.486277
- Title: How to turn your camera into a perfect pinhole model
- Title（参考訳）: カメラを完璧なピンホールモデルに変える方法
- Authors: Ivan De Boi, Stuti Pathak, Marina Oliveira, Rudi Penne
- Abstract要約: 本稿では,画像からの歪みを除去する前処理ステップを含む新しいアプローチを提案する。
本手法は歪みモデルを仮定する必要がなく, 厳しい歪み画像に適用できる。
このモデルは、多くのアルゴリズムとアプリケーションの深刻なアップグレードを可能にします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38233569758620056
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Camera calibration is a first and fundamental step in various computer vision
applications. Despite being an active field of research, Zhang's method remains
widely used for camera calibration due to its implementation in popular
toolboxes. However, this method initially assumes a pinhole model with
oversimplified distortion models. In this work, we propose a novel approach
that involves a pre-processing step to remove distortions from images by means
of Gaussian processes. Our method does not need to assume any distortion model
and can be applied to severely warped images, even in the case of multiple
distortion sources, e.g., a fisheye image of a curved mirror reflection. The
Gaussian processes capture all distortions and camera imperfections, resulting
in virtual images as though taken by an ideal pinhole camera with square
pixels. Furthermore, this ideal GP-camera only needs one image of a square grid
calibration pattern. This model allows for a serious upgrade of many algorithms
and applications that are designed in a pure projective geometry setting but
with a performance that is very sensitive to nonlinear lens distortions. We
demonstrate the effectiveness of our method by simplifying Zhang's calibration
method, reducing the number of parameters and getting rid of the distortion
parameters and iterative optimization. We validate by means of synthetic data
and real world images. The contributions of this work include the construction
of a virtual ideal pinhole camera using Gaussian processes, a simplified
calibration method and lens distortion removal.
- Abstract（参考訳）: 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おいて、最初の、そして基本的なステップである。
研究の活発な分野であるにもかかわらず、Zhangの手法は一般的なツールボックスに実装されているため、カメラキャリブレーションに広く使われている。
しかし、この方法は最初、単純化された歪みモデルを持つピンホールモデルを仮定する。
本研究では,ガウス過程を用いて画像から歪みを除去する前処理の手法を提案する。
本手法では歪みモデルを仮定する必要はなく,湾曲ミラー反射の魚眼画像のような複数の歪み源の場合であっても,厳しい歪み画像に適用することができる。
ガウス過程は全ての歪みとカメラの欠陥を捉え、仮想画像は正方形のピクセルを持つ理想的なピンホールカメラによって撮影される。
さらに、この理想的なGPカメラは、正方形格子キャリブレーションパターンの1つの画像のみを必要とする。
このモデルでは、純粋な射影幾何学的な設定で設計される多くのアルゴリズムやアプリケーションを、非線形レンズ歪みに非常に敏感な性能で真にアップグレードすることができる。
本手法は,zhangのキャリブレーション手法を単純化し,パラメータ数を削減し,歪みパラメータを除去し,反復最適化を行うことで有効性を示す。
合成データと実世界画像を用いて検証を行う。
本研究の貢献は、ガウス過程を用いた仮想理想ピンホールカメラの構築、簡易キャリブレーション法、レンズ歪み除去などである。
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