論文の概要: Camera Calibration and Stereo via a Single Image of a Spherical Mirror

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16386v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 18:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 08:41:00.686957
• Title: Camera Calibration and Stereo via a Single Image of a Spherical Mirror
• Title（参考訳）: 球面ミラーの単一画像によるカメラキャリブレーションとステレオ
• Authors: Nissim Barzilay, Ofek Narinsky, Michael Werman,
• Abstract要約: 本稿では,球面ミラーを内蔵した単一ビューを用いたカメラキャリブレーション手法を提案する。 正確な校正を行う上で,本手法の有効性を示す。 本手法は, 簡便なカタディオプトリ・ステレオシステムの開発の道筋をたどる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5266869303483376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel technique for camera calibration using a single view that incorporates a spherical mirror. Leveraging the distinct characteristics of the sphere's contour visible in the image and its reflections, we showcase the effectiveness of our method in achieving precise calibration. Furthermore, the reflection from the mirrored surface provides additional information about the surrounding scene beyond the image frame. Our method paves the way for the development of simple catadioptric stereo systems. We explore the challenges and opportunities associated with employing a single mirrored sphere, highlighting the potential applications of this setup in practical scenarios. The paper delves into the intricacies of the geometry and calibration procedures involved in catadioptric stereo utilizing a spherical mirror. Experimental results, encompassing both synthetic and real-world data, are presented to illustrate the feasibility and accuracy of our approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,球面ミラーを内蔵した単一ビューを用いたカメラキャリブレーション手法を提案する。 画像や反射で見える球面の輪郭の特徴を活かし, 正確な校正を行う上での手法の有効性を示す。 さらに、ミラー面からの反射は、画像フレームを超えて周囲のシーンに関する追加情報を提供する。 本手法は, 簡便なカタディオプトリ・ステレオシステムの開発の道筋をたどる。 我々は、単一のミラー化された球体を採用する際の課題と機会を探求し、現実的なシナリオにおけるこの設定の潜在的な応用を強調した。 この論文は、球面ミラーを利用したカタディオプトリステレオの幾何学的および校正手順の複雑さを掘り下げるものである。 合成データと実世界のデータの両方を含む実験結果は,本手法の有効性と精度を示すために提示される。

関連論文リスト

• NeRFs are Mirror Detectors: Using Structural Similarity for Multi-View Mirror Scene Reconstruction with 3D Surface Primitives [7.116175288307167]
  我々は、NeRFをミラー検出器とみなすことができることを示す方法であるNeRF-MDを提案する。 まず、標準的なNeRFをトレーニングすることで、シーン形状の初期推定を計算する。 次に、第2の訓練段階において、放射場とミラー幾何学を共同で最適化し、その品質を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-07T18:59:53Z)
• Acquisition of Spatially-Varying Reflectance and Surface Normals via Polarized Reflectance Fields [15.653977591138682]
  実世界の物体の幾何と空間的に変化する反射率を正確に測定することは複雑な作業である。 偏光反射場キャプチャーと包括的統計解析アルゴリズムを用いた新しい手法を提案する。 広帯域の多種多様な物体の捕集形状と反射率を, 拡散度から光沢の範囲で示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T00:39:55Z)
• MERLiN: Single-Shot Material Estimation and Relighting for Photometric Stereo [26.032964551717548]
  光度ステレオは通常、表面の正常を正確に回復するために複数の光源を含む複雑なデータ取得装置を必要とする。 MERLiNは、単一の画像ベースの逆レンダリングとリライトを単一の統合フレームワークに統合したアテンションベースの時間ガラスネットワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T09:32:03Z)
• Curved Diffusion: A Generative Model With Optical Geometry Control [56.24220665691974]
  最終シーンの外観に対する異なる光学系の影響は、しばしば見過ごされる。 本研究では,画像レンダリングに使用される特定のレンズとテキスト画像拡散モデルを密接に統合するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T13:06:48Z)
• Deep Learning Methods for Calibrated Photometric Stereo and Beyond [86.57469194387264]
  光度ステレオは、さまざまなシェーディングキューを持つ複数の画像から物体の表面の正常性を回復する。 深層学習法は、非ランベルト面に対する測光ステレオの文脈において強力な能力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T11:27:44Z)
• Self-calibrating Photometric Stereo by Neural Inverse Rendering [88.67603644930466]
  本稿では3次元オブジェクト再構成のための非校正光度ステレオの課題に取り組む。 本研究では,物体形状,光方向,光強度を協調的に最適化する手法を提案する。 本手法は,実世界のデータセット上での光推定と形状復元における最先端の精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-16T02:46:15Z)
• MirrorNeRF: One-shot Neural Portrait RadianceField from Multi-mirror Catadioptric Imaging [40.795365626968845]
  MirrorNeRFは、複数の球面ミラーと単一の高解像度デジタルカメラを備えた触媒イメージングシステムを使用したワンショットニューラルネットワークフリービューポイントレンダリングアプローチです。 柔軟なシステム設定による不一致を暗黙的に補償する連続的変位場を学習するために,新しい神経放射場表現を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T15:48:47Z)
• Leveraging Spatial and Photometric Context for Calibrated Non-Lambertian Photometric Stereo [61.6260594326246]
  空間と測光の両方を同時に活用できる効率的な完全畳み込みアーキテクチャを提案する。 分離可能な4D畳み込みと2D熱マップを使うことで、サイズが小さくなり、効率が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T18:06:58Z)
• Deep 3D Capture: Geometry and Reflectance from Sparse Multi-View Images [59.906948203578544]
  本稿では,任意の物体の高品質な形状と複雑な空間変化を持つBRDFを再構成する学習に基づく新しい手法を提案する。 まず、深層多視点ステレオネットワークを用いて、ビューごとの深度マップを推定する。 これらの深度マップは、異なるビューを粗く整列するために使用される。 本稿では,新しい多視点反射率推定ネットワークアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-27T21:28:54Z)
• Multi-View Photometric Stereo: A Robust Solution and Benchmark Dataset for Spatially Varying Isotropic Materials [65.95928593628128]
  多視点光度ステレオ技術を用いて3次元形状と空間的に異なる反射率の両方をキャプチャする手法を提案する。 我々のアルゴリズムは、遠近点光源と遠近点光源に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-18T12:26:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。