論文の概要: Accurate Checkerboard Corner Detection under Defoucs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13371v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 09:23:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:36.846486
• Title: Accurate Checkerboard Corner Detection under Defoucs
• Title（参考訳）: デフォーカス下での正確なチェッカーボード角膜検出
• Authors: Zezhun Shi,
• Abstract要約: 本稿では,チェス盤角検出のための特徴抽出の強化に焦点をあてる。 本稿では,視光カメラの精度を向上する対称性に基づく,新しいサブピクセル改良手法を提案する。 提案手法は,既存技術よりも精度が向上し,性能が向上することを示す。
• 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: Camera calibration is a critical process in 3D vision, im pacting applications in autonomous driving, robotics, ar chitecture, and so on. This paper focuses on enhancing feature extraction for chessboard corner detection, a key step in calibration. We analyze existing methods, high lighting their limitations and propose a novel sub-pixel refinement approach based on symmetry, which signifi cantly improves accuracy for visible light cameras. Un like prior symmetry based method that assume a contin uous physical pattern, our approach accounts for abrupt changes in visible light camera images and defocus ef fects. We introduce a simplified objective function that reduces computation time and mitigates overfitting risks. Furthermore, we derive an explicit expression for the pixel value of a blurred edge, providing insights into the relationship between pixel value and center intensity. Our method demonstrates superior performance, achiev ing substantial accuracy improvements over existing tech niques, particularly in the context of visible light cam era calibration. Our code is available from https: //github.com/spdfghi/Accurate-Checkerboard Corner-Detection-under-Defoucs.git.
• Abstract（参考訳）: カメラのキャリブレーションは3Dビジョンにおいて重要なプロセスであり、自動運転、ロボティクス、アーキテクチュアなどにも応用されている。 本稿では,キャリブレーションにおける重要なステップであるチェス盤角検出のための特徴抽出の強化に焦点を当てた。 我々は既存の手法を解析し、その限界を高く照らすとともに、対称性に基づく新しいサブピクセル改良手法を提案し、シグニフィは可視光カメラの精度を著しく向上させる。 連続的な物理パターンを仮定する先行対称性に基づく手法とは異なり、我々のアプローチは可視光カメラ画像とデフォーカス・エフェクトの急激な変化を考慮に入れている。 計算時間を短縮し、過度に適合するリスクを軽減できる簡易な客観関数を導入する。 さらに,ぼやけたエッジの画素値に対する明示的な表現を導き,画素値と中心強度の関係について考察する。 本手法は,特に可視光カメラ時代のキャリブレーションにおいて,既存技術のニケよりも精度が向上し,性能が向上することを示す。 私たちのコードはhttps: //github.com/spdfghi/Accurate-Checkerboard Corner-Detection-under-Defoucs.gitから入手可能です。

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