論文の概要: Three-view Focal Length Recovery From Homographies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07499v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 17:17:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:24:01.857597
• Title: Three-view Focal Length Recovery From Homographies
• Title（参考訳）: ホログラフィーからの3次元焦点長復元
• Authors: Yaqing Ding, Viktor Kocur, Zuzana Berger Haladová, Qianliang Wu, Shen Cai, Jian Yang, Zuzana Kukelova,
• Abstract要約: 本稿では,3次元ホモグラフから焦点距離を復元する手法を提案する。 2つのホモグラフ間の正規ベクトルの整合性を調べることによって、焦点距離とホモグラフの間の新しい明示的な制約を導出する。 3次元ホモグラフは1つか2つの焦点距離の回復を可能にする2つの制約を与えることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.694441903879934
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a novel approach for recovering focal lengths from three-view homographies. By examining the consistency of normal vectors between two homographies, we derive new explicit constraints between the focal lengths and homographies using an elimination technique. We demonstrate that three-view homographies provide two additional constraints, enabling the recovery of one or two focal lengths. We discuss four possible cases, including three cameras having an unknown equal focal length, three cameras having two different unknown focal lengths, three cameras where one focal length is known, and the other two cameras have equal or different unknown focal lengths. All the problems can be converted into solving polynomials in one or two unknowns, which can be efficiently solved using Sturm sequence or hidden variable technique. Evaluation using both synthetic and real data shows that the proposed solvers are both faster and more accurate than methods relying on existing two-view solvers. The code and data are available on https://github.com/kocurvik/hf
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ホモグラフから焦点距離を復元する手法を提案する。 2つのホモグラフ間の正規ベクトルの整合性を調べることにより、焦点長とホモグラフの間の新しい明示的な制約を除去法を用いて導出する。 3次元ホモグラフは1つか2つの焦点距離の回復を可能にする2つの制約を与えることを示した。 同一焦点長の異なる3台のカメラ、2台の異なる焦点長の異なる3台のカメラ、1台の焦点長の異なる3台のカメラ、および残りの2台のカメラは同一または異なる焦点長の3台のカメラを含む4つのケースについて論じる。 全ての問題は1つまたは2つの未知の多項式に変換することができ、ストゥルム列や隠れ変数技法を用いて効率的に解ける。 合成データと実データの両方を用いて評価した結果,提案手法は既存の2視点解法に依拠する手法よりも高速かつ高精度であることが示唆された。 コードとデータはhttps://github.com/kocurvik/hfで公開されている。

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