論文の概要: PTZ-Calib: Robust Pan-Tilt-Zoom Camera Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09075v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 08:45:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 20:05:35.164506
- Title: PTZ-Calib: Robust Pan-Tilt-Zoom Camera Calibration
- Title（参考訳）: PTZ-Calib:ロバストパンティルトズームカメラキャリブレーション
- Authors: Jinhui Guo, Lubin Fan, Bojian Wu, Jiaqi Gu, Shen Cao, Jieping Ye,
- Abstract要約: 本稿では,ロバストな2段カメラキャリブレーション手法を提案する。
オフラインの段階では、まず、完全な360度ビューを包含するのに十分な重なり合う参照画像の集合を均一に選択する。
オンライン段階では、再ローカライズ問題として、新しい視点の校正を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.4466455429431
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present PTZ-Calib, a robust two-stage PTZ camera calibration method, that efficiently and accurately estimates camera parameters for arbitrary viewpoints. Our method includes an offline and an online stage. In the offline stage, we first uniformly select a set of reference images that sufficiently overlap to encompass a complete 360{\deg} view. We then utilize the novel PTZ-IBA (PTZ Incremental Bundle Adjustment) algorithm to automatically calibrate the cameras within a local coordinate system. Additionally, for practical application, we can further optimize camera parameters and align them with the geographic coordinate system using extra global reference 3D information. In the online stage, we formulate the calibration of any new viewpoints as a relocalization problem. Our approach balances the accuracy and computational efficiency to meet real-world demands. Extensive evaluations demonstrate our robustness and superior performance over state-of-the-art methods on various real and synthetic datasets. Datasets and source code can be accessed online at https://github.com/gjgjh/PTZ-Calib
- Abstract（参考訳）: 本稿では、任意の視点でカメラパラメータを効率的に正確に推定する、頑健な2段階のPTZカメラキャリブレーション手法PTZ-Calibを提案する。
私たちの方法にはオフラインとオンラインのステージが含まれています。
オフラインの段階では、まず、完全な360{\deg}ビューを包含するのに十分な重なり合う参照画像の集合を均一に選択する。
次に、PTZ-IBA(PTZ Incremental Bundle Adjustment)アルゴリズムを用いて、局所座標系内のカメラを自動的に校正する。
さらに,実用化のためには,さらにカメラパラメータを最適化し,さらにグローバルな参照3D情報を用いて座標系と整合させることができる。
オンライン段階では、再ローカライズ問題として、新しい視点の校正を定式化する。
提案手法は,実世界の要求を満たすための精度と計算効率のバランスをとる。
大規模評価は、様々な実・合成データセットの最先端手法よりも頑健さと優れた性能を示す。
データセットとソースコードはhttps://github.com/gjgjh/PTZ-Calibでオンラインでアクセスすることができる。
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