論文の概要: PRaDA: Projective Radial Distortion Averaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16499v1
• Date: Wed, 23 Apr 2025 08:22:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.044069
• Title: PRaDA: Projective Radial Distortion Averaging
• Title（参考訳）: PRaDA: 射影放射歪み平均化
• Authors: Daniil Sinitsyn, Linus Härenstam-Nielsen, Daniel Cremers,
• Abstract要約: 本研究では, 放射状に歪んだカメラの自動校正問題に挑戦する。 提案手法である射影放射歪平均化法は、完全に射影するフレームワークにおいて、複数の歪み推定を平均化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.77624901787694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We tackle the problem of automatic calibration of radially distorted cameras in challenging conditions. Accurately determining distortion parameters typically requires either 1) solving the full Structure from Motion (SfM) problem involving camera poses, 3D points, and the distortion parameters, which is only possible if many images with sufficient overlap are provided, or 2) relying heavily on learning-based methods that are comparatively less accurate. In this work, we demonstrate that distortion calibration can be decoupled from 3D reconstruction, maintaining the accuracy of SfM-based methods while avoiding many of the associated complexities. This is achieved by working in Projective Space, where the geometry is unique up to a homography, which encapsulates all camera parameters except for distortion. Our proposed method, Projective Radial Distortion Averaging, averages multiple distortion estimates in a fully projective framework without creating 3d points and full bundle adjustment. By relying on pairwise projective relations, our methods support any feature-matching approaches without constructing point tracks across multiple images.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 放射状に歪んだカメラの自動校正問題に挑戦する。 歪みパラメータを正確に決定するには、通常、どちらのパラメータも必要です。 1)カメラポーズ、3Dポイント、歪みパラメータを含むフル・ストラクチャー・オブ・モーション(SfM)の問題を解決する。 2)比較的精度の低い学習ベースの手法に大きく依存する。 本研究では,SfM手法の精度を保ちながら,多くの複雑さを回避しつつ,歪み校正を3次元再構成から切り離すことを実証する。 これは射影空間(英語版)において、幾何学は、歪みを除いて全てのカメラパラメータをカプセル化するホモグラフィーに独特である。 提案手法である射影放射歪平均化法は, 3次元点と全束調整を伴わずに, 完全な射影フレームワークにおける複数の歪み推定を平均化する。 ペアワイズ・プロジェクティブ・リレーションを頼りにすることで,複数の画像にまたがるポイントトラックを構築することなく,任意の特徴マッチング・アプローチをサポートする。

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