論文の概要: Camera Calibration via Circular Patterns: A Comprehensive Framework with Measurement Uncertainty and Unbiased Projection Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16842v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 08:46:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.393732
• Title: Camera Calibration via Circular Patterns: A Comprehensive Framework with Measurement Uncertainty and Unbiased Projection Model
• Title（参考訳）: 円周パターンによるカメラキャリブレーション:不確かさと異常射影モデルを用いた包括的枠組み
• Authors: Chaehyeon Song, Dongjae Lee, Jongwoo Lim, Ayoung Kim,
• Abstract要約: 円形パターンの偏りのない投影モデルを提案し,チェッカーボードよりも精度が高いことを示す。 また、キャリブレーションの堅牢性と完全性を高めるために、円形パターンに不確実性を導入する。 このアプローチの中核となる概念は、その接続性を考慮して2次元形状の境界点をマルコフランダム場としてモデル化することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.3491941784855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Camera calibration using planar targets has been widely favored, and two types of control points have been mainly considered as measurements: the corners of the checkerboard and the centroid of circles. Since a centroid is derived from numerous pixels, the circular pattern provides more precise measurements than the checkerboard. However, the existing projection model of circle centroids is biased under lens distortion, resulting in low performance. To surmount this limitation, we propose an unbiased projection model of the circular pattern and demonstrate its superior accuracy compared to the checkerboard. Complementing this, we introduce uncertainty into circular patterns to enhance calibration robustness and completeness. Defining centroid uncertainty improves the performance of calibration components, including pattern detection, optimization, and evaluation metrics. We also provide guidelines for performing good camera calibration based on the evaluation metric. The core concept of this approach is to model the boundary points of a two-dimensional shape as a Markov random field, considering its connectivity. The shape distribution is propagated to the centroid uncertainty through an appropriate shape representation based on the Green theorem. Consequently, the resulting framework achieves marked gains in calibration accuracy and robustness. The complete source code and demonstration video are available at https://github.com/chaehyeonsong/discocal.
• Abstract（参考訳）: 平面目標を用いたカメラキャリブレーションは広く支持されており、主にチェッカーボードの角と円のセントロイドの2種類の制御点が測定されている。 セントロイドは多数のピクセルから導出されるため、円形のパターンはチェッカーボードよりも正確に測定できる。 しかし、円偏心線の既存の投影モデルはレンズ歪みの下で偏りがあり、性能は低い。 この制限を克服するため,円形パターンの偏りのない投影モデルを提案し,チェッカーボードよりも精度が高いことを示す。 補足することで、キャリブレーションの堅牢性と完全性を高めるために、円形パターンに不確実性を導入する。 セントロイドの不確実性の定義は、パターン検出、最適化、評価指標を含むキャリブレーションコンポーネントのパフォーマンスを改善する。 また、評価基準に基づいて、良好なカメラキャリブレーションを行うためのガイドラインも提供する。 このアプローチの中核となる概念は、その接続性を考慮して2次元形状の境界点をマルコフランダム場としてモデル化することである。 形状分布は、グリーン定理に基づく適切な形状表現により、遠心不確かさに伝播する。 その結果, キャリブレーション精度とロバスト性は著しく向上した。 ソースコードとデモビデオはhttps://github.com/chaehyeonsong/discocal.comで公開されている。

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