論文の概要: Single-Scanline Relative Pose Estimation for Rolling Shutter Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22069v1
- Date: Fri, 27 Jun 2025 10:00:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.164872
- Title: Single-Scanline Relative Pose Estimation for Rolling Shutter Cameras
- Title(参考訳): 転がりシャッターカメラの単走査相対ポース推定
- Authors: Petr Hruby, Marc Pollefeys,
- Abstract要約: 本稿では,ラインプロジェクションの交差点と1枚の走査線を用いて,ローリングシャッターカメラ間の相対的なポーズを推定する手法を提案する。
あるいは、単一の画像内でスキャニングラインを選択することができ、ローリングシャッターカメラのスキャニングラインに対するシングルビュー相対ポーズ推定を可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 56.39904484784127
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a novel approach for estimating the relative pose between rolling shutter cameras using the intersections of line projections with a single scanline per image. This allows pose estimation without explicitly modeling camera motion. Alternatively, scanlines can be selected within a single image, enabling single-view relative pose estimation for scanlines of rolling shutter cameras. Our approach is designed as a foundational building block for rolling shutter structure-from-motion (SfM), where no motion model is required, and each scanline's pose can be computed independently. % We classify minimal solvers for this problem in both generic and specialized settings, including cases with parallel lines and known gravity direction, assuming known intrinsics and no lens distortion. Furthermore, we develop minimal solvers for the parallel-lines scenario, both with and without gravity priors, by leveraging connections between this problem and the estimation of 2D structure from 1D cameras. % Experiments on rolling shutter images from the Fastec dataset demonstrate the feasibility of our approach for initializing rolling shutter SfM, highlighting its potential for further development. % The code will be made publicly available.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ラインプロジェクションと1枚の走査線との交点を用いて,ローリングシャッターカメラ間の相対的なポーズを推定する手法を提案する。
これにより、カメラの動きを明示的にモデル化することなくポーズ推定が可能になる。
あるいは、単一の画像内でスキャニングラインを選択することができ、ローリングシャッターカメラのスキャニングラインに対するシングルビュー相対ポーズ推定を可能にする。
本手法は,移動モデルを必要としないシャッター構造を回転させるための基本構造ブロックとして設計されており,各スキャンラインのポーズを独立に計算することができる。
% この問題に対する最小限の解法を、並列線と既知の重力方向のケースを含む、汎用的および特殊的な設定で分類する。
さらに, この問題と1次元カメラからの2次元構造推定との接続を利用して, 重み付き・無重力の並列線シナリオの最小解法を開発した。
% ローリングシャッターSfMを初期化するためのアプローチの可能性を示すとともに,さらなる開発の可能性を強調した。
% コードは公開されます。
関連論文リスト
- No Pose, No Problem: Surprisingly Simple 3D Gaussian Splats from Sparse Unposed Images [100.80376573969045]
NoPoSplatは、多視点画像から3Dガウスアンによってパラメータ化された3Dシーンを再構成できるフィードフォワードモデルである。
提案手法は,推定時にリアルタイムな3次元ガウス再構成を実現する。
この研究は、ポーズフリーの一般化可能な3次元再構成において大きな進歩をもたらし、実世界のシナリオに適用可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T17:58:22Z) - SRPose: Two-view Relative Pose Estimation with Sparse Keypoints [51.49105161103385]
SRPoseは、カメラ・トゥ・ワールドおよびオブジェクト・トゥ・カメラシナリオにおける2ビュー相対ポーズ推定のためのスパースキーポイントベースのフレームワークである。
精度と速度の点で最先端の手法と比較して、競争力や優れた性能を達成する。
さまざまな画像サイズやカメラ固有の機能に対して堅牢であり、低コンピューティングリソースでデプロイすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T05:46:35Z) - ObjectMatch: Robust Registration using Canonical Object Correspondences [21.516657643120375]
本稿では,RGB-D SLAMパイプラインのためのセマンティック・オブジェクト中心のカメラポーズ推定器であるObjectMatchを提案する。
RGB-Dシークエンスを登録する場合,本手法は,挑戦的で低フレームレートのシナリオにおいて,最先端のSLAMベースラインよりも優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-05T02:38:08Z) - 2D LiDAR and Camera Fusion Using Motion Cues for Indoor Layout
Estimation [2.6905021039717987]
地上ロボットは、単一の床と垂直の壁を持つ屋内空間を探索し、一連の強度画像と2D LiDARデータセットを収集する。
センサ出力と画像セグメンテーションのアライメントは、LiDAR点をアライメントすることで、共同で計算される。
地層境界抽出のための画像の曖昧さをLiDAR観測の助けを借りて除去する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-24T06:26:02Z) - DeepI2P: Image-to-Point Cloud Registration via Deep Classification [71.3121124994105]
DeepI2Pは、イメージとポイントクラウドの間のクロスモダリティ登録のための新しいアプローチです。
本手法は,カメラとライダーの座標フレーム間の相対的剛性変換を推定する。
登録問題を分類および逆カメラ投影最適化問題に変換することで難易度を回避する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-08T04:27:32Z) - Calibrated and Partially Calibrated Semi-Generalized Homographies [65.29477277713205]
視点と一般化カメラから半一般化ホモグラフィーを推定するための最初の最小解を提案する。
提案した解法は、多くの合成および実世界の実験で実証されたように安定かつ効率的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-11T08:56:24Z) - Image Stitching and Rectification for Hand-Held Cameras [17.694946451997815]
我々は、ローリングシャッター(RS)カメラにおけるスキャンライン変動カメラのポーズを考慮に入れた、新しい微分ホモグラフィーを導出する。
我々は,手持ちの揺動カメラで撮影した画像に対して,RS画像の縫合と整形の両方において,最先端の手法よりも優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-20T23:31:23Z) - PrimA6D: Rotational Primitive Reconstruction for Enhanced and Robust 6D
Pose Estimation [11.873744190924599]
本稿では,1つの画像を入力として,回転プリミティブに基づく6次元オブジェクトポーズ推定を提案する。
変分オートエンコーダ(VAE)を利用して、基礎となるプリミティブとその関連するキーポイントを学習する。
公開データセットに対して評価すると,LINEMOD,Occlusion LINEMOD,およびY誘発データセットよりも顕著な改善が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-14T03:55:42Z) - Indoor Layout Estimation by 2D LiDAR and Camera Fusion [3.2387553628943535]
本稿では,画像列とLiDARデータセットの融合による屋内レイアウト推定と再構築のためのアルゴリズムを提案する。
提案システムでは,2次元LiDAR情報とインテンシティ画像の両方を移動プラットフォームで収集する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-15T16:43:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。