論文の概要: Towards Rotation-only Imaging Geometry: Rotation Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12415v1
- Date: Sun, 16 Nov 2025 02:04:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.027398
- Title: Towards Rotation-only Imaging Geometry: Rotation Estimation
- Title（参考訳）: 回転のみの画像幾何学へ向けて:回転推定
- Authors: Xinrui Li, Qi Cai, Yuanxin Wu,
- Abstract要約: Structure from Motion (SfM) はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、一連の2次元画像から3次元シーン構造とカメラモーションを復元することを目的としている。
最近のポーズのみの画像幾何学は、カメラのポーズから3D座標を分離し、ポーズ調整によるSfM性能を著しく向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.806182001858454
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Structure from Motion (SfM) is a critical task in computer vision, aiming to recover the 3D scene structure and camera motion from a sequence of 2D images. The recent pose-only imaging geometry decouples 3D coordinates from camera poses and demonstrates significantly better SfM performance through pose adjustment. Continuing the pose-only perspective, this paper explores the critical relationship between the scene structures, rotation and translation. Notably, the translation can be expressed in terms of rotation, allowing us to condense the imaging geometry representation onto the rotation manifold. A rotation-only optimization framework based on reprojection error is proposed for both two-view and multi-view scenarios. The experiment results demonstrate superior accuracy and robustness performance over the current state-of-the-art rotation estimation methods, even comparable to multiple bundle adjustment iteration results. Hopefully, this work contributes to even more accurate, efficient and reliable 3D visual computing.
- Abstract（参考訳）: Structure from Motion (SfM) はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、一連の2次元画像から3次元シーン構造とカメラモーションを復元することを目的としている。
最近のポーズのみの画像幾何学は、カメラのポーズから3D座標を分離し、ポーズ調整によるSfMのパフォーマンスを著しく向上させる。
本稿では、ポーズのみの観点から、シーン構造、回転、翻訳の批判的関係について考察する。
特に、変換は回転の観点で表現することができ、画像幾何学的表現を回転多様体に凝縮することができる。
二視点・多視点の両方のシナリオに対して,再投影誤差に基づく回転のみの最適化フレームワークを提案する。
実験結果は,複数バンドル調整繰り返し結果に匹敵する精度とロバスト性を示した。
願わくば、この研究はより正確で効率的で信頼性の高い3Dビジュアルコンピューティングに貢献してくれるだろう。
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