論文の概要: LECalib: Line-Based Event Camera Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22441v1
- Date: Sat, 27 Dec 2025 02:30:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.054881
- Title: LECalib: Line-Based Event Camera Calibration
- Title（参考訳）: LECalib: ラインベースのイベントカメラキャリブレーション
- Authors: Zibin Liu, Banglei Guana, Yang Shanga, Zhenbao Yu, Yifei Bian, Qifeng Yu,
- Abstract要約: 現在のイベントカメラキャリブレーション手法は、点滅パターンの使用、強度画像の再構成、イベントから抽出した特徴の活用を含む。
人為環境における一般的な被写体の幾何学線を利用したラインベースイベントカメラキャリブレーションフレームワークを提案する。
提案手法は,イベントストリームから直接線を検知し,イベントラインキャリブレーションモデルを用いてカメラパラメータの初期推定を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.403100428984485
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Camera calibration is an essential prerequisite for event-based vision applications. Current event camera calibration methods typically involve using flashing patterns, reconstructing intensity images, and utilizing the features extracted from events. Existing methods are generally time-consuming and require manually placed calibration objects, which cannot meet the needs of rapidly changing scenarios. In this paper, we propose a line-based event camera calibration framework exploiting the geometric lines of commonly-encountered objects in man-made environments, e.g., doors, windows, boxes, etc. Different from previous methods, our method detects lines directly from event streams and leverages an event-line calibration model to generate the initial guess of camera parameters, which is suitable for both planar and non-planar lines. Then, a non-linear optimization is adopted to refine camera parameters. Both simulation and real-world experiments have demonstrated the feasibility and accuracy of our method, with validation performed on monocular and stereo event cameras. The source code is released at https://github.com/Zibin6/line_based_event_camera_calib.
- Abstract（参考訳）: カメラキャリブレーションは、イベントベースの視覚アプリケーションにとって必須の前提条件である。
現在のイベントカメラキャリブレーション法は、通常、点滅パターンの使用、強度画像の再構成、イベントから抽出された特徴の活用を含む。
既存の手法は一般的に時間がかかり、手動でキャリブレーション・オブジェクトを配置する必要がある。
本稿では,人造環境,例えばドア,窓,箱などにおいて,一般的な被写体の幾何学線を利用したラインベースイベントカメラキャリブレーションフレームワークを提案する。
従来の手法とは違って,イベントストリームから直接線を検知し,イベントラインキャリブレーションモデルを用いて,平面線と非平面線の両方に適したカメラパラメータの初期推定値を生成する。
次に、カメラパラメータを洗練させるために非線形最適化を採用する。
シミュレーションと実世界の実験の両方で,本手法の有効性と精度を実証し,モノクラー・ステレオ・イベントカメラによる検証を行った。
ソースコードはhttps://github.com/Zibin6/line_based_event_camera_calibで公開されている。
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