論文の概要: Affine Correspondences in Stereo Vision: Theory, Practice, and Limitations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01836v1
- Date: Mon, 02 Mar 2026 13:15:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.882536
- Title: Affine Correspondences in Stereo Vision: Theory, Practice, and Limitations
- Title（参考訳）: ステレオビジョンにおけるアフィン対応:理論,実践,限界
- Authors: Levente Hajder,
- Abstract要約: 本稿では,アフィン変換とエピポーラ幾何学の基礎的記述を概説する。
画像方向から局所アフィン変換を推定するための新しい手法を提案する。
現実的なテストケースでは, 推定精度は数度程度と推定された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.795578431511579
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Affine transformations have been recently used for stereo vision. They can be exploited in various computer vision application, e.g., when estimating surface normals, homographies, fundamental and essential matrices. Even full 3D reconstruction can be obtained by using affine correspondences. First, this paper overviews the fundamental statements for affine transformations and epipolar geometry. Then it is investigated how the transformation accuracy influences the quality of the 3D reconstruction. Besides, we propose novel techniques for estimating the local affine transformation from corresponding image directions; moreover, the fundamental matrix, related to the processed image pair, can also be exploited. Both synthetic and real quantitative evaluations are implemented based on the accuracy of the reconstructed surface normals. For the latter one, a special object, containing three perpendicular planes with chessboard patterns, is constructed. The quantitative evaluations are based on the accuracy of the reconstructed surface normals and it is concluded that the estimation accuracy is around a few degrees for realistic test cases. Special stereo poses and plane orientations are also evaluated in detail.
- Abstract（参考訳）: アフィン変換は、最近ステレオビジョンに使われている。
それらは様々なコンピュータビジョンアプリケーション、例えば、表面正規度、ホモグラフ、基本行列および本質行列を推定する際に利用することができる。
完全な3次元再構成であっても、アフィン対応を用いて得ることができる。
まず,アフィン変換とエピポーラ幾何学の基礎的記述について概説する。
そして, 変換精度が3次元再構成の品質に与える影響について検討した。
さらに,画像の向きから局所的なアフィン変換を推定するための新しい手法を提案する。
再構成表面の正常値の精度に基づいて, 合成および実数値評価を行った。
後者では、チェス盤模様の垂直面3面を含む特殊物体が構築されている。
定量的評価は, 再構成表面の正常値の精度に基づいており, 現実的なテストケースでは, 推定精度は数度程度であると結論付けている。
特殊ステレオポーズや平面配向も詳細に評価されている。
関連論文リスト
- Geometric Constrained Non-Line-of-Sight Imaging [8.870147903560023]
本研究では, 形状演算子のフロベニウスノルムを用いて, 通常の磁場の変動率を制御した新しい接合アルベド面再構成法を提案する。
正規場の精度を向上させることにより、細部表現を高め、隠された物体形状の高精度な再構成を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-23T08:56:00Z) - DualPM: Dual Posed-Canonical Point Maps for 3D Shape and Pose Reconstruction [67.13370009386635]
そこで,Dual Point Map (DualPM)を導入し,同じ画像一点関連画素からオブジェクト上の3D位置へ,残りのポーズでオブジェクトの標準バージョンへ,一対の点マップを抽出する。
3次元再構成と3次元ポーズ推定はDualPMの予測に還元できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-05T18:59:48Z) - ND-SDF: Learning Normal Deflection Fields for High-Fidelity Indoor Reconstruction [50.07671826433922]
微妙な幾何を同時に復元し、異なる特徴を持つ領域をまたいだ滑らかさを保つことは自明ではない。
そこで我々は,ND-SDFを提案する。ND-SDFは,通常のシーンとそれ以前のシーンの角偏差を表す正規偏向場を学習する。
本手法は, 壁面や床面などのスムーズなテクスチャ構造を得るだけでなく, 複雑な構造の幾何学的詳細も保存する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T17:59:01Z) - DVMNet++: Rethinking Relative Pose Estimation for Unseen Objects [59.51874686414509]
既存のアプローチでは、通常、接地構造オブジェクト境界ボックスと、多数の離散仮説を持つ近似3次元回転を用いて3次元翻訳を予測している。
本稿では,1回のパスで相対オブジェクトのポーズを計算するDeep Voxel Matching Network (DVMNet++)を提案する。
提案手法は,最先端手法と比較して計算コストの低い新しいオブジェクトに対して,より正確な相対的ポーズ推定を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T15:41:32Z) - Q-SLAM: Quadric Representations for Monocular SLAM [85.82697759049388]
四角形のレンズを通して体積表現を再現する。
我々は、RGB入力からノイズの深い深さ推定を正すために二次仮定を用いる。
本研究では,新たな二次分割変換器を導入し,二次情報を集約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T23:27:30Z) - Parameterization-driven Neural Surface Reconstruction for Object-oriented Editing in Neural Rendering [35.69582529609475]
本稿では,ニューラル暗黙表面を球面やポリキューブのような単純なパラメトリック領域にパラメータ化するための新しいニューラルアルゴリズムを提案する。
オブジェクトのゼロレベルセットからの前方マッピングと後方マッピングのための逆変形を用いて、オブジェクトとドメイン間の双方向の変形を計算する。
本手法の有効性を人間の頭部と人工物の画像に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T08:42:40Z) - Surface Geometry Processing: An Efficient Normal-based Detail
Representation [66.69000350849328]
2次元正規領域に効率的な表面詳細処理フレームワークを導入する。
提案する正規表現は,細部分離性,細部転送性,細部イデオロジェンスという3つの重要な特性を持つことを示す。
3つの新しいスキームは、幾何学的テクスチャ合成、幾何学的ディテール転送、3次元表面超解像を含む幾何学的表面詳細処理の応用のために設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-16T04:46:32Z) - A Model for Multi-View Residual Covariances based on Perspective
Deformation [88.21738020902411]
マルチビューSfM, オードメトリ, SLAMセットアップにおける視覚的残差の共分散モデルの導出を行う。
我々は、合成データと実データを用いてモデルを検証し、それを光度および特徴量に基づくバンドル調整に統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-01T21:21:56Z) - Recurrently Estimating Reflective Symmetry Planes from Partial
Pointclouds [5.098175145801009]
代わりに、高さ次元に沿ってデータをスライスし、2次元畳み込み再帰回帰スキームに順次渡す新しい符号化法を提案する。
提案手法は,全合成対象の平面反射対称性推定作業における最先端技術に匹敵する精度を有することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T15:26:15Z) - Hybrid Approach for 3D Head Reconstruction: Using Neural Networks and
Visual Geometry [3.970492757288025]
本稿では,深層学習と幾何学的手法に基づくハイブリッド手法を用いて,複数の画像から3次元頭部を再構築する手法を提案する。
U-netアーキテクチャに基づくエンコーダデコーダネットワークを提案し、合成データのみを学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-28T11:31:35Z) - Virtual Normal: Enforcing Geometric Constraints for Accurate and Robust
Depth Prediction [87.08227378010874]
深度予測における高次3次元幾何学的制約の重要性を示す。
単純な幾何学的制約を強制する損失項を設計することにより、単眼深度推定の精度とロバスト性を大幅に改善する。
The-of-the-art results of learning metric depth on NYU Depth-V2 and KITTI。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-07T00:08:21Z) - Next-best-view Regression using a 3D Convolutional Neural Network [0.9449650062296823]
本論文では,次のベストビュー問題に対するデータ駆動アプローチを提案する。
提案手法は、次のベストビューのbtxtpositionを抑えるために、以前の再構成で3D畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
提案手法を2つの実験グループを用いて検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-23T01:50:26Z)
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。