論文の概要: Generic Camera Calibration using Blurry Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05159v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 13:29:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.244769
• Title: Generic Camera Calibration using Blurry Images
• Title（参考訳）: ブラリー画像を用いたジェネリックカメラ校正
• Authors: Zezhun Shi,
• Abstract要約: ジェネリックカメラのキャリブレーションはパラメトリックカムのキャリブレーションよりも正確な結果が得られる。 幾何学的制約と局所パラメトリック照明モデルに基づいて特徴点と空間的変化点拡散関数を同時に推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera calibration is the foundation of 3D vision. Generic camera calibration can yield more accurate results than parametric cam era calibration. However, calibrating a generic camera model using printed calibration boards requires far more images than parametric calibration, making motion blur practically unavoidable for individual users. As a f irst attempt to address this problem, we draw on geometric constraints and a local parametric illumination model to simultaneously estimate feature locations and spatially varying point spread functions, while re solving the translational ambiguity that need not be considered in con ventional image deblurring tasks. Experimental results validate the ef fectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: カメラキャリブレーションは3Dビジョンの基礎である。 ジェネリックカメラのキャリブレーションはパラメトリックカムのキャリブレーションよりも正確な結果が得られる。 しかし、プリントキャリブレーションボードを用いた一般的なカメラモデルのキャリブレーションにはパラメトリックキャリブレーションよりもはるかに多くの画像が必要であるため、個々のユーザにとって動作の曖昧さは避けられない。 この問題に対処するためのfirstの試みとして、幾何学的制約と局所パラメトリック照明モデルを用いて、特徴位置と空間的に異なる点拡散関数を同時に推定し、一方、コンベンショナルイメージデブロアリングタスクでは考慮されない翻訳曖昧さを解消する。 実験により, 本手法の有効性が検証された。

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