論文の概要: Estimating Velocity and Spin of Spherical Objects from Rolling-Shutter Image(s)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31760v2
- Date: Wed, 01 Jul 2026 16:12:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-02 15:15:53.088084
- Title: Estimating Velocity and Spin of Spherical Objects from Rolling-Shutter Image(s)
- Title（参考訳）: ローリングシャッタ画像からの球状物体の速度とスピンの推定(S)
- Abstract要約: ローリングシャッターカメラは、高速移動物体を撮像する際に特徴的な歪みをもたらす。
回転シャッターフレームから高速に移動する球状物体の3次元翻訳速度と角速度を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2378254336734518
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Rolling-shutter cameras introduce characteristic distortions when imaging fast moving objects, and these effects are typically treated as artifacts to be corrected. In this work, we instead leverage rolling-shutter distortions as a valuable source of temporal information to estimate the 3D translational and angular velocities of rapidly moving spherical objects from a single rolling-shutter frame. We design a robust and easily detectable spherical pattern and propose a correspondence-free formulation that recovers motion by enforcing geometric consistency in a back-projection framework. By exploiting the geometry of the sphere, translational and rotational motions are decoupled and estimated through a two-stage optimization process, enabling reliable velocity recovery even for textureless objects. Extensive experiments on both synthetic and real datasets demonstrate accurate and robust estimation of motion parameters under challenging high-speed conditions.
- Abstract（参考訳）: ローリングシャッターカメラは、高速移動物体を撮像する際に特徴的な歪みを導入し、これらの効果は典型的には修正対象のアーティファクトとして扱われる。
本研究では, 旋回シャッターの歪みを時間情報の貴重な源として利用し, 球状物体を高速に移動させる3次元翻訳速度と角速度を1つの回転シャッターフレームから推定する。
本研究では,ロバストかつ容易に検出可能な球面パターンを設計し,バックプロジェクション・フレームワークにおける幾何的整合性によって動きを回復する対応自由な定式化を提案する。
球面の幾何学を利用して、2段階の最適化プロセスを通じて、翻訳運動と回転運動を分離して推定し、テクスチャのない物体でも信頼性の高い速度回復を可能にする。
合成データセットと実データセットの両方に対する大規模な実験は、高速な条件下での運動パラメータの正確かつロバストな推定を実証している。
関連論文リスト
- ASTRA: Asynchronous Spatio-Temporal Reconstruction via Trajectory Alignment [86.35109211408489]
本稿では,非同期動的再構成のための2次元運動軌跡を明示的かつテクスチャに依存しない監視として導入するフレームワークであるASTRAを提案する。
ASTRAは高周波空間の詳細を保存し、25フレームのオフセットを持つ重度の非同期でも強い堅牢性を保ち、約1.4dBのPSNRの改善を実現し、時間オフセットMAEを54.0%削減し、同期成功率をほぼ4倍にしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-03T10:06:45Z) - Rotational Motion-Induced Error Compensation for Phase-Shifting Profilometry-Based Eye Reconstruction [0.7933039558471408]
本研究では,PSPを用いた動的3次元眼球再建のための回転運動補償フレームワークを提案する。
球面座標領域におけるユーザ固有の3次元眼モデルを用いて、画像に基づく動きキューから相対的な眼球回転を推定する。
非一様運動下で回転する偽眼を用いた実験により, 提案手法は運動誘起変形を著しく抑制し, 再現精度を向上することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-16T11:46:44Z) - Event-based SLAM Benchmark for High-Speed Maneuvers [68.148886127117]
イベントベースのカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、独立して、マイクロ秒の解像度で明るさの変化に非同期に反応する。
既存のイベントベースのアプローチは、高速操作による動きのぼかしを緩和することに成功したが、多くの制限に悩まされた。
イベントベースの状態推定のためのベンチマークフレームワークであるEvSLAMを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-27T04:36:41Z) - Detailed Geometry and Appearance from Opportunistic Motion [44.38825288921379]
固定カメラの粗い集合から3次元形状と外観を再構築することは、幅広い用途において基礎的な課題である。
静止カメラは局所座標フレーム内の物体の軌道を効果的に公転し、仮想的な視点を提供する。
しかし、この物体の動きを調和させることは、物体のポーズの密結合と幾何学的推定と、静的照明下で動く物体の複雑な外観変化の2つの課題をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-27T17:59:16Z) - Robo3R: Enhancing Robotic Manipulation with Accurate Feed-Forward 3D Reconstruction [70.06600045165905]
3D空間認識は、一般的なロボット操作の基本であるが、信頼性が高く高品質な3D形状の取得は依然として困難である。
本稿では,RGB画像やロボットの状態から直接,正確な距離スケールのシーン形状をリアルタイムで予測する操作可能な3次元再構成モデルであるRobo3Rを紹介する。
我々は、ロボット操作のためのこの代替3Dセンシングモジュールの約束を示唆し、パフォーマンスの連続的な向上を観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-10T18:58:15Z) - 3D Trajectory Reconstruction of Moving Points Based on Asynchronous Cameras [6.9017898687323775]
移動目標の局所化は、その運動特性と動特性を分析するために重要である。
本稿では,非同期カメラを用いた3次元軌道再構成手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-31T13:04:31Z) - EMoTive: Event-guided Trajectory Modeling for 3D Motion Estimation [59.33052312107478]
イベントカメラは、シーン変化に対する連続的適応ピクセルレベル応答による3次元モーション推定の可能性を提供する。
本稿では,イベント誘導パラメトリック曲線を用いた一様軌道をモデル化するイベントベースフレームワークであるEMoveについて述べる。
動作表現には,事象誘導下での空間的特徴と時間的特徴を融合する密度認識適応機構を導入する。
最終3次元運動推定は、パラメトリック軌道、流れ、深度運動場の多時間サンプリングによって達成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-14T13:15:54Z) - CoMoGaussian: Continuous Motion-Aware Gaussian Splatting from Motion-Blurred Images [19.08403715388913]
3D Gaussian Splattingは高品質のノベルビューレンダリングのために注目されている。
重要な問題は、露出中の動きによるカメラの動きのぼかしであり、正確な3Dシーンの復元を妨げる。
動きブル画像から正確な3Dシーンを再構成する連続運動対応ガウス版CoMoGaussianを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-07T11:18:43Z) - MATE: Motion-Augmented Temporal Consistency for Event-based Point Tracking [58.719310295870024]
本稿では,任意の点を追跡するイベントベースのフレームワークを提案する。
事象の間隔に起因する曖昧さを解決するため、運動誘導モジュールは運動ベクトルを局所的なマッチングプロセスに組み込む。
このメソッドは、任意のポイントベースラインのイベントのみのトラッキングに対して、$Survival_50$メトリックを17.9%改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-02T09:13:29Z) - CRiM-GS: Continuous Rigid Motion-Aware Gaussian Splatting from Motion-Blurred Images [14.738528284246545]
CRiM-GS は textbfContinuous textbfRigid textbfMotion-aware textbfGaussian textbfSplatting である。
リアルタイムレンダリング速度を維持しながら、モーションブルーの画像から正確な3Dシーンを再構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T13:37:04Z) - Event-based Structure-from-Orbit [23.97673114572094]
ロボット工学や視覚に基づくナビゲーションの応用には、静的カメラの前で円形または回転する物体の3次元認識が必要である。
静的なイベントカメラから観測された高速回転物体の3次元構造を再構成するイベントベース構造(eSf)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-10T03:02:03Z) - SphereDiffusion: Spherical Geometry-Aware Distortion Resilient Diffusion Model [63.685132323224124]
制御可能な球状パノラマ画像生成は、様々な領域でかなりの応用可能性を持っている。
本稿では,これらの課題に対処するために,SphereDiffusionの新しいフレームワークを提案する。
Structured3Dデータセットの実験では、SphereDiffusionは制御可能な球面画像生成の品質を大幅に改善し、平均して約35%のFIDを相対的に削減している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T06:26:46Z) - Motion-from-Blur: 3D Shape and Motion Estimation of Motion-blurred
Objects in Videos [115.71874459429381]
本研究では,映像から3次元の運動,3次元の形状,および高度に動きやすい物体の外観を同時推定する手法を提案する。
提案手法は, 高速移動物体の劣化と3次元再構成において, 従来の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-29T11:25:14Z)
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。