Robust homography for real-time image un-distortion
Notice bibliographique
Résumé
Stereoscopic 3D film production has increased the need for efficient and robust camera calibration and tracking. Many of these tasks involve making planar correspondence and thus accurate fast homography estimation is essential. However, homography estimation may fail with distorted images since the planar projected corners may be distorted far away from the “perfect” locations. On the other hand, precisely estimating lens distortion from a single image is still a challenge, especially in real-time applications. In this paper, we drop the assumption that the image distortion is negligible in homography estimation. We propose robust homography as a simple and efficient approach which combines homography mapping and image distortion estimation in a least square constraint. Our method can simultaneously estimate homography and image distortion from a single image in real-time. Compared with previous methods, it has two advantages: first, un-distortion can be achieved with little overhead due to the need for only a single calibration image and the real-time homography mapping of easy to track corners; second, due to the use of precise calibration targets the accuracy of our method is comparable to the multiple image calibration methods. In an experimental evaluation, we show that our method can accurately estimate image distortion parameters in both synthetic and real images. We also present its applications in close range un-distortion and robust corner detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».