Lens distortion calibration by explicit straight-line to distorted-line geometric mapping
Notice bibliographique
Résumé
Medium and wide-angle off-shelf cameras are often used in computer-vision applications despite their large lens distortion. Algorithms to correct for radial and tangential distortion are available; however, they often use non-linear optimization search methods that rely on carefully chosen starting points. This paper presents a method to correct for both radial symmetric lens distortion and decentering lens distortion using an iterative geometric approach to find the distortion center, and a closed-form solution for all other distortion parameters. The method is based on deriving an equivalent radial symmetric distortion model that accounts for both radial and tangential distortion. The technique uses the simple geometric relationship between a straight line and its distorted counterpart under this distortion model. The distortion calibration involves firstly determining the axis of symmetry of several distorted lines. The intersection of these axes is then computed and considered as the point of best radial symmetry (PBRS). The inclinations of the axes of symmetry of the distorted lines are then used in a closed-form solution to determine the distortion coefficients. One advantage of this approach is that higher-order coefficients can be included as needed, with their computation still achieved in closed form. The simplicity of the lens distortion calibration technique has been demonstrated in a simulation using synthetic images.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».