eWand: A calibration framework for wide baseline frame-based and event-based camera systems

要約

複数のカメラを使用してオブジェクトの位置を正確に三角測量するには、正確なキャリブレーションが不可欠です。
ただし、これはカメラを移動するたびに繰り返す必要があり、時間のかかるプロセスでもあります。
標準的なアプローチは、既知の形状を持つ印刷パターンを使用して、カメラの固有パラメータと外部パラメータを推定することです。
同じアイデアをイベントベースのカメラにも適用できますが、追加の作業が必要になります。
イベントからのフレーム再構成を使用することにより、印刷されたパターンを検出できます。
画面上に点滅パターンを表示することもできます。
そして、イベントからパターンを直接検出することができます。
このようなキャリブレーション方法は、フレームベースのカメラとイベントベースのカメラの両方に正確な固有のキャリブレーションを提供できます。
ただし、2D パターンの使用には、カメラが非常に異なる視点と広いベースラインを持っているため、マルチカメラの外部キャリブレーションにはいくつかの制限があります。
2D パターンは一方向からのみ検出できるため、カメラまでの距離を補正するにはかなりのサイズが必要です。
このため、外部キャリブレーションは時間がかかり、面倒なものになります。
これらの制限を克服するために、印刷または表示されたパターンの代わりに不透明な球内で点滅する LED を使用する新しい方法である eWand を提案します。
私たちの方法は、イベントベースのカメラとフレームベースのカメラの両方で高精度を維持する、より高速で使いやすい外部キャリブレーション アプローチを提供します。

要約(オリジナル)

Accurate calibration is crucial for using multiple cameras to triangulate the position of objects precisely. However, it is also a time-consuming process that needs to be repeated for every displacement of the cameras. The standard approach is to use a printed pattern with known geometry to estimate the intrinsic and extrinsic parameters of the cameras. The same idea can be applied to event-based cameras, though it requires extra work. By using frame reconstruction from events, a printed pattern can be detected. A blinking pattern can also be displayed on a screen. Then, the pattern can be directly detected from the events. Such calibration methods can provide accurate intrinsic calibration for both frame- and event-based cameras. However, using 2D patterns has several limitations for multi-camera extrinsic calibration, with cameras possessing highly different points of view and a wide baseline. The 2D pattern can only be detected from one direction and needs to be of significant size to compensate for its distance to the camera. This makes the extrinsic calibration time-consuming and cumbersome. To overcome these limitations, we propose eWand, a new method that uses blinking LEDs inside opaque spheres instead of a printed or displayed pattern. Our method provides a faster, easier-to-use extrinsic calibration approach that maintains high accuracy for both event- and frame-based cameras.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google