要約
奥行き位置は、特に近距離写真の場合、レンズの歪みに大きな影響を与えるため、既存のステレオ ビジョン システムの測定精度が制限されます。
さらに、従来の深さに依存する歪みモデルとその校正方法は複雑なままでした。
この研究では、ステレオ ビジョン システムの精度を向上させ、キャリブレーション プロセスを簡素化するために、レンズの半径方向の歪みと偏心歪みを考慮した深さ依存歪みモデル (MDM) に基づくパラメータの最小限のセットを提案します。
さらに、一般的に使用される平面パターンを使用したステレオ ビジョン システムの MDM の簡単で柔軟なキャリブレーション方法を提案します。これには、カメラがさまざまな方向で平面パターンを観察する必要があります。
提案された手法は、レンズが平面パターンに対して垂直でなければならない深さ依存の歪みモデルに対する古典的なキャリブレーション手法と比較して、使いやすく、柔軟性があります。
MDM とその校正方法の実験的検証により、MDM は Li の歪みモデルと従来の Brown の歪みモデルと比較して校正精度が 56.55% および 74.15% 向上することが示されました。
さらに、3次元再構成中にMDM内の深さ情報を反復的に推定する反復ベースの再構成方法が提案されています。
その結果、反復ベースの再構成法の精度は、非反復再構成法の精度と比較して9.08%向上したことがわかりました。
要約(オリジナル)
Depth position highly affects lens distortion, especially in close-range photography, which limits the measurement accuracy of existing stereo vision systems. Moreover, traditional depth-dependent distortion models and their calibration methods have remained complicated. In this work, we propose a minimal set of parameters based depth-dependent distortion model (MDM), which considers the radial and decentering distortions of the lens to improve the accuracy of stereo vision systems and simplify their calibration process. In addition, we present an easy and flexible calibration method for the MDM of stereo vision systems with a commonly used planar pattern, which requires cameras to observe the planar pattern in different orientations. The proposed technique is easy to use and flexible compared with classical calibration techniques for depth-dependent distortion models in which the lens must be perpendicular to the planar pattern. The experimental validation of the MDM and its calibration method showed that the MDM improved the calibration accuracy by 56.55% and 74.15% compared with the Li’s distortion model and traditional Brown’s distortion model. Besides, an iteration-based reconstruction method is proposed to iteratively estimate the depth information in the MDM during three-dimensional reconstruction. The results showed that the accuracy of the iteration-based reconstruction method was improved by 9.08% compared with that of the non-iteration reconstruction method.
arxiv情報
| 著者 | Xin Ma,Puchen Zhu,Xiao Li,Xiaoyin Zheng,Jianshu Zhou,Xuchen Wang,Kwok Wai Samuel Au |
| 発行日 | 2024-05-01 15:42:09+00:00 |
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