Three-view Focal Length Recovery From Homographies

要約

この論文では、3 視点ホモグラフィーから焦点距離を回復するための新しいアプローチを提案します。
2 つのホモグラフィー間の法線ベクトルの一貫性を調べることにより、消去法を使用して焦点距離とホモグラフィーの間の新しい明示的な制約を導き出します。
我々は、3 ビュー ホモグラフィーが 2 つの追加の制約を提供し、1 つまたは 2 つの焦点距離の回復を可能にすることを示します。
考えられる 4 つのケースについて説明します。これらには、未知の等しい焦点距離を持つ 3 台のカメラ、2 つの異なる未知の焦点距離を持つ 3 台のカメラ、1 つの焦点距離が既知である 3 台のカメラ、および他の 2 台のカメラの等しいか異なる未知の焦点距離があります。
すべての問題は、1 つまたは 2 つの未知数の多項式を解くことに変換でき、Sturm シーケンスまたは隠れ変数手法を使用して効率的に解くことができます。
合成データと実際のデータの両方を使用した評価では、提案されたソルバーが既存の 2 ビュー ソルバーに依存する方法よりも高速かつ正確であることが示されています。
コードとデータは https://github.com/kocurvik/hf で入手できます。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose a novel approach for recovering focal lengths from three-view homographies. By examining the consistency of normal vectors between two homographies, we derive new explicit constraints between the focal lengths and homographies using an elimination technique. We demonstrate that three-view homographies provide two additional constraints, enabling the recovery of one or two focal lengths. We discuss four possible cases, including three cameras having an unknown equal focal length, three cameras having two different unknown focal lengths, three cameras where one focal length is known, and the other two cameras have equal or different unknown focal lengths. All the problems can be converted into solving polynomials in one or two unknowns, which can be efficiently solved using Sturm sequence or hidden variable technique. Evaluation using both synthetic and real data shows that the proposed solvers are both faster and more accurate than methods relying on existing two-view solvers. The code and data are available on https://github.com/kocurvik/hf

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