Marker-Based Extrinsic Calibration Method for Accurate Multi-Camera 3D Reconstruction

要約

マルチカメラRGB-Dシステムを用いた正確な3D再構成は、撮影されたビュー間の適切な位置合わせを達成するための正確な外部キャリブレーションに決定的に依存している。本論文では、3次元マーカーによって提供される幾何学的制約を活用し、キャリブレーション精度を大幅に向上させる反復外部キャリブレーション手法を紹介する。提案する手法は、クラスタリング、回帰分析、および反復的な再割り当て技術により、マーカー平面を体系的に分割・精緻化し、カメラビュー間のロバストな幾何学的対応を確保する。我々は、栄養治療を受けている患者の身体的進行をモデル化することを目的としたTech4Dietプロジェクトにおいて、制御された環境と実用的な実世界の設定の両方において、本手法を包括的に検証する。実験結果は、アライメントエラーが大幅に減少し、正確で信頼性の高い3D再構成が容易になることを示している。

要約(オリジナル)

Accurate 3D reconstruction using multi-camera RGB-D systems critically depends on precise extrinsic calibration to achieve proper alignment between captured views. In this paper, we introduce an iterative extrinsic calibration method that leverages the geometric constraints provided by a three-dimensional marker to significantly improve calibration accuracy. Our proposed approach systematically segments and refines marker planes through clustering, regression analysis, and iterative reassignment techniques, ensuring robust geometric correspondence across camera views. We validate our method comprehensively in both controlled environments and practical real-world settings within the Tech4Diet project, aimed at modeling the physical progression of patients undergoing nutritional treatments. Experimental results demonstrate substantial reductions in alignment errors, facilitating accurate and reliable 3D reconstructions.

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