要約
ポラリメトリック イメージングは、ロボット ビジョン (水中ナビゲーション、グレア除去、かすみ除去、オブジェクト分類、深さ推定など) でますます多くのアプリケーションに適用されています。
単一のスナップショットで光の色と偏光状態の両方をキャプチャできる RGB 偏光カメラを市場で見つけることができます。
センサーの特性分散とレンズの使用により、これらのタイプのカメラをキャリブレーションして、正しい偏光測定値を取得することが重要です。
これまでに開発されたキャリブレーション方法は、このタイプのカメラに適合していないか、複雑な機器と厳密なセットアップでの時間のかかる実験が必要です。
この論文では、これらのカメラを効率的に較正するための複雑な光学システムの必要性を克服する新しい方法を提案します。
提案されたキャリブレーション方法には、偏光状態のアプリオリな知識がなくても、限られた数の取得で、ユーザーが均一な直線偏光光源を使用してカメラを簡単にキャリブレーションできるなど、いくつかの利点があることを示します。
校正コードを公開します。
要約(オリジナル)
Polarimetric imaging has been applied in a growing number of applications in robotic vision (ex. underwater navigation, glare removal, de-hazing, object classification, and depth estimation). One can find on the market RGB Polarization cameras that can capture both color and polarimetric state of the light in a single snapshot. Due to the sensor’s characteristic dispersion, and the use of lenses, it is crucial to calibrate these types of cameras so as to obtain correct polarization measurements. The calibration methods that have been developed so far are either not adapted to this type of cameras, or they require complex equipment and time consuming experiments in strict setups. In this paper, we propose a new method to overcome the need for complex optical systems to efficiently calibrate these cameras. We show that the proposed calibration method has several advantages such as that any user can easily calibrate the camera using a uniform, linearly polarized light source without any a priori knowledge of its polarization state, and with a limited number of acquisitions. We will make our calibration code publicly available.
arxiv情報
著者 | Joaquin Rodriguez,Lew Lew-Yan-Voon,Renato Martins,Olivier Morel |
発行日 | 2022-08-29 10:39:23+00:00 |
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