Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration

要約

ステレオ カメラの外部パラメータを正確に推定することが、ステレオ マッチング アルゴリズムのパフォーマンスを保証する鍵となります。
従来技術では、ステレオカメラのオンライン自己校正は、ステレオ補正の原理を考慮せずに、特殊な視覚オドメトリ問題として定式化されるのが一般的であった。
この論文では、まず、画像のペアが 1 つしか利用できない場合に、新しいステレオ カメラのオンライン自己校正アルゴリズムの開発の基礎となるホモグラフィーの修正の概念を深く掘り下げます。
さらに、ステレオビデオシーケンスの存在下でグローバルに最適な外部パラメータ推定を行うための、シンプルかつ効果的なソリューションを紹介します。
さらに、パフォーマンスの定量化のために並進ベクトルに 3 つのオイラー角と 3 つの成分を使用することは非現実的であることを強調します。
代わりに、単一ペアとマルチペアの両方のケースに適用できる、外部パラメータ推定の堅牢性と精度を定量化する 4 つの新しい評価指標を導入します。
さまざまな実験設定を使用して屋内と屋外の環境にわたって行われた広範な実験により、提案したアルゴリズムの有効性が検証されました。
総合的な評価結果は、ベースライン アルゴリズムと比較して優れたパフォーマンスを示しています。
私たちのソース コード、デモ ビデオ、補足資料は、mias.group/StereoCalibrator で公開されています。

要約(オリジナル)

Accurate estimation of stereo camera extrinsic parameters is the key to guarantee the performance of stereo matching algorithms. In prior arts, the online self-calibration of stereo cameras has commonly been formulated as a specialized visual odometry problem, without taking into account the principles of stereo rectification. In this paper, we first delve deeply into the concept of rectifying homography, which serves as the cornerstone for the development of our novel stereo camera online self-calibration algorithm, for cases where only a single pair of images is available. Furthermore, we introduce a simple yet effective solution for global optimum extrinsic parameter estimation in the presence of stereo video sequences. Additionally, we emphasize the impracticality of using three Euler angles and three components in the translation vectors for performance quantification. Instead, we introduce four new evaluation metrics to quantify the robustness and accuracy of extrinsic parameter estimation, applicable to both single-pair and multi-pair cases. Extensive experiments conducted across indoor and outdoor environments using various experimental setups validate the effectiveness of our proposed algorithm. The comprehensive evaluation results demonstrate its superior performance in comparison to the baseline algorithm. Our source code, demo video, and supplement are publicly available at mias.group/StereoCalibrator.

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