Relative pose of three calibrated and partially calibrated cameras from four points using virtual correspondences

要約

私たちは、3 台のカメラの相対的な姿勢を推定するという困難な問題を研究し、(1) 4p3v 問題として知られる、3 つの校正されたビュー内の 4 点の悪名高い困難な構成、および (2) これまで未解決だった 4 つの点の構成に対する、新しく効率的な解決策を提案します。
未知の共有焦点距離を持つ 3 台のカメラの点、つまり 4p3vf 問題。
私たちのソリューションは、3 つのビュー内の 4 つの入力対応関係の位置からの情報を使用して、2 つのビューに 1 つまたは 2 つの追加の仮想点対応関係を生成するという単純なアイデアに基づいています。
新しい点が 3 つの対応する入力点の平均点である非常にシンプルで効率的な戦略を使用するか、単純なニューラル ネットワークを使用して、このような対応関係を生成します。
新しいソルバーは、既存の効率的な最小ソルバー、つまり、よく知られた 5 点および 6 点の相対姿勢ソルバーと P3P ソルバーに基づいているため、効率的で実装が簡単です。
当社のソルバーは、実際のデータに対して最先端の結果を実現します。

要約(オリジナル)

We study challenging problems of estimating the relative pose of three cameras and propose novel efficient solutions to (1) the notoriously difficult configuration of four points in three calibrated views, known as the 4p3v problem, and (2) to the previously unsolved configuration of four points in three cameras with unknown shared focal length, i.e., the 4p3vf problem. Our solutions are based on the simple idea of generating one or two additional virtual point correspondences in two views by using the information from the locations of the four input correspondences in the three views. We generate such correspondences using either a very simple and efficient strategy where the new points are the mean points of three corresponding input points or using a simple neural network. The new solvers are efficient and easy to implement since they are based on existing efficient minimal solvers, i.e., the well-known 5-point and 6-point relative pose solvers and the P3P solver. Our solvers achieve state-of-the-art results on real data.

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