Unbiased Estimator for Distorted Conics in Camera Calibration

要約

文献では、点と円錐がカメラの幾何学的キャリブレーションの主要な特徴とされています。
円錐は点よりも有益な特徴ですが、歪みが生じると円錐の特性が失われるため、カメラのキャリブレーションにおける円錐特徴の有用性が決定的に制限されています。
既存のアプローチの多くは、歪みを無視するか、この制限を回避するために 3D 球形ターゲットを導入することにより、円錐ベースのキャリブレーションに対処していました。
この論文では、モーメントを使用した円錐ベースのキャリブレーションのための新しい定式化を紹介します。
私たちの導出は、歪みがあっても最初のモーメントを偏りなく推定できるという数学的発見に基づいています。
これにより、投影と歪みの間の瞬間の変化を追跡し、歪みのある円錐曲線の最初の瞬間を確実に保存することができます。
不偏推定器を使用すると、円形パターンをサブピクセル レベルで正確に検出でき、キャリブレーション パイプライン全体で完全に活用できるようになり、キャリブレーションが大幅に向上します。
コード全体は、github.com/ChaehyeonSong/discocal から簡単に入手できます。

要約(オリジナル)

In the literature, points and conics have been major features for camera geometric calibration. Although conics are more informative features than points, the loss of the conic property under distortion has critically limited the utility of conic features in camera calibration. Many existing approaches addressed conic-based calibration by ignoring distortion or introducing 3D spherical targets to circumvent this limitation. In this paper, we present a novel formulation for conic-based calibration using moments. Our derivation is based on the mathematical finding that the first moment can be estimated without bias even under distortion. This allows us to track moment changes during projection and distortion, ensuring the preservation of the first moment of the distorted conic. With an unbiased estimator, the circular patterns can be accurately detected at the sub-pixel level and can now be fully exploited for an entire calibration pipeline, resulting in significantly improved calibration. The entire code is readily available from github.com/ChaehyeonSong/discocal.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google