基于低分辨率、小基线与高径向畸变立体图像的三维重建
计算机视觉与模式识别
2017-09-20 v1
摘要
在本文中，我们分析并比较了从低分辨率（250x250）、高径向畸变立体图像进行三维重建的方法，这些图像是用小基线（约 1mm）采集的。这些图像是用 CMOSIS/AWAIBA 制造的 NanEye Stereo 系统采集的。这些立体相机还具有小光圈，这意味着需要高强度的照明。目标是开发一种以低计算成本产生精确重建的方法，即避免非线性数值优化算法。我们特别关注径向畸变模型的分析和比较。为了进行分析和比较，我们基于可用的软件和方法定义了一个基线方法，例如 Bouguet 工具箱 [2] 或 Matlab 的 Computer Vision Toolbox。测试的方法基于使用径向畸变的多项式模型和应用除法模型。在应用除法模型的框架内，还讨论了畸变中心的问题。我们得出结论，具有单一径向畸变参数的除法模型具有局限性。
引用
@article{arxiv.1709.06451,
title = {3D Reconstruction with Low Resolution, Small Baseline and High Radial Distortion Stereo Images},
author = {Tiago Dias and Helder Araujo and Pedro Miraldo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.06451},
year = {2017}
}