一种从单幅图像获取鸟瞰图的几何方法
计算机视觉与模式识别
2020-09-29 v2
摘要
本文的目标是通过计算单应矩阵将任意单目图像校正为鸟瞰（俯视）图。我们的贡献如下：(i) 我们证明单应矩阵仅可用指定地平线和垂直消失点的四个参数参数化，若已知视场角或焦距则仅需两个参数；(ii) 我们引入一种适用于卷积神经网络（CNN）回归的线或点（可位于无穷远）几何表示；(iii) 我们引入一个带有正交消失点真值的大型合成图像数据集，可用于训练 CNN 预测这些几何实体；最后 (iv) 我们在地平线检测上取得了最先进的结果，在 Horizon Lines in the Wild 数据集上达到 74.52% 的 AUC。我们的方法快速且鲁棒，可用于实时去除视频中的透视畸变。
引用
@article{arxiv.1905.02231,
title = {A Geometric Approach to Obtain a Bird's Eye View from an Image},
author = {Ammar Abbas and Andrew Zisserman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.02231},
year = {2020}
}
备注
ICCV Workshop "Geometry Meets Deep Learning" 2019