多视图基础矩阵上的新秩约束及其在相机位置恢复中的应用
计算机视觉与模式识别
2017-02-13 v1
摘要
相机矩阵的精确估计是运动恢复结构算法中的重要步骤。本文介绍了多视图设置下基础矩阵集合的一种新颖秩约束。我们证明，通常而言，通过选择适当的尺度因子，由图像对之间的基础矩阵堆叠形成的矩阵秩为 6。此外，该矩阵构成一个秩为 3 的矩阵的对称部分，其因子与相应的相机矩阵直接相关。我们利用这一新表征，通过迭代重加权最小二乘法和交替方向乘子法优化 L1 代价函数，从而产出更好的基础矩阵估计。我们进一步表明，该过程能够改善相机位置的恢复，尤其是在可用图像较少的多视图设置中。
引用
@article{arxiv.1702.03023,
title = {A New Rank Constraint on Multi-view Fundamental Matrices, and its Application to Camera Location Recovery},
author = {Soumyadip Sengupta and Tal Amir and Meirav Galun and Tom Goldstein and David W. Jacobs and Amit Singer and Ronen Basri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.03023},
year = {2017}
}