基于事件的光度法束调整
计算机视觉与模式识别
2025-07-08 v2 机器人学
信号处理
最优化与控制
摘要
我们处理纯旋转事件相机的束调整（即同时优化相机位姿和场景地图）问题。从第一性原理出发，我们将该问题表述为经典的非线性最小二乘优化。光度误差直接使用相机旋转和触发事件的半稠密场景亮度中的事件生成模型来定义。我们利用事件数据的稀疏性设计了一个易于处理的 Levenberg-Marquardt 求解器，以处理所涉及的极大量变量。据我们所知，我们的方法被称为基于事件的光度法束调整 (EPBA)，是第一个直接在亮度图上工作并利用事件数据时空特征的事件纯光度束调整方法，无需将事件转换为类图像表示。在合成和真实世界数据集上的综合实验表明，EPBA 在降低光度误差（高达 90%）方面非常有效，产生了无与伦比质量的结果。优化后的地图揭示了使用先前最先进的纯旋转估计方法所隐藏的细节。在现代高分辨率事件相机上的实验表明了 EPBA 在各种场景下全景成像的适用性（无需地图初始化、多种分辨率以及与其他方法结合，如 IMU 航位推算或先前基于事件的旋转估计方法）。我们公开了源代码。https://github.com/tub-rip/epba
引用
@article{arxiv.2412.14111,
title = {Event-based Photometric Bundle Adjustment},
author = {Shuang Guo and Guillermo Gallego},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.14111},
year = {2025}
}
备注
21 pages, 19 figures, 10 tables. Project page: https://github.com/tub-rip/epba