面向具有曼哈顿结构平面物体的快速投影图像校正
计算机视觉与模式识别
2019-12-05 v1
摘要
本文提出一种保持角度与长度比的平面物体度量校正方法。假设物体的内部结构遵循曼哈顿世界定律，即大多数线段与物体的两个正交方向对齐。为此，我们引入一种估计对应于物体主方向的两个消失点位置的方法。该方法基于一种估计消失点位置的线段原始优化函数。对于利用两个消失点计算校正单应矩阵，我们提出一种基于估计相机旋转以使相机轴垂直于物体平面的新方法。所提方法可应用于文档或建筑立面等多种物体的校正。此外，由于估计了相机旋转，该方法可用于物体朝向的估计（例如，在带有骨合成植入物放射影像的手术中）。该方法在包含具有复杂背景的投影失真文档图像的 MIDV-500 数据集上进行了评估。实验结果表明，若背景占据图像不超过一半，所提方法的精度优于或与当前最优（state-of-the-art）方法相当。该方法在 core i7 3610qm CPU 上的运行时间约为 3ms。
引用
@article{arxiv.1912.01892,
title = {Fast Projective Image Rectification for Planar Objects with Manhattan Structure},
author = {Julia Shemiakina and Ivan Konovalenko and Daniil Tropin and Igor Faradjev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.01892},
year = {2019}
}
备注
Accepted and presented on ICMV conference 2019