LiFMCR：面向光场多摄像机配准的数据集与基准
计算机视觉与模式识别
2025-10-16 v1
摘要
我们提出了 LiFMCR，一个用于 multiple micro lens array（MLA）-based light field cameras 配准的 novel 数据集。虽然现有 light field 数据集仅限于 single-camera setup，通常缺乏外部 ground truth，但 LiFMCR 提供了来自两个高分辨率 Raytrix R32 plenoptic 摄像机的同步图像序列，同时由 Vicon 动作捕捉系统记录高精度的 6 自由度（DoF）姿态。这种 unique 组合使我们能够对 multi-camera light field 配准方法进行严格评估。作为基线，我们提供了两种互补的配准方法：一种通过基于 RANSAC 的 cross-view point cloud 方法估计 robust 3D 变换，另一种则从 single light field 图像中估计外场 6-DoF 位姿的 plenoptic PnP 算法。两种方法都显式集成了 plenoptic 摄像机模型，实现 accurate and scalable 的 multi-camera 配准。实验表明，结果与 ground truth 强烈对齐，支持可靠的 multi-view light field 处理。项目页面：https://lifmcr.github.io/
引用
@article{arxiv.2510.13729,
title = {LiFMCR: Dataset and Benchmark for Light Field Multi-Camera Registration},
author = {Aymeric Fleith and Julian Zirbel and Daniel Cremers and Niclas Zeller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.13729},
year = {2025}
}
备注
Accepted at the International Symposium on Visual Computing (ISVC) 2025