从径向畸变尺度与尺度变化进行校正的极小解算器
计算机视觉与模式识别
2020-04-13 v2
摘要
本文提出了首个联合估计透镜畸变与仿射校正、基于刚性变换共面特征图像的极小解算器。这些解算器适用于无直线场景，且总体上放宽了现有最优方法对场景内容所作的强假设。所提解算器利用共面重复特征在校正空间中具有相同尺度的仿射不变量。解算器分为两组，其区别在于如何利用校正空间的等尺度不变量对透镜去畸变与校正参数施加约束。我们展示了一种通过 Gr"obner 基方法生成稳定极小解算器的原则性途径，该方法通过采样可行单项式基以最大化数值稳定性来实现。合成与真实图像实验证实，所提解算器相比现有最优方法对噪声具有更优的鲁棒性。在从窄视场到鱼眼视场镜头拍摄的图像上取得的准确校正结果，表明了所提方法的广泛适用性。该方法完全自动。
引用
@article{arxiv.1907.11539,
title = {Minimal Solvers for Rectifying from Radially-Distorted Scales and Change of Scales},
author = {James Pritts and Zuzana Kukelova and Viktor Larsson and Yaroslava Lochman and Ondřej Chum},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.11539},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1807.06110