鱼眼立体校正中最小化重采样畸变的像素级局部单应变换
计算机视觉与模式识别
2017-07-13 v1
摘要
大视场鱼眼透镜相机在机器人领域吸引了越来越多研究者的关注。然而，目前并不存在一种可直接应用于鱼眼立体装置的便捷即用立体校正方法。现有方法的一个明显缺陷是，若想获得具有对极线（而非对极圆）约束的校正结果，重采样畸变（定义为校正过程中因欠采样导致的像素丢失以及因过采样产生的新像素）会非常严重。为克服这一弱点，我们提出了一种新颖的用于立体校正的像素级局部单应变换技术。首先，我们证明了确实存在足够的自由度来应用像素级局部单应变换进行立体校正。接着，我们提出了一种利用这些自由度并通过优化框架求解的方法。最后，所提方法的鲁棒性和有效性已在真实鱼眼透镜图像上得到验证。校正结果表明，与现有方法相比，所提方法在满足对极线约束的同时能有效减少重采样畸变。通过采用所提方法，鱼眼透镜相机的稠密立体匹配与三维重建变得如同透视镜头相机一样容易。
引用
@article{arxiv.1707.03775,
title = {Pixel-variant Local Homography for Fisheye Stereo Rectification Minimizing Resampling Distortion},
author = {Dingfu Zhou and Yuchao Dai and Hongdong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03775},
year = {2017}
}