从光滑表面图像恢复极线几何
计算机视觉与模式识别
2013-06-24 v4 人工智能
摘要
我们提出了四种从光滑表面图像恢复极线几何的方法。现有恢复极线几何的方法使用对应特征点，而这些点在此类图像中无法找到。第一种方法基于寻找由光照产生的对应特征点（ICPM - 光照特征点法）。第二种方法基于从极点向光滑物体轮廓所作的切线产生的对应切点（OTPM - 轮廓切线点法）。这两种方法是精确的，并对真实图像给出正确结果，因为对应光照特征点和对应轮廓的位置已知且误差很小。但第二种方法受限于特殊场景类型或受限的相机运动。我们还考虑了另外两种方法，称为CCPM（曲线特征点法）和CTPM（曲线切线点法），用于基于一组恒定光照强度的水平曲线来搜索光滑物体图像的极线几何。CCPM方法基于借助这些线之间曲率的相关性在等照度曲线上搜索对应点。CTPM方法基于与等照度曲线相切的极线映射到与对应等照度曲线相切的极线这一性质。标准方法（SM）基于几乎精确的对应点对的知识。这些方法已实现并通过SM在真实图像对上进行了测试。不幸的是，后两种方法只给出包含“好”解的有限子集。“无穷远极点”是例外。主要原因是对光滑物体恒定亮度假设的不准确性。但轮廓点和光照特征点不受此不准确性影响。因此，第一对方法给出精确结果。
引用
@article{arxiv.1106.0823,
title = {Recovering Epipolar Geometry from Images of Smooth Surfaces},
author = {Oleg Kupervasser},
journal= {arXiv preprint arXiv:1106.0823},
year = {2013}
}
备注
accepted to "Pattern Recognition and Image Analysis" for publishing in 2013, 33 pages, 19 figures