卷帘快门感知的差分SfM与图像校正
计算机视觉与模式识别
2019-08-06 v2
摘要
本文提出了一种改进的差分运动恢复结构(Structure from Motion, SfM)算法,该算法能够在存在卷帘快门(Rolling Shutter, RS)伪影的情况下从两帧连续图像中估计相对位姿。具体而言,我们证明了在匀速假设下,由卷帘快门效应引起的误差可通过对每个光流的线性缩放操作轻松校正。我们进一步提出了一种9点算法,用于恢复做匀加速运动的卷帘快门相机的相对位姿。我们证明了从RS相机相对位姿恢复的稠密深度图可用于RS感知的扭曲以实现图像校正,从而恢复高质量全局快门(Global Shutter, GS)图像。在合成与真实RS图像上的实验表明,与假设GS相机模型的标准SfM算法相比,我们的RS感知差分SfM算法在由RS效应畸变的图像的相对位姿估计和3D重建上产生了更准确的结果。我们还证明了我们的RS感知图像校正扭曲方法在去除RS伪影方面优于最先进的商业软件产品,即Adobe After Effects和Apple Imovie。
引用
@article{arxiv.1903.03943,
title = {Rolling-Shutter-Aware Differential SfM and Image Rectification},
author = {Bingbing Zhuang and Loong-Fah Cheong and Gim Hee Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.03943},
year = {2019}
}