多视角成像中的成功概率
计算机视觉与模式识别
2024-08-01 v1
摘要
机器人、安防摄像头、无人机和卫星等平台用于三维（3D）重建，通过测向或断层扫描。每个摄像机都有视场（FOV）。多视角分析需要所有摄像机的 FOV 重叠，或显著子集的重叠。然而，这些方法的成功并不得到保证，因为 FOV 可能无法足够重叠。原因是由于平台控制不精确，摄像机指向存在一定随机性（噪声），这是机械系统，特别是移动系统如卫星的典型特征。因此，成功是概率性的。本文构建了一个分析这一方面的框架。这对于设置成像系统能力的限制至关重要，例如分辨率（像素 footprints）、视场、可捕获领域的大小以及效率。该框架利用误差指向可通过自标定来缓解——前提是视场对之间存在足够的重叠和足够的视觉相似性。我们举出一个考虑 nanosatellite 编队 seeks 云的 3D 重建设计的例子。
引用
@article{arxiv.2407.21027,
title = {Success Probability in Multi-View Imaging},
author = {Vadim Holodovsky and Masada Tzabari and Yoav Schechner and Alex Frid and Klaus Schilling},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.21027},
year = {2024}
}