基于三焦张量的相机自标定方法 TrifocalCalib
计算机视觉与模式识别
2025-09-23 v1
摘要
在不依赖先验场景知识的情况下估计相机内参是计算机视觉中的基本挑战。这一能力对于自动驾驶和车辆编队等应用尤为重要，在这些应用中，预标定设置不切实际且需要实时自适应能力。为推进该领域的前沿研究，我们提出了一组基于标定三焦张量的方程，使投影相机能够从最少的图像数据中进行自标定。我们提出的方法 TrifocalCalib 在准确性和鲁棒性方面显著优于近期的学习方法和经典方法。与许多现有技术不同，我们的方法不需要标定靶，不对相机运动施加任何约束，并能同时估计焦距和主点。在程序化生成的合成环境和基于结构化数据集的场景中的评估均验证了我们方法的有效性。为支持可复现性，我们公开发布了代码。
引用
@article{arxiv.2509.17620,
title = {Tensor-Based Self-Calibration of Cameras via the TrifocalCalib Method},
author = {Gregory Schroeder and Mohamed Sabry and Cristina Olaverri-Monreal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.17620},
year = {2025}
}