水下下一最佳视角
计算机视觉与模式识别
2015-12-08 v1
摘要
为了以高分辨率对大型且易遮挡的场景成像，相机必须在上方和周围移动。当场景处于参与介质中时，由几何遮挡和距离引起的可见性退化会因散射而加剧。此外，在水下及其他介质中，需要人工照明。总体而言，数据质量取决于被观测表面、介质以及相机和光源随时间变化的位姿。本工作提出在相机和光源移动时优化其位姿，从而高效扫描表面并获得最高质量的去散射恢复。该工作将机器人视觉的下一最佳视角概念推广到散射介质与协作式可移动光照，并将去散射扩展到最优移动的平台。优化准则是取自信息论的信息增益。我们利用先验粗糙3D模型的存在，因为水下此类模型通常使用声纳获得。我们在一个缩小规模的装置中演示了该原理。
引用
@article{arxiv.1512.01789,
title = {The Next Best Underwater View},
author = {Mark Sheinin and Yoav Y. Schechner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.01789},
year = {2015}
}