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三角测量:为何优化?

计算机视觉与模式识别 2019-08-26 v2

摘要

几十年来,人们广泛接受双视图三角测量的黄金标准是基于重投影误差最小化代价。在本工作中,我们挑战这一观念。我们提出了一种经典中点法的新替代方法,其导致显著更低的二维误差和视差误差。它仅基于一对反投影射线提供数值稳定的闭式解。由于我们的解具有旋转不变性,它也可应用于鱼眼和全向相机。我们表明,对于小视差角,我们的方法在组合的二维、三维和视差精度方面优于最先进水平,同时达到可比的速度。

关键词

引用

@article{arxiv.1907.11917,
  title  = {Triangulation: Why Optimize?},
  author = {Seong Hun Lee and Javier Civera},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1907.11917},
  year   = {2019}
}

备注

Accepted to BMVC2019 (oral presentation)