三维视觉系统中量化误差的体积计算
计算机视觉与模式识别
2020-10-19 v1 图像与视频处理
摘要
本文研究相机传感器固有的量化如何在三维建图过程中给观测特征的计算位置引入不确定性。通常假设像素和场景特征是点，然而像素是一个二维区域，可映射到场景中的多个点。该不确定性区域是计算点位置中量化误差的边界。早期研究通过将像素处的棱锥和圆锥投影到场景中，将两相交像素视域的体积近似为长方体来计算。在本文中，我们反转该方法：生成场景点阵列，并计算每个相机中哪些像素检测到哪些场景点。这使我们能一次性计算出给定相机系统下所有像素对应关系的的不确定性区域，而无需近似复杂形状。不确定性区域体积对相机基线长度、焦距、像素尺寸和到物体距离的依赖性表明，早期研究至少将量化误差高估了两倍。对于静态相机系统，该方法也可用于确定体积场景几何，而无需计算视差图。
引用
@article{arxiv.2010.08390,
title = {Volumetric Calculation of Quantization Error in 3-D Vision Systems},
author = {Eleni Bohacek and Andrew J. Coates and David R. Selviah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.08390},
year = {2020}
}
备注
As submitted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence on 4th September 2020