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Accurate camera calibration for hand-held camera in multi-view stereo reconstruction

机译:用于多视图立体声重建的手持相机的精确相机校准

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摘要

A flexible and accurate camera calibration algorithm with circles and concentric circle patterns is proposed for hand-held camera for multiview stereo (MVS) application, which can avoid user interaction for feature extraction in traditional planar pattern based camera calibration method. In order to automatically identify the features in image, we encode the circular patterns according to the size of the patterns. The unique code can be used to match features in images and planar patterns. We use three methods to extract the circle centers, e.g. ellipse fitting, perspective correction and circle chord midpoint approximation methods. Both simulation and real image data are utilized to validate the effectiveness of the proposed method. We use this method in multiview stereo(MVS) to reconstruct three visual hull models from image sequences. The experiments demonstrate that the concentric circle patterns have most accurate results.
机译:为多视图立体声(MVS)应用的手持式相机提出了一种具有圆和同心圆图案的柔性和准确的相机校准算法,可以避免在传统的平面图案的相机校准方法中为特征提取的用户交互。 为了自动识别图像中的特征,我们根据图案的大小编码圆形图案。 唯一代码可用于匹配图像和平面模式中的功能。 我们使用三种方法来提取圆形中心,例如, 椭圆拟合,透视校正和圆形弦中点近似方法。 仿真和实图像数据都用于验证所提出的方法的有效性。 我们在多视图立体声(MVS)中使用此方法来重建从图像序列中的三个可视船体模型。 实验表明,同心圆图案具有最准确的结果。

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