【24h】

多眼カメラシステムによるカメラ運動の高精度実時間推定

机译:多视图相机系统的相机运动高精度实时估计

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摘要

本稿では,カメラを動かして得た画像系列を元に,カメラの運動およびシーンの3次元形状を復元する運動からの形状復元(structure from motion, SFM)において,実時間でこれを行うこと(Realtime SFM)を考える.その成否は,シーンの同一点を画像系列上で追跡した特徴点軌跡を以下に安定して高精度に得られるかにかかっている.本稿では,複数のカメラを剛体結合した多眼カメラシステムを用いて,特徴点軌跡のロバストかつ高精度な計算を行うことを提案する.カメラが運動する中,常に新しい特徴点が画像に発生しまた消えてゆくという最も難しい状況において,実時間性の前提から,現在までの画像系列しか得られない因果性の制約を,効果的に解決できることを示す.
机译:在本文中,基于通过移动相机获得的图像序列,我们将实时在形状恢复(从运动,SFM的结构)中进行这一点,以恢复相机的运动和场景的三维形状(实时考虑SFM )。 成功或故障取决于哪个特征点轨迹跟踪图像序列上的场景的相同点,其具有高精度。 在本文中,我们建议使用具有由多个相机耦合的刚性耦合主体的多视图相机系统来执行特征点轨迹的鲁棒和高精度计算。 虽然相机正在锻炼,但在图像中发生的新特征点和消失的最困难的情况下,由于实时假设,它有效地限制了只能到达当前图像序列的因素。表示它可以解决。

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