シルエットからのターンテーブルシーケンスの自己キャリブレーション

本論文は、ターンテーブルシーケンス内の物体のシルエットからカメラの内因性および外因性パラメータの両方を復元する問題に取り組んでいます。これまでのシルエットベースのアプローチは、ターンテーブル運動下での画像不変量を推定するためにエピポーラ接線によって誘発される対応を利用し、カメラの弱いキャリブレーションを達成してきました。ターンテーブルシーケンスにおける2つのビューに関連する基本行列は、画像不変量、回転角度、および固定スカラーの観点から明示的に表現できることが知られています。ターンテーブル面の画像化円点も同じ画像不変量と固定スカラーの観点から定式化できることを示します。これにより、画像化円点は推定された画像不変量から直接復元でき、画像絶対円錐の推定に対する制約を提供します。したがって、カメラキャリブレーション行列を復元できます。画像トリプレットから固定スカラーを推定するための堅牢な方法が導入され、推定された画像化円点とエピポールを用いて回転角度を復元する方法が提示されます。推定されたカメラの内因性および外因性を使用して、ユークリッド再構成が得られます。提案された方法によって達成された高精度を示す実データシーケンスに関する実験結果が提示されます。