Accurately calibrating light field camera is essential to its applications. Rapid progress has been made in this area in the past decades. In this paper, detailed analysis was first performed towards the state of the art projection models for calibration which were further interpreted in three representations, including the correspondence between rays and pixels, 3D physical points and pixels and between 3D physical points and 3D signal structure of the captured light field. Based on the analysis, parameters in the projection model were grouped into direction parameter set and depth parameter set. A two-step calibration method was then proposed with each step dealing with each set of parameters. The proposed method is able to reuse traditional camera calibration methods for the direction parameter set. A simply raw image-based calibration of depth parameter set was further proposed. Systematic validations were conducted to evaluate the performance of the proposed calibration method. Experimental results show that the accuracy and robustness of the proposed method outperforms its counterparts under various benchmark criteria.


翻译:精确校准光场照相机对于其应用至关重要。在过去几十年中,在这一领域取得了迅速的进展。在本文件中,首先对精确度的艺术预测模型进行了详细分析,这些模型在三个表达式中得到了进一步解释,包括射线和像素、3D物理点和像素之间的对应关系,以及被捕获光场的3D物理点和3D信号结构之间的对应关系。根据分析,将投影模型中的参数分组为方向参数组和深度参数组。随后,针对每一套参数的每步都提出了两步校准方法。拟议方法能够重新利用方向参数组的传统相机校准方法。进一步提出了一套简单的原始图像校准深度参数组。进行了系统验证,以评价拟议校准方法的性能。实验结果表明,在各种基准标准下,拟议方法的准确性和稳健性比对应方更符合基准标准。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
19+阅读 · 2021年5月1日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
【泡泡一分钟】基于运动估计的激光雷达和相机标定方法
泡泡机器人SLAM
25+阅读 · 2019年1月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【泡泡一分钟】用于平面环境的线性RGBD-SLAM
泡泡机器人SLAM
6+阅读 · 2018年12月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月13日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
【泡泡一分钟】基于运动估计的激光雷达和相机标定方法
泡泡机器人SLAM
25+阅读 · 2019年1月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【泡泡一分钟】用于平面环境的线性RGBD-SLAM
泡泡机器人SLAM
6+阅读 · 2018年12月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员