カメラモデルの段階的切換えによる多視点カメラシステムのセルフキャリブレーション

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2002-12-15
• タイトル: カメラモデルの段階的切換えによる多視点カメラシステムのセルフキャリブレーション
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Self - calibration of Multi - view Camera System by Stepwise Application of Camera Models
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 一般論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
• 著者名: 岡谷, 貴之; 久保田, 俊作; 出口, 光一郎
• 著者名(英): Takayuki, Okatani; Shunsaku, Kubota; Koichiro, Deguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 多数のカメラを使用する多視点カメラシステムで，各カメラの画像情報を統合しこれを有効に利用するためには，それぞれのカメラの内外パラメータが正確に分かっている必要がある．対象とする空間が大きい場合，形状が正確に分かっているキャリブレーション用の参照物体を使ってパラメータを同定する古典的なキャリブレーションは行いにくく，その場合には，画像の対応点の情報だけからカメラの内部パラメータも含めた全パラメータを推定するセルフキャリブレーションが有効である．本論文では，従来のセルフキャリブレーションの方法が，冗長な自由度を有する射影復元を経由していたため，ノイズに対する脆弱さを有していたことを指摘し，内部パラメータの事前知識を活用してより安定にパラメータの計算を行う方法を述べる．方法は，自由度を制限した近似的なカメラモデルから出発し，モデルを段階的に切り換えてその近似精度を向上させつつ解を改善してゆくという手順をとる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In an imaging system composed ofmultiple cameras,in order to integrate images taken by the cameras and to derive valuable information from them,both internal and external parameters ofthe cameras must be accurately known.When a target scene is large,conventional calibration methods,in which the camera parameters are estimated by using objects of known shape,are difficult to apply.In that case the methods ofself-calibration are effective, which estimate all the parameters including the internal camera parameters from 2D point correspondences alone.In this paper we point out that previous self-calibration methods tend to be unstable under the existence ofnoise,since they need an intermediate step ofprojective reconstruction that has redundant d.o.f.In order to cope with this,we show a novel method that caluculates the parameters in a more stable manner by incorpolating prior knowledge of the internal parameters.Starting with an approximate camera model that has limited d.o.f., our method upgrades the camera model to a more accurate one in a stepwise manner and improves the accuracy ofthe estimation.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11560603
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 43, 号 SIG11(CVIM5), p. 33-42, 発行日 2002-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7810
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会