Datorseende forskare har visat genomförbarheten av kameran självkalibrering - uppskattningen av en kameras interna parametrar från en bildsekvens utan någon känd scenstruktur. Olika självkalibreringsalgoritmer har publicerats. Alla de senaste sekventiella tillvägagångssätten för 3D-struktur och rörelseuppskattning från bildsekvenser som har uppstått i robotik och syftar till realtidsdrift (ofta klassade som visuell SLAM eller visuell odometri) har dock förlitat sig på förkalibrerade kameror och har inte försökt kalibrering online. I detta papper presenterar vi en sekventiell filtreringsalgoritm för samtidig uppskattning av 3D scenuppskattning, kamerabana och full kamerakalibrering från en sekvens av fast men okänd kalibrering. Denna kalibrering omfattar standardprojektiva parametrar för fokal längd och huvudpunkt tillsammans med två radiella distorsionskoefficienter. För att hantera de stora icke-linjäriteterna som introduceras av de okända kalibreringsparametrarna använder vi ett Sum of Gaussians (SOG) filter snarare än det enklare Extended Kalman Filter (EKF). Enligt vår kunskap är detta den första sekventiella Bayesian autokalibreringsalgoritmen som uppnår fullständig fast kamerakalibrering med hjälp av endast en sekvens av okalibrerade monokulära bilder. Tillvägagångssättet valideras med experimentella resultat med hjälp av naturliga bilder, inklusive en demonstration av slinga stängning för en sekvens med okänd kamerakalibrering.
I REF presenterar författarna en online-strategi för självkalibrering, som använder ett Sum-of-gaussians filter för visuell SLAM.
Camera self-calibration for sequential Bayesian structure from motion
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}