Abstract-Vi föreslår en teknik för gemensam kalibrering av en vidvinkelrullande slutarkamera (t.ex. a GoPro) och ett externt monterat gyroskop. De kalibrerade parametrarna är tidsskalning och offset, relativ pose mellan gyroskop och kamera, och gyroskop partisk. Parametrarna används med hjälp av icke-linjär minsta kvadratminimering med hjälp av det symmetriska överföringsfelet som kostnadsfunktion. Det primära bidraget är metoder för en robust initialisering av den relativa posen och tidsutjämningen, som är nödvändiga för konvergensen. Vi introducerar också en robust felnorm för att hantera avvikelser. Detta resulterar i en teknik som fungerar med allmänt videoinnehåll och inte kräver några specifika installations- eller kalibreringsmönster. Vi tillämpar vår metod för stabilisering av videor inspelade av en rullande slutarkamera, med ett styvt fäst gyroskop. Efter inspelningen kalibreras gyroskopet och kameran gemensamt med hjälp av själva videon. Den inspelade videon kan sedan stabiliseras med hjälp av de kalibrerade parametrarna. Vi utvärderar tekniken på videosekvenser med varierande svårighetsgrad och rörelsefrekvensinnehåll. Experimenten visar att vår metod kan användas för att producera högkvalitativa stabila videor även under svåra förhållanden, och att den föreslagna initieringen visar sig hamna i attraktionsbassängen. Vi visar också att en rest baserad på det symmetriska överföringsfelet är mer exakt än resterna baserade på det nyligen föreslagna epipolära planets normala koplanaritetsbegränsning, och att användningen av robusta fel är en kritisk komponent för att få en korrekt kalibrering.
REF föreslog en icke-linjär minimeringsmetod för minst kvadrater med hjälp av det symmetriska överföringsfelet som kostnadsfunktion, ledkalibrering av en rulljalusikamera med vidvinkel och ett externt monterat gyroskop.
Gyroscope-based video stabilisation with auto-calibration
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}