Detail publikace
Absolute Pose Estimation from Line Correspondences using Direct Linear Transformation
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c. (UPGM)
Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D. (UPGM)
Odhad pózy kamery, Perspektivní problém n čar, Korespondence čar, Přímá lineární transformace
Tato práce se zabývá odhadem pózy kamery z korespondencí 3D a 2D čar, čili s tzv. perspektivním problémem n čar (angl. Perspective-n-Line problem, PnL). Zaměřujeme se na případy s velkým počtem čar, které mohou být efektivně řešeny metodami využívajícími lineární formulaci PnL. Navrhujeme novou metodu "DLT-Combined-Lines", která je založena na algoritmu přímé lineární transformace (angl. Direct Linear Transformation, DLT). Metoda DLT-Combined-Lines vznikla výhodnou kombinací dvou již existujících metod pro odhad pózy kamery založených na DLT. Nová metoda reprezentuje 2D struktury pomocí čar a 3D struktury pomocí čar i bodů. Tato redundantní 3D informace vede ke snížení minimálního počtu potřebných korespondencí čar na 5. Základem metody je tzv. kombinovaná projekční matice, jež je odhadována algoritmem DLT. Matice obsahuje vícero odhadů rotace a translace kamery, jež je možné získat po vynucení omezení kladených na matici. Násobnosti odhadů je s výhodou využito ke zpřesnění výsledného odhadu metody. V odhadech orientace kamery v případech s velkým počtem čar (10 a více) je nově navržená metoda srovnatelná s nejlepšími existujícími metodami. V odhacech pozice kamery dosahuje nová metoda vyšší přesnosti a nejnižší chyby reprojekce čar v případech, kdy jsou obrazová data silně zašuměna. Metoda se umisťuje mezi nejlepšími třemi metodami v tesetech na reálných datech. Nová metoda je velmi rychlá - při běhu na stolním počítači odhadne pózy 1000 čar za 12 ms. Implementace navrženého algoritmu v Matlabu a dodatky jsou k dispozici ke stažení zde (http://www.fit.vutbr.cz/~ipribyl/DLT-based-PnL/).
@article{BUT135901,
author="Bronislav {Přibyl} and Pavel {Zemčík} and Martin {Čadík}",
title="Absolute Pose Estimation from Line Correspondences using Direct Linear Transformation",
journal="COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING",
year="2017",
volume="161",
number="1",
pages="130--144",
doi="10.1016/j.cviu.2017.05.002",
issn="1077-3142",
url="https://authors.elsevier.com/a/1VZpp3qy-3EzCm"
}