УДК: 681.7

Трифокальный тензор как средство моделирования сенсора, основанного на невоспринимаемом структурированном освещении

Molinier T., Fofi D., Meriaudeau F., Seulin R.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Molinier T., Fofi D., Meriaudeau F., Seulin R. Trifocal tensor as a tool for modeling an imperceptible structured light sensor (Трифокальный тензор как средство моделирования сенсора, основанного на невоспринимаемом структурированном освещении) [на англ. яз.] // Оптический журнал. 2007. Т. 74. № 4. С. 68–74.

Molinier T., Fofi D., Meriaudeau F., Seulin R. Trifocal tensor as a tool for modeling an imperceptible structured light sensor (Трифокальный тензор как средство моделирования сенсора, основанного на невоспринимаемом структурированном освещении) [in English] // Opticheskii Zhurnal. 2007. V. 74. № 4. P. 68–74.

Ссылка на англоязычную версию:

T. Molinier, D. Fofi, F. Meriaudeau, and R. Seulin, "Trifocal tensor as a tool for modeling an imperceptible structured light sensor," Journal of Optical Technology. 74 (4), 282-287 (2007). https://doi.org/10.1364/JOT.74.000282

Аннотация:

Представлены первые результаты оценки трифокального тензора, определяющего отношения соответствия между точками, принадлежащими трем плоскостям изображения. Оценка получена применительно к тринокулярному сенсору, основанному на "невидимом" (скрытом) структурированном освещении. Из трифокального тензора могут быть оценены проективные матрицы, дающие возможность проективной реконструкции сцены. Более того, отношения переноса позволяют легко решать проблему соответствия. Дополнительно показано, что этот тензор предоставляет геометрические средства для самокалибровки сенсора.

Коды OCIS: 150.0150

Список источников:

1. Battle J., Mouaddib E., Salvi J. Recent progress in coded structured light as a technique to solve the correspondence problem: a survey // Pattern Recognition. 1998. V. 31. № 7. P. 963–982.
2. Griffin P.M., Narasimhan L.S., Yee S.R. Generation of uniquely encoded light patterns for range data acquision // Pattern Recognition. 1992. V. 25. № 6. P. 609–616.

3. Hartley R. Lines and points in three views – an integrated approach // Proceedings of the ARPA IU Workshop. DARPA. Morgan Kaufmann. 1994.
4. Hartley R. Lines and Points in Three Views and the Trifocal Tensor // International Journal of Computer Vision. 1997. V. 22. № 2. P. 125–140.
5. Harvey L.O. Jr Critical flicker frequency as a function of viewing distance, stimulus size and luminance // Vision Research. 1970. V. 10. № 1. P. 55–63.
6. Livingston M. Vision-Based Tracking with Dynamic Structured Light for Video See-through Augmented Reality // PhD Thesis. University of North-Carolina. 1998.
7. Luong Q.-T., Faugeras O.D. The fundamental matrix: theory, algorithms, and stability analysis // International Journal of Computer Vision. 1996. V. 17. № 1. P. 43–76.
8. Papadopoulo T., Faugeras O. A New Characterization of the Trifocal Tensor // 5th European Conference on Computer Vision. Lecture Notes in Computer Science. 1998.
9. Molinier T., Fofi D., Seulin R., Må′riaudeau F. Trifocal Tensor Estimation Applied to Imperceptible Structured Light // Int. Topical Meeting on Optical Sensing and Artificial Vision. Saint Petersburg. Russia. 18–21 October 2004. State University ITMO. V. 1. P. 32–39.
10. Raskar R., Welch G., Cutts M., Lake A., Stesin L., Fuchs H. The Office of the Future: A Unified Approach to Image-Based Modeling and Spatially Immersive Displays // Proc. of siggraph. Orlando. Florida. 1998. P. 179–188.
11. Ressl C. Geometry, constraints and computation of the trifocal tensor // PhD Thesis. Institu..t fu..r Photogrammetrie und Fernerkundung. Technische Universität Wien. June 2003.
12. Salvi J., Batlle J., Mouaddib E. A Robust-Coded Pattern Projection for Dynamic 3D Scene Measurement // Pattern Recognition Letters. 1998. V. 19. № 11. P. 1055–1065.
13. Torr P., Zisserman A. Robust parameterization and computation of the trifocal tensor // Image and Vision Computing. 1997. V. 15. № 8. P. 591–605.