Optimal Structured Light a la Carte
Optimal Structured Light a la Carte
复制标题
最佳结构光点菜
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Kiriakos N. Kutulakos
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Parsa Mirdehghan;Wenzheng Chen;Kiriakos N. Kutulakos
我们考虑的问题，自动生成序列的结构光图案的主动立体三角测量的静态场景。与使用预定模式和与之相关的重建算法的现有方法不同，我们根据通用规范动态生成模式：图案的数量、投影仪-相机布置、工作空间约束、空间频率内容等。我们的图案序列被专门优化以最小化在未知场景的那些规范下的对应错误的预期率，并且耦合到用于每像素视差估计的序列无关算法。为了实现这一点，我们推导出一个目标函数，这是很容易优化，并遵循第一原则的最大似然框架。通过最小化它，我们展示了模式序列的自动发现，在笔记本电脑上不到三分钟，可以胜过最先进的三角测量技术。
We consider the problem of automatically generating sequences of structured-light patterns for active stereo triangulation of a static scene. Unlike existing approaches that use predetermined patterns and reconstruction algorithms tied to them, we generate patterns on the fly in response to generic specifications: number of patterns, projector-camera arrangement, workspace constraints, spatial frequency content, etc. Our pattern sequences are specifically optimized to minimize the expected rate of correspondence errors under those specifications for an unknown scene, and are coupled to a sequence-independent algorithm for perpixel disparity estimation. To achieve this, we derive an objective function that is easy to optimize and follows from first principles within a maximum-likelihood framework. By minimizing it, we demonstrate automatic discovery of pattern sequences, in under three minutes on a laptop, that can outperform state-of-the-art triangulation techniques.
影响因子：
6.2
作者：
Peters, Christoph;Klein, Jonathan;Klein, Reinhard
通讯作者：
Klein, Reinhard