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Light field camera self-calibration and registration

机译：光场摄像机的自校准和配准

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The multi-view light fields(MVLF) provide new solutions to the existing problems in monocular light field, such as the limited field of view. However as key steps in MVLF, the calibration and registration have been limited studied. In this paper, we propose a method to calibrate the camera and register different LFs without the checkboard at the same time, which we call the self-calibrating method. We model the LF structure as a 5-parameter two-parallel-plane (2PP) model, then represent the associations between rays and reconstructed points as a 3D projective transformation. With the constraints of ray-ray correspondences in different LFs, the parameters can be solved with a linear initialization and a nonlinear refinement. The result in real scene and 3D point clouds registration error of MVLF in simulated data verify the high performance of the proposed model.
机译：多视角光场（MVLF）为单眼光场中存在的问题（例如有限的视野）提供了新的解决方案。但是，作为MVLF中的关键步骤，对校准和配准的研究还很有限。在本文中，我们提出了一种校准相机并同时不使用棋盘来注册不同LF的方法，称为自校准方法。我们将LF结构建模为5参数两平行平面（2PP）模型，然后将射线与重建点之间的关联表示为3D投影变换。借助不同LF中射线对应的约束，可以通过线性初始化和非线性细化来求解参数。 MVLF在真实场景中的结果以及3D点云在模拟数据中的配准误差证明了该模型的高性能。

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