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Globally optimal camera-and-rotation-sensor calibration with a branch-and-bound algorithm

机译:全球最佳相机和旋转传感器校准,分支齐全的算法

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摘要

This paper introduces a globally optimal algorithm for obtaining the rotational displacement between the coordinate frames of a rotation sensor and a camera that are rigidly attached. Our method minimizes the geometrically meaningful error using a branch-and-bound algorithm to find the global solution. For this, we derive a bounding inequality and corresponding feasibility problem for a top-down efficient search over the rotation space to minimize the L1-, L2-, or L infinity- norm error function. Experiments are performed with synthetic and real data sets to show the efficacy of the algorithm. (C) 2017 Optical Society of America
机译:本文介绍了一种全局最佳算法,用于获得旋转传感器的坐标帧和刚性附接的相机之间的旋转位移。 我们的方法使用分支和绑定算法来最小化几何有意义的错误来查找全局解决方案。 为此,我们导出了一个限制的不等式和相应的可行性问题,以便在旋转空间上取倒在于旋转空间,以最小化L1-,L2或L Infinity-Norm误差功能。 使用合成和实数据集进行实验以显示算法的功效。 (c)2017年光学学会

著录项

  • 来源
    《Applied optics》 |2017年第12期|共8页
  • 作者单位

    Sogang Univ Dept Media Technol Seoul South Korea;

    Sogang Univ Dept Media Technol Seoul South Korea;

    Sogang Univ Dept Media Technol Seoul South Korea;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 应用;
  • 关键词

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