Kamerakalibrierung

Die Kamerakalibrierung beinhaltet die Schätzung von Kameraparametern (einschließlich intrinsischer und extrinsischer Parameter), um geometrische Merkmale aus erfassten Bildsequenzen abzuleiten. Dies ist ein entscheidender Schritt in der Computer Vision und Robotik. Auf Basis verschiedener neuronaler Netzarchitekturen haben Forscher zwei Hauptparadigmen des lernbasierten Kamerakalibrierens entwickelt: regressionsbasierte Kalibrierung und rekonstruktionsbasierte Kalibrierung. Diese Methoden erreichen eine hochpräzise Kamerakalibrierung, indem sie entweder direkt Parameterwerte vorhersagen oder die 3D-Szenenrekonstruktion optimieren, wodurch die Leistungsfähigkeit und Robustheit visueller Systeme gesteigert werden.