カメラキャリブレーション

カメラキャリブレーションは、撮影された画像シーケンスから幾何学的な特徴を推定するために、カメラのパラメータ（内在パラメータと外在パラメータ）を推定する重要な手順です。これは、コンピュータビジョンとロボティクスにおいて不可欠なプロセスです。異なるニューラルネットワークアーキテクチャに基づいて、研究者たちは主に2つの学習ベースのカメラキャリブレーション手法を開発しました：回帰ベースのキャリブレーションと再構成ベースのキャリブレーションです。これらの手法は、それぞれ直接パラメータ値を予測したり、3Dシーンの再構成を最適化することで、高精度のカメラキャリブレーションを達成し、視覚システムの性能と堅牢性を向上させています。