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Auteur Tekla Tóth |
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A minimal solution for image-based sphere estimation / Tekla Tóth in International journal of computer vision, vol 131 n° 6 (June 2023)
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Titre : A minimal solution for image-based sphere estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Tekla Tóth, Auteur ; Levente Hajder, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 1428 - 1447 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme de Levenberg-Marquardt
[Termes IGN] cône
[Termes IGN] ellipse
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] représentation géométrique
[Termes IGN] sphère
[Termes IGN] sphère paramétriqueRésumé : (auteur) We propose a novel minimal solver for sphere fitting via its 2D central projection, i.e., a special ellipse. The input of the presented algorithm consists of contour points detected in a camera image. General ellipse fitting problems require five contour points. However, taking advantage of the isotropic spherical target, three points are enough to define the tangent cone parameters of the sphere. This yields the sought ellipse parameters. Similarly, the sphere center can be estimated from the cone if the radius is known. These proposed geometric methods are rapid, numerically stable, and easy to implement. Experimental results—on synthetic, photorealistic, and real images—showcase the superiority of the proposed solutions to the state-of-the-art methods. A real-world LiDAR-camera calibration application justifies the utility of the sphere-based approach resulting in an error below a few centimeters. Numéro de notice : A2023-189 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s11263-023-01766-1 Date de publication en ligne : 02/03/2023 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-023-01766-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103061
in International journal of computer vision > vol 131 n° 6 (June 2023) . - pp 1428 - 1447[article]