Temporal Matrices Mapping-Based Calibration Method for Event-Driven Structured Light Systems

计算机科学 人工智能 校准 计算机视觉 结构光 算法 实时计算 事件(粒子物理)
作者
Guijin Wang,Chenchen Feng,Xiaowei Hu,Huazhong Yang
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:21 (2): 1799-1808 被引量:2
标识
DOI:10.1109/jsen.2020.3016833
摘要

Strong ambient illumination severely degrades the performance of conventional structured light 3D imaging systems due to the limited sensor bandwidth and light source power. In contrast, event-driven structured light techniques fully take advantage of laser-galvanometer scanning and event-detection property, which can achieve robust 3D reconstruction under such challenging scenarios. However, the low measurement accuracy of such systems severely hinders their extensive applications, as no accurate calibration method has yet been developed for them. In this work, we propose a novel Temporal Matrices Mapping (TMM) based calibration algorithm for event-driven structured light systems. The crucial step of our method is establishing the pixel correspondences between the galvanometer and event camera image planes with two temporal matrices. Specifically, we 1) scan a front-parallel plane vertically and horizontally to attain two temporal matrices; 2) estimate the coordinates of feature points on the galvanometer image plane through the temporal matrices and corresponding scanning speeds. In order to make the most of our calibration method, we present a disparity correction approach for depth calculation. We developed a prototype system to validate the proposed algorithms. Experimental results demonstrate that the calibration algorithm can reach sub-pixel precision, and the system’s measurement error can achieve 0.2%, which outperforms the typical 1.0% of the state-of-the-art.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
5秒前
Ava应助Awei采纳,获得10
9秒前
领导范儿应助如意2023采纳,获得10
10秒前
小小富应助没有昵称采纳,获得10
11秒前
专注严青发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
HY关注了科研通微信公众号
12秒前
小刘有个大梦想完成签到 ,获得积分10
12秒前
14秒前
细腻的山水完成签到 ,获得积分10
15秒前
勤奋的一刀完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
17秒前
18秒前
HY发布了新的文献求助10
20秒前
mingming发布了新的文献求助10
24秒前
Able应助专注严青采纳,获得10
24秒前
长长的名字完成签到 ,获得积分10
24秒前
rong完成签到 ,获得积分10
27秒前
研友_VZG7GZ应助mingming采纳,获得10
28秒前
英姑应助没有昵称采纳,获得10
29秒前
30秒前
33秒前
33秒前
Tracy发布了新的文献求助10
35秒前
liguilong完成签到,获得积分20
36秒前
36秒前
38秒前
liguilong发布了新的文献求助10
38秒前
李总要发财小苏发文章完成签到,获得积分10
40秒前
如意2023发布了新的文献求助10
40秒前
666发布了新的文献求助10
40秒前
俭朴的一曲完成签到,获得积分10
41秒前
42秒前
222发布了新的文献求助10
44秒前
45秒前
研友_VZG7GZ应助甝虪采纳,获得10
50秒前
mingming发布了新的文献求助10
50秒前
赘婿应助成就红牛采纳,获得10
51秒前
桐桐应助222采纳,获得10
51秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3967156
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3512491
关于积分的说明 11163601
捐赠科研通 3247421
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1793805
邀请新用户注册赠送积分活动 874615
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804468