From Two Rolling Shutters to One Global Shutter

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F20%3A00345622" target="_blank" >RIV/68407700:21230/20:00345622 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21730/20:00345622

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00258" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00258</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00258" target="_blank" >10.1109/CVPR42600.2020.00258</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

From Two Rolling Shutters to One Global Shutter

Popis výsledku v původním jazyce

Most consumer cameras are equipped with electronic rolling shutter, leading to image distortions when the camera moves during image capture. We explore a surprisingly simple camera configuration that makes it possible to undo the rolling shutter distortion: two cameras mounted to have different rolling shutter directions. Such a setup is easy and cheap to build and it possesses the geometric constraints needed to correct rolling shutter distortion using only a sparse set of point correspondences between the two images. We derive equations that describe the underlying geometry for general and special motions and present an efficient method for finding their solutions. Our synthetic and real experiments demonstrate that our approach is able to remove large rolling shutter distortions of all types without relying on any specific scene structure.

Název v anglickém jazyce

From Two Rolling Shutters to One Global Shutter

Popis výsledku anglicky

Most consumer cameras are equipped with electronic rolling shutter, leading to image distortions when the camera moves during image capture. We explore a surprisingly simple camera configuration that makes it possible to undo the rolling shutter distortion: two cameras mounted to have different rolling shutter directions. Such a setup is easy and cheap to build and it possesses the geometric constraints needed to correct rolling shutter distortion using only a sparse set of point correspondences between the two images. We derive equations that describe the underlying geometry for general and special motions and present an efficient method for finding their solutions. Our synthetic and real experiments demonstrate that our approach is able to remove large rolling shutter distortions of all types without relying on any specific scene structure.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

ISBN

978-1-7281-7169-2

ISSN

1063-6919

e-ISSN

2575-7075

Počet stran výsledku

9

Strana od-do

2502-2510

Název nakladatele

IEEE Computer Society

Místo vydání

USA

Místo konání akce

Seattle

Datum konání akce

13. 6. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000620679502077