A Localization Approach Based on Omnidirectional Vision and Deep Learning

Cebollada, Sergio; Payá, Luis; Flores, María; Román, Vicente; Peidró, Adrián

doi:10.1007/978-3-030-92442-3_13

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“…Además, que esta información sea de tipo visual presenta grandes ventajas. Por esta razón, el empleo de vistas 360 ha aumentado en los últimos años, sobre todo para la resolución de dos de las tareas claves dentro de este ámbito, como son la localización y la creación de mapas [3,20,21,7].…”

Section: Introducci óNunclassified

Creación y análisis de vistas 360 a partir de un par de imágenes fisheye

Flores¹,

Valiente²,

Gil³

et al. 2022

XLIII Jornadas De Automática: Libro De Actas: 7, 8 Y 9 De Septiembre De 2022, Logroño (La Rioja)

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Los sistemas de visión conformados por dos lentes fisheye posicionadas de forma que cubran un campo de visión de 360° presentan grandes ventajas, como la posibilidad de obtener una vista 360 de alta calidad, que puede ser usada en otras tareas de alto nivel. Haciendo uso de una cámara comercial de este tipo, el principal objetivo del trabajo consiste en el desarrollo de métodos para la obtención de una vista 360 y la evaluación de la calidad de la misma, comparándola con la vista 360 generada por la propia cámara. Inicialmente, el algoritmo realiza una proyección de cada imagen fisheye a formato equirectangular, lo cual facilita el posterior stitching necesario para componer la vista 360. Para ello, se han implementado dos procedimientos que permiten realizar la proyección sobre la esfera unidad. Con objeto de determinar automáticamente la calidad de la vista 360 obtenida, y así poder compararla con la generada por la propia cámara, se propone un algoritmo basado en una red neuronal convolucional que extrae descriptores de apariencia global de las escenas. La comparación entre descriptores permitirá determinar la calidad relativa de la vista obtenida. Los resultados muestran que, en aquellos casos en los que la zona de solape es rica en información visual, una de las imágenes que generamos es mejor que la proporcionada por la cámara.

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Section: Introducci óNunclassified

Creación y análisis de vistas 360 a partir de un par de imágenes fisheye

Flores¹,

Valiente²,

Gil³

et al. 2022

XLIII Jornadas De Automática: Libro De Actas: 7, 8 Y 9 De Septiembre De 2022, Logroño (La Rioja)

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Generating a full spherical view by modeling the relation between two fisheye images

Flores,

Valiente,

Peidró

et al. 2024

Vis Comput

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Full spherical views provide advantages in many applications that use visual information. Dual back-to-back fisheye cameras are receiving much attention to obtain this type of view. However, obtaining a high-quality full spherical view is very challenging. In this paper, we propose a correction step that models the relation between the pixels of the pair of fisheye images in polar coordinates. This correction is implemented during the mapping from the unit sphere to the fisheye image using the equidistant fisheye projection. The objective is that the projections of the same point in the pair of images have the same position on the unit sphere after the correction. In this way, they will also have the same position on the equirectangular coordinate system. Consequently, the discontinuity between the spherical views for blending is minimized. Throughout the manuscript, we show that the angular polar coordinates of the same scene point in the fisheye images are related by a sine function and the radial distance coordinates by a linear function. Also, we propose employing a polynomial as a geometric transformation between the pair of spherical views during the image alignment since the relationship between the matching points of pairs of spherical views is not linear, especially in the top/bottom regions. Quantitative evaluations demonstrate that using the correction step improves the quality of the full spherical view, i.e. IQ MS-SSIM, up to 7%. Similarly, using a polynomial improves the IQ MS-SSIM up to 6.29% with respect to using an affine matrix.

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A Localization Approach Based on Omnidirectional Vision and Deep Learning

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Creación y análisis de vistas 360 a partir de un par de imágenes fisheye

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Generating a full spherical view by modeling the relation between two fisheye images

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