LiFCal：基于束调整的在线光场相机标定
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对基于 MLA 的光场相机标定中的精准性问题，提出了一种名为 LiFCal 的在线几何标定管道。该方法无需精确的标定目标，通过一次束调整优化光场相机的内在参数及其他相关参数，实现了目标自由场景的在线标定，显著提高了标定结果在深度估计和 SLAM 等下游任务中的应用质量。
该研究提出了一种利用滚动快门传感器的光场相机拍摄的图像进行三维场景重建的方法。通过利用光场中的三维信息线索和滚动快门效应提供的运动信息，该方法能够最小化重新投影误差，并提供一种瞬时的三维形状-姿态-速度感知范例。研究还提供了一个新的基准数据集，用于评估和跟踪该领域的进展。
