Critical configurations in two-view reconstruction: a degeneracy test for fundamental matrix estimation

This thesis is focused on robust camera pose estimation, a significant problem within 3D Computer Vision. The primary focus is on accurately recovering the epipolar geometry from point correspondences present in two images. This task is crucial for structure-from-motion pipelines, ensuring stable camera motion and scene recovery. Our algorithm handles scenarios where the arrangement of 3D scene points is close to critical. This mirrors real-world applications, where 3D points are near criticality if the images are taken from cameras differing by a small translation,pure rotation or the the images contain many coplanar correspondences, making the estimation challenging. In conclusion, this work contributes to the advancement of epipolar geometry estimation, providing valuable insights and offering a reliable approach for increased accuracy in challenging 3D vision tasks.

Questa tesi si concentra sulla stima robusta della posa di una telecamera, un problema di grande rilevanza nell’ambito della Computer Vision 3D. L’obiettivo principale è recuperare in modo accurato la geometria epipolare dalle corrispondenze di punti presenti in due immagini, un compito essenziale per i sistemi di structure-from-motion, poiché garantisce una stima stabile sia del movimento della telecamera sia della ricostruzione della scena. Il nostro algoritmo gestisce scenari in cui la disposizione dei punti 3D è prossima alla configurazione critica. Ciò rispecchia situazioni reali, in cui i punti 3D si trovano in prossimità di criticità se le immagini sono acquisite da camere che differiscono per una piccola traslazione, un puro moto rotatorio oppure se molti punti corrispondenti sono coplanari, rendendo la stima più complessa. In conclusione, questo lavoro contribuisce all’avanzamento della stima della geometria epipolare, offrendo proponendo un approccio affidabile nell’affrontare dei compiti complessi di visione tridimensionale.