Camera calibration with known rotation

ICCV 2003
Frahm and Koch

주 내용
rotation 정보가 있으면 모든 intrinsic이 변하는 경우에도 linear.
freely moving의 경우, rot 정보가 있으면.. 도움이 된다 - metric reconstruction을 보장한다고.
원래 Ki Ki' = Hji Kj Kj' Hji' 에 의해 Ki와 Kj를 구할 수 있다.
첫번째 프레임의 unknown intrinsices = U, 다음 이미지들에서 varying intrinsics = V일 때,
U + V(n-1) <= (n-1)5 의 조건에 의해 variable intrinsics의 갯수가 제한된다. 이를 known r에 의해서 극복함.
(2009.3.2 추가)
H = Ki R Kj-1
Ki R - Kj H = 0(3x3) 에서 R과 H가 known
이미지 2장: 5+5+1 = 11 unknowns, 9 constraints --> more constraints required
이미지 3장: 5+5+5+2 = 17 unknowns, 18 constraints --> solved for fully varying paprameters

평가
pure-rot 와 freely moving 케이스에 대해 잘 정리된 듯. 각각의 경우 r이 주어지면 어떻게 benefit하는지도...
그러나 freely moving일 때 r만 아는 경우는 실제로는 없지 않을까? 이 부분은 별 쓸 데가 없는 듯...
zooming일 경우 최초의 K0를 알아야 한다는 것이 부담이자 향후 개선방향임:
We can extend this approach for varying calibration if only the first calibration K0 of camera 0 is known.

의문점
(15)가 6개의 식을 제공하면, unknown이 8개(f,a,s,px,py,tx,ty,tz)인데 어떻게 5개의 image pairs로부터 계산 가능하다는 것인지?
5장은 skip하였음. 우리의 경우 이미지와 센서값이 동기화되어 주어진다고 볼 수 있을까? sync를 받으니 그렇다고 봐야할 듯.