Flexibilní nová technika pro kalibraci kamery

Source page: research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/Calib/

Lidé

Portrait of Zhengyou Zhang

Zhengyou Zhang             Vedoucí výzkumu               Hlavní výzkumný pracovník

Portrait of Sing Bing Kang

Sing Bing Kang                    Hlavní řešitel

Navrhujeme flexibilní novou techniku snadno kalibrovat kameru. Je velmi dobře hodí pro použití bez speciálních znalostí 3D geometrie a počítačové vidění. Technika vyžaduje pouze kamery sledovat rovinný obrazec znázorněný v několika (minimálně dvou) různých směrů. Buď se fotoaparát nebo plošný vzor může volně pohybovat. Pohyb nemusí být známa. Radiální zkreslení objektivu je modelován. Navrhovaný postup se skládá z roztoku uzavřeného tvaru, načež následuje nelineární zdokonalení na základě maximální kritérium pravděpodobnosti. Obě počítačové simulace a reálné údaje byly použity pro testování navrhovanou metodu, a velmi dobré výsledky byly dosaženy. Ve srovnání s klasickými technikami, které používají drahé zařízení, jako dvou nebo tří kolmých rovinách, navrhovaná metoda je snadno ovladatelný a flexibilní. To posune 3D počítačové vidění jeden krok od laboratorním prostředí do reálného světa použití.

Experimentální data a výsledek pro kalibraci kamery

Model rovina obsahuje vzor z 8 x 8 čtverců, tak tam jsou 256 rohy. Velikost vzorku je 17 cm x 17 cm. 2D souřadnic (v palcích) těchto bodů jsou k dispozici zde. (Předpokládáme, že letadlo je v Z = 0).

Učinili jsme Pětka off-the-police PULNiX CCD kamera s 6 mm čočkou. Rozlišení obrazu je 640 × 480. Pět snímků jsou k dispozici zde: Obraz 1, Obraz 2, Obraz 3, Obraz 4 a Obraz 5. První dva jsou uvedeny níže. Můžeme pozorovat výrazné zkreslení objektivu v obrazech.

image1image2

Rohy byly detekovány jako průsečík přímek namontovaných na každém poli. Obrazové souřadnice jsou k dispozici zde: obrazové body 1, obrazové body 2, obrazové body 3, 4 obrazových bodů a obrazových bodů 5. Níže uvádíme první dva obrazy s detekovány body uvedené jako +.

marked1-3marked2-4

(Jiné obrazy s vyznačenými body jsou k dispozici zde: označené 3, označená 4, a označil 5.)

A tady je to, co nám říká kalibrace o fotoaparátu: Pixel je čtverec (poměr stran = 1); ohnisková vzdálenost = 832.5 pixelů; obrázek centrum je (303.959, 206.585); dochází k významnému narušení radiální: k1 = -0,228601, k2 = 0,190353. Kompletní kalibrace Výsledek je k dispozici zde. (Formát kalibračního souboru je: A, C, b, u0, v0, K1, K2, pak otáčení matice a překlad vektor pro první obraz, rotační matice a překlad vektor pro druhý obraz, atd.)

Odhadované parametry zkreslení nám umožňují korekci zkreslení originálních obrazů. Níže uvádíme první dva takové zkreslení korigovaného obrazu, která by měla být ve srovnání s prvními dvěma obrazy uvedených výše. Vidíme jasně, že zakřivený vzor v původních obrazů se narovnal.

undistortim1-5undistortim2-6

Aplikace na bázi obrazu modelování

Dva obrazy čajový cínu (viz níže) byly pořízeny stejným fotoaparátem, jak je použit výše pro kalibraci.

teabox1-7teabox2-8

Hlavně dvě strany jsou viditelné. Po korekci radiální zkreslení (čaj cín 1, čaj cín 2), ručně vybral 8 bod odpovídá na každé straně. Tyto zápasy jsou zde Obrázek 1 a zde Obrázku 2.

Struktura softwaru-from-pohybem jsme vyvinuli dříve probíhala v následujících 16 bodových zápasů postavit částečný model čajového cínu. Rekonstruovaný model je ve VRML. Rekonstruované body na každé straně jsou skutečně v jedné rovině, a my vypočítaný úhel mezi oběma rekonstruovaných rovinách, což je 94,7 stupňů. I když nemáme pozemní pravdu, ale obě strany čajového cínu jsou skutečně téměř kolmé k sobě navzájem.