Automatická kalibrace fotoaparátu - Camera auto-calibration

Automatická kalibrace fotoaparátu je proces určování interní Fotoaparát parametry přímo z více nekalibrovaných obrazů nestrukturovaných scén. Na rozdíl od klasická kalibrace kamery, automatická kalibrace nevyžaduje žádné speciální kalibrační objekty ve scéně. V průmyslu vizuálních efektů je automatická kalibrace kamery často součástí „Stěhování zápasu“ proces, při kterém se řeší trajektorie syntetické kamery a vlastní projekční model, aby se syntetický obsah promítl do videa.

Automatická kalibrace fotoaparátu je forma senzoru objev ego-struktury; subjektivní účinky senzoru jsou odděleny od objektivních účinků prostředí, které vedou k rekonstrukci vnímaného světa bez zkreslení aplikovaného měřicím zařízením. Toho je dosaženo základním předpokladem, že obrazy jsou promítány z a Euklidovský prostor přes lineární, 5 stupňů volnosti (v nejjednodušším případě), model dírkové komory s nelineární optické zkreslení. Parametry lineární dírkové díry jsou ohnisková vzdálenost, poměr stran, zkosení a 2D hlavní bod. S pouze sadou nekalibrovaných (nebo kalibrovaných) obrazů může být scéna rekonstruována až do šesti stupňů volnosti euklidovské transformace a izotropního měřítka.

Matematickou teorii obecné autokalibrace vícepohledových kamer původně prokázal v roce 1992 autor Olivier Faugeras, QT Luong, a Stephen J. Maybank. Ve 3D scénách a obecných pohybech poskytuje každá dvojice pohledů dvě omezení při kalibraci 5 stupňů volnosti. Proto jsou tři pohledy minimum potřebné pro úplnou kalibraci s pevnými vnitřními parametry mezi pohledy. Kvalita moderní zobrazovací senzory a optika může také poskytovat další předchozí omezení při kalibraci, jako je nulové zkosení (mřížka ortogonálních pixelů) a poměr stran jednoty (čtvercové pixely). Integrace těchto předchůdců sníží minimální počet potřebných obrázků na dva. Je možné autokalibrovat snímač z jediného obrazu, který poskytuje podpůrné informace ve strukturované scéně. Kalibraci lze například získat, pokud je identifikováno více sad rovnoběžných čar nebo objektů se známým tvarem (např. Kruhovým).

Problémové prohlášení

Daná sada kamer ${displaystyle P ^ {i}}$ a 3D body ${displaystyle X_ {j}}$ rekonstruována až do projektivní nejednoznačnosti (například úprava svazku metoda) chceme definovat opravnou homografii ${displaystyle H}$ takhle ${displaystyle left {P ^ {j} H, H ^ {- 1} X_ {J} ight}}$ je metrická rekonstrukce. Po tomto interním parametru kamery ${displaystyle K_ {i}}$ lze snadno vypočítat pomocí matice kamery faktorizace ${displaystyle P_ {M} ^ {i} ekvivalent P ^ {i} H = K_ {i} vlevo (R_ {i} | t_ {i} ight)}$.

Domény řešení

• Pohyby
  • General Motion
  • Čistě rotující fotoaparáty
  • Planární pohyb
  • Degenerovat pohyby
• Geometrie scény
  • Obecné scény s úlevou od hloubky
  • Rovinné scény
  • Slabá perspektiva a ortografické zobrazovače
  • Kalibrační priority pro skutečné senzory
  • Nelineární optické zkreslení

Algoritmy

• Použití Kruppových rovnic. Historicky první algoritmy automatické kalibrace. Zakládá se na korespondenci epipolární čáry tečna k absolutnímu kužele na rovině v nekonečnu
• Pomocí absolutního duálního kvadrika a jeho projekce je duální obraz absolutního kuželosečky
• Omezení modulu

Reference

• OD Faugeras; Q.T. Luong; S.J. Maybank (1992). „Self-Calibration Camera: Theory and Experiments“. ECCV. Přednášky z informatiky. 588: 321–334. doi:10.1007/3-540-55426-2_37. ISBN  978-3-540-55426-4.
• Q.T. Luong (1992). Matrice fondamentale et auto-identification en vision par ordinateur. Disertační práce, Pařížská univerzita, Orsay.

• Q.T. Luong a Olivier D. Faugeras (1997). "Autokalibrace pohybující se kamery z bodové korespondence a základních matic". International Journal of Computer Vision. 22 (3): 261–289. doi:10.1023 / A: 1007982716991.

• Olivier Faugeras a Q.T. Luong (2001). Geometrie více obrázků. MIT Stiskněte. ISBN  0-262-06220-8.

• Richard Hartley; Andrew Zisserman (2003). Geometrie více pohledů v počítačovém vidění. Cambridge University Press. ISBN  0-521-54051-8.