Kamerakalibrering

Den aktuella versionen av sidan har ännu inte granskats av erfarna bidragsgivare och kan skilja sig väsentligt från versionen som granskades den 15 mars 2013; kontroller kräver 13 redigeringar .

Kamerakalibrering är uppgiften att erhålla kamerans interna och externa parametrar från tillgängliga foton eller videor som tagits av den.
Kamerakalibrering används ofta i det inledande skedet av att lösa många problem inom datorseende och i synnerhet i augmented reality . Dessutom hjälper kamerakalibrering att korrigera distorsion i foton och videor [1] .

Kameramodellparametrar

Som regel används en kolumnvektor av formen för att representera 2D-koordinaterna för en punkt på planet , och för att ange positionen för en 3D-punkt i världskoordinaterna . Det bör noteras att dessa uttryck är skrivna i den utökade notationen av homogena koordinater , vilket är det vanligaste inom robotteknik och problem med omvandling av stela kroppar. Speciellt i camera obscura -modellen används kameramatrisen för att projicera punkter i tredimensionellt utrymme på bildplanet: ${\displaystyle [u\,v\,1]^{\top ))$ ${\displaystyle [x_{w}\,y_{w}\,z_{w}\,1]^{\top ))$

z_{c}{\begin{bmatrix}u\\v\\1\end{bmatrix}}=A{\begin{bmatrix}R&T\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}x_{w }\\y_{w}\\z_{w}\\1\end{bmatrix}}

där Zc är en godtycklig skalfaktor

Interna kalibreringsalternativ

A={\begin{bmatrix}\alpha _{x}&\gamma &u_{0}\\0&\alpha _{y}&v_{0}\\0&0&1\end{bmatrix))

Den interna kalibreringsmatrisen A innehåller 5 signifikanta parametrar. Dessa parametrar motsvarar brännvidden , pixlarnas lutningsvinkel och huvudpunkten (skärningspunkten mellan bildplanet och den optiska axeln, som sammanfaller med mitten av fotografiet. I verkliga kameror är det som regel är något förskjuten på grund av optiska förvrängningar). I synnerhet, och motsvarar brännvidden uppmätt i bredden och höjden av en pixel, och motsvarar koordinaterna för huvudpunkten , och , där är lutningsvinkeln för pixeln [2] . Icke-linjära interna kalibreringsparametrar såsom distorsionskoefficienter är också viktiga, även om de inte kan inkluderas i den linjära modellen som beskrivs av den interna kalibreringsmatrisen. De flesta moderna kamerakalibreringsalgoritmer bestämmer dem tillsammans med parametrarna för den linjära delen av modellen. De interna kalibreringsparametrarna är kameraspecifika, inte scenspecifika, så de ändras bara när motsvarande kamerainställningar ändras. $\alpha _{x}$ ${\displaystyle \alpha _{y))$ $u_{0}$ ${\displaystyle v_{0))$ $\gamma ={\alpha _{y}}*\tan \varphi$ $\varphi$

Externa kalibreringsalternativ

${\textbf {R}},T$ (där är en 1 × 3 vektor eller en 3 × 3 rotationsmatris, är en 3 × 1 translationsvektor) är externa kalibreringsparametrar som bestämmer koordinattransformationen som överför koordinaterna för scenpunkterna från världskoordinatsystemet till koordinatsystemet associerad med kameran [2] . Eller, motsvarande den tidigare definitionen, de externa kalibreringsparametrarna ställer in kamerans position i världskoordinatsystemet. Externa kalibreringsparametrar är direkt relaterade till scenen som fotograferas, därför (till skillnad från interna kalibreringsparametrar) har varje foto sin egen uppsättning av dessa parametrar. ${\textbf {R}}$ ${\textbf {T}}$

Kameramodell

När du använder kameran fokuseras och fångas ljuset från scenen som filmas. Denna process minskar antalet dimensioner av data som tas emot av kameran från tre till två (ljus från en 3D-scen omvandlas till en 2D-bild). Därför motsvarar varje pixel i den resulterande bilden en ljusstråle i den ursprungliga scenen. Under kamerakalibrering sker en sökning efter en matchning mellan scenens tredimensionella punkter och bildens pixlar.
I fallet med en idealisk camera obscura räcker det med en projektionsmatris för att ställa in en sådan korrespondens. Men i fallet med mer komplexa kameror kan distorsionen som introduceras av linserna i hög grad påverka resultatet. Således antar projektionsfunktionen en mer komplex form och skrivs ofta som en sekvens av transformationer, till exempel: , där
$x=I\times Dist(E\times X)$

${\displaystyle X=[x_{w}\,y_{w}\,z_{w}\,1]^{\top ))$ — Koordinater för scenens startpunkt.
${\displaystyle x=[u\,v\,1]^{\top ))$ — pixelkoordinater på bilden;
$E=\left[{\begin{array}{*{20}{c}}R&T\\{0_{3}^{T}}&1\\\end{array}}\right]$ är den externa kalibreringsmatrisen (där är 3 × 3 rotationsmatrisen och är 3 × 1 överföringsvektorn); $R$ $T$
$Dist$ - funktionen att applicera distorsion;
$I={\begin{bmatrix}\alpha _{x}&\gamma &u_{0}\\0&\alpha _{y}&v_{0}\\0&0&1\end{bmatrix))$ är den interna kalibreringsmatrisen.

Kamerakalibreringsalgoritmer

Det finns flera olika tillvägagångssätt för att lösa kalibreringsproblemet.

Den klassiska metoden är Roger Y. Tsai-algoritmen [3] . Den består av två steg, varav den första bestämmer parametrarna för den externa kalibreringen, den andra - den interna kalibreringen och distorsionen.
"New Flexible Camera Calibration Technology" [4] som utvecklades av Zhengyou Zhang och är baserad på användningen av ett platt schackbrädekalibreringsobjekt.
Auto-kalibrering - erhåller kalibreringsdata direkt från bilder, och scenen kräver inte närvaron av speciella kalibreringsobjekt.

Kalibreringsalgoritmen för en kamera, såväl som stereokalibreringsalgoritmen, är implementerade i OpenCV-biblioteket .

Autokalibrering

Huvudstegen i denna metod:

Sök efter nyckelpunkter i alla bilder. För detta ändamål kan till exempel en Harris hörndetektor användas.
Hitta punktmatchningar mellan bilder. För att göra detta kan du till exempel använda en jämförelse av SIFT-deskriptorerna för de hittade singularpunkterna. Som ett resultat innehåller varje bild en uppsättning pixlar som motsvarar samma tredimensionella punkter i scenen.
Därefter görs en simultan sökning efter både kalibreringsparametrarna och 3D-koordinaterna för dessa speciella punkter i scenen, med hjälp av Bundle Adjustment-algoritmen, baserat på punktkorrespondensdata.

Anteckningar

↑ Gratis program för att eliminera distorsion . Hämtad 24 mars 2015. Arkiverad från originalet 2 april 2015. (obestämd)
↑ 1 2 Anton Konushin. Geometriska egenskaper hos flera bilder // Datorgrafik och multimedia (onlinetidskrift). - 2006. - Nr 4 (3) . Arkiverad från originalet den 23 juli 2009.
↑ Roger Y. Tsai-algoritm . Hämtad 17 maj 2010. Arkiverad från originalet 5 november 2015. (obestämd)
↑ Z. Zhang, "En flexibel ny teknik för kamerakalibrering" Arkiverad 3 december 2015 på Wayback Machine , IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.22, No.11, sidorna 1330–1334, 2000

Länkar

Virtuell och blandad verklighet
Begrepp	virtualitet Virtuell bio förstärkt verklighet Förstärkt virtualitet Verkliga livet PA-modell virtuellt kontinuum artificiell verklighet Simulerad verklighet Pervasive Computing virtuell värld Hållbart tillstånd i världen Multimodala interaktioner telenärvaro Nedsänkning Metaverse
Nedsänkningsteknik _	sammansättning Kamerakalibrering Taktil kostym Kostym för virtuell verklighet huvudmonterad skärm Optisk head-up display virtuell verklighetshjälm Head-up display Bildbaserad simulering och rendering Datorgrafik i realtid Virtuell retinal monitor bärbar dator Stereoskopi dator stereo vision datorsyn Chroma Key visuellt skal surround-tv Rundstrålande löpband Hidden Surface Definition Windows Mixed Reality Holografi video hologram
Spårning	Motion capture Spårningssystem Typer Optisk tröghet Magnetisk Enheter VR-handskar VirtuSphere Virtuix Omni Spelspår PlayStation Move Leap Motion Kinect Sixense TrueMotion Wii fjärrkontroll
Nedsänkningsanordningar _	Personligt: EyeTap Fibrum Google Cardboard Google Glass homido HTC Vive Intel Project Alloy Microsoft HoloLens Oculus Rift Samsung Gear VR PlayStation VR Spatial väst Rum: AlloSphere GROTTA TreadPort Historia: Sensorama Virtuell pojke Famicom 3D-system Damokles svärd Sega VR virtualitet
Ansökningar	allestädes närvarande spel ARToolKit OpenXR interaktiv konst virtuell graffiti