1 / 32

Calibrare - Extragerea automată a punctelor - Februarie, 200 3

Calibrare - Extragerea automată a punctelor - Februarie, 200 3. Vilmos Zsombori ( v.zsombori@gold.ac.uk ). cuprins. Parametrii de calibrare modelul camerei matricea de proiecţie distorsiuni Algoritmi de calibrare Zhang Bouget Automatizarea extragerii punctelor de control

gazit
Download Presentation

Calibrare - Extragerea automată a punctelor - Februarie, 200 3

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Calibrare- Extragerea automată a punctelor -Februarie, 2003 Vilmos Zsombori (v.zsombori@gold.ac.uk)

  2. cuprins • Parametrii de calibrare • modelul camerei • matricea de proiecţie • distorsiuni • Algoritmi de calibrare • Zhang • Bouget • Automatizarea extragerii punctelor de control • pouncte de control AICON • tabela de şah • Referinţe

  3. param. de calibrare – modelul camerei • Model simplu: Pinhole • Plan Imagine Z=1 (f=1) • Proiecţie: • Reprezentare prin coordonate omogene:

  4. param. de calibrare – matricea de proiecţie intrinseci K proiecţie extrinseci • P: matrice 3x4, matricea de proiecţie • intrinseci: 5 (fx, fy, cx, cy, s) • extrinseci: 6 (R, T) • simplificări la iniţializare: • (cx, cy)  centru • s  0 (pixeli rectangulari)

  5. r param. de calibrare – distorsiuni K1,K2 – schimbare în funcţie de distanţa focală:

  6. algoritmi de calibrare – Zhang • algoritmul lui Zhang: • listăm un şablon pe care fixăm pe o suprafaţă plană • facem câteva poze despre modelul plan, având orientări diferite, mişcând sau camera sau şablonul • detectăm puntele de control pe imagini • estimăm cei cinci param. intrinseci şi param. extrinseci, urmat de o optimizare neliniară • estimarea coeficienţilor de distorsiune radială • fecem o optimizare a tuturor parametrilor prin minimizare neliniară

  7. algoritmi de calibrare – Zhang – homography • corespondenţă: <-> • Z = 0: • homography:, • R – matrice de rotaţie (ortogonal):

  8. algoritmi de calibrare – Zhang ctd. • soluţie iniţială: • fie: • cu restricţii: • sistem supradeterminat 2n x 6; avem soluţie unică pentru n mai mare sau egal de 3 • pseudosuluţie în sensul celor mai mici pătrate

  9. algoritmi de calibrare – Zhang ctd. • optimizare maximum-likelihood: • reproiectare – punctul Mj – imaginea i • minimizarea funcţionalei se face prin metoda Levenberg-Marquardt, fiind o minimizare neliniară • estimarea distorsiunilor radiale: • având n imagini cu câte m puncte – sistem cu 2mn ecuaţii • se rezolvă în sencul celor mai mici pătrate: • optimizare globală neliniară

  10. algoritmi de calibrare – Zhang ctd. • caz degenerat: • o imagine se obţine din celălalt numai prin translaţie • nu adaugă constrângeri la sistemul iniţial, constrângerile fiind bazate pe propr. matricii de rotaţie • alte probleme care se mai pun: • estimarea iniţială a matricii H (homography) • minimizare neliniară • extragerea parametrilor intrinseci din matricea B • aproximarea lui R printr-o matrice de rotaţie • datorită erorilor, matricea R obţinut prin calcule nu va fi o matrice de rotaţie • aproximarea se face în sensul celei mai mici norme Frobenius a difetenţei • soluţie: singular value decomposition

  11. algoritmi de calibrare – Bouget • algoritmul lui Bouget: • detectarea punctelor de control pe imaginile de calibrare (punctele de control fiind colţurile unei tabele de şah) • calcularea matricilor H (homohraphy) pentru fiecare imagine folosind algoritmul Levenberg-Marquardt pentru minimizare • estimarea param. extrinseci (neglijând distorsiunile) • optimizarea param. intrinseci • recalcularea param. extrinseci pentru fiecare imagine • optimizare globală luând în considerare şi distorsiunile

  12. automatizarea extragerii punctelor de control • puncte de control tip AICON: • avantaj: • posibilitatea de identificare unică prin histogramă radială • dezavantaj: • proiecţie – elipse • ellipse detection/fitting – costisitor • tabela de şah: • avantaj: • mai uşor de detectat prin funcţii de potenţial şi operatori diferenţiali • dezavantaj: • corespondenţă

  13. puncte de control AICON ctd. • algoritm stabil (numeric) de ellipse-fitting: • ecuaţia: , • puncte, restricţii: • sistemul de ecuaţii: , • ideea: se separă termenii pătratici de cele liniari

  14. tabela de şah • puncte de control – colţuri

  15. tabela de şah • detectarea colţurilor, eliminarea regiunii irelevante • câmp de forţe: • energie de potenţial: • proprietate: • implementare: nucleu de convoluţie

  16. tabela de şah • obs.: • potenţial (intensităţi) –> câmp scalar • energie –> câmp scalar • câmpul de forţe –> câmp vectorial • un punct iniţializat, care se mişcă numai sub influenţa câmpului, satisface sistemul simetric

  17. tabela de şah • proprietăţi relevante în cazul nostru: • magnitudinea câmpului se anulează în colţuri şi sunt izolate complet de magnitudini mari • zonele cu intensităţi relativ apropiate dispar • aceste proprietăţi sunt independente de orientarea şablonului • probleme care apar: • magnitudinea poate să se anuleze şi în alte puncte (ex. mijlocul unei zone circulare) • imagini saturate

  18. tabela de şah • operatori diferenţiali: Fx Fx2 Fy2 Fy Fyy Fxx |grad(Fy)| |grad(Fx)| Fx2Fyy – 2FxFyFyx + Fy2Fxx Fx2Fyy – 2FxFyFxy + Fy2Fxx

  19. tabela de şah

  20. tabela de şah • soluţie • determinăm alinierea punctelor • eliminăm pe cele care nu respectă alinierea • interpolăm pe cele care n-a prins câmpul • iarăşi probleme: • dreptele se proiectează ca şi drepte, deci alinierea pe diagonală se păstrează • colţurile nu se aliniază exact din cauza distorsiunilor • iarăşi soluţii: • validare de direcţii • după orientarea gradientului • gradul de suprapunere a dreptelor cu muchii • dreptele se determină în sensul celor mai mici pătrate

  21. tabela de şah

  22. tabela de şah • algoritm • determin câmpul de potenţial • determin câmpul de forţe –> magnitudinea • stretching, binarizare, imaginea negativă • etichetare –> puncte de control nominalizate • pentru fiecare pereche de puncte nominalizate • determin dereapta, determin proiecţia tuturor celorlalte puncte • pentru punctele extreme • determin combinaţia convexă –> segmentul de dreaptă • în funcţie de gradul de suprapunere cu imaginea muchii • validez sau nu dreapta, etichetez acesta cu orientarea • determin histograma de orientări, reetichetez dreptele • validez punctele • interpolez punctele lipsă

  23. tabela de şah • rezultate

  24. tabela de şah • parametri • vecinătatea limită a câmpului –> viteză, saturaţie • aria maximă a punctelor izolate –> numărul punctelor considerate a fi colţ iniţial • distanţa maximă a puntelor de drepte –> distorsiuni • numărul minim de puncte pentru o dreaptă • gradul de suprapunere a combinaţiilor convexe cu muchii –> distorsiuni

  25. completări • determinarea dreptunghiului maxim • identificarea unică a punctelor pentru stereo-calibrare

  26. ca să nu termin aşa sec...

  27. ca să nu termin aşa sec...

  28. ca să nu termin aşa sec...

  29. ca să nu termin aşa sec...

  30. ca să nu termin aşa sec...

  31. ca să nu termin aşa sec...

  32. referinţe

More Related