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Calibración de cámaras

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by

Juan Cely

on 8 May 2013

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Transcript of Calibración de cámaras

QUE ES CALIBRACIÓN
DE CÁMARAS? "La calibración de una cámara representa un paso importante para procesos de reconstrucción 3D o sensorización mediante una cámara. Con la calibración de la cámara se consiguen estimar los parámetros intrínsecos y extrínsecos de la misma los cuales son necesarios para realizar la reconstrucción 3D del entorno y situar la cámara en el mismo." Carlos Ricolte APLICACIONES Y EJEMPLOS Juan David Porras
Andres Felipe Muñoz
Jose Ferney Medina
Juan Sebastián Cely MODELO Y CALIBRACIÓN
DE CÁMARAS Los parámetros intrínsecos son aquellos que definen la geometría interna y la óptica de la cámara. Son constantes en tanto no varíen las características y posiciones relativas entre la óptica y el sensor imagen. CAMERA CALIBRATION
TOOLBOX Descripción de las funciones del ToolBox de calibración PARÁMETROS INTRÍNSECOS
Y EXTRÍNSECOS Parámetros extrínsecos Los parámetros extrínsecos relacionan los sistemas de referencia del mundo real y la cámara describiendo la posición y orientación de la cámara en el sistema de coordenadas del mundo real. Parámetros intrínsecos Parámetros intrínsecos Distancia focal:

La distancia focal de una cámara es la distancia existente entre ésta y su foco. Puesto que la lente de la cámara es convergente, la distancia focal es positiva.

En la Figura 1 se puede ver el esquema de la cámara, en la que el foco se encuentra a una distancia del plano de la imagen igual a la distancia focal. Parámetros extrínsecos Inclinación Factor de conversión pixel-milímetros:

Las coordenadas 2D obtenidas están expresadas en forma de píxeles, así que se ha hallado el número de píxeles por milímetro que usan las cámaras para transformarlas a medidas del Sistema Internacional de Unidades (SI).
Con dos objetos de referencia colocados en un plano paralelo al plano de la cámara se han obtenido resultados de las medidas conseguidas en las imágenes comparándolas con las medidas reales. El sistema empleado queda así: En este caso se busca el valor n1, puesto que será la relación n1/n2 la que permita conocer el tamaño del pixel.

Los datos conocidos son:
d: distancia entre el plano de la cámara y el plano de la imagen.
-n2: distancia real entre los objetos de referencia reales.
-X: distancia entre los objetos de referencia representados (en pixeles).
-h1: distancia focal de la cámara indicada por el fabricante, 3.85mm.

Para obtener valores, se ha tomado como referencia para cada cámara tres posiciones distintas de los objetos reales, con lo que se ha conseguido un valor medio para ambas cámaras de 13.78x10-6m/pixel. Se considera inclinación de una cámara al ángulo que ésta forma con el eje Z del mundo real Abre la ventana principal para el toolbox de calibración calib_gui.m calib_gui_normal.m Similar a la función anterior , abre las misma ventana de calibración pero en un modo mas eficiente (seguro). data_calib.m Le permite al usuario modificar el nombre de la imagen de calibración. ima_read_calib.m Lee la imagen en el archivo , solo comprueba el contenido correcto en la carpeta. click_calib.m Extrae las esquinas de cuadrícula a partir de imágenes Calcula los parámetros finales de calibración intrínsecos y extrínsecos al minimizar el error de re proyección (a través de descenso de gradiente) go_calib_optim.m ext_calib.m Organiza los parámetros extrínsecos (posiciones 3D de las rejillas con respecto a la cámara) reproject_calib.m organiza los re proyecciones de las rejillas de calibración en las imágenes analyse_error.m Herramienta de inspección de error (para identificar los puntos con error) recomp_corner_calib.m Vuelve a calcular las esquinas de la imagen para una imagen específica o todas las imágenes Herramienta que permite activar y de-activate imágenes add_suppress.m saving_calib.m Guarda los resultados de la calibración (intrínseca y extrínseca) en el archivo de matlab Calib_Results.mat loading_calib.m Carga los resultados de calibración del archivo matlab Calib_Results.mat extrinsic_computation.m Calcula los parámetros extrínsecos de una imagen asumiendo parámetros intrínsecos conocidos undistort_image.m Sobre carga una imagen asumiendo parámetros intrínsecos conocidos Exporta los datos de calibración (puntos de imagen + coordenadas de mundo) a formatos compatibles con Willson-Heikkil y programas de calibración de Zhang export_calib_data.m show_calib_results.m Muestra los parámetros actuales de calibración (punto principal, coeficientes de actividad, sesgar, distorsión) y sus incertidumbres Es un método orientado a cámaras con distancia focal muy pequeña y en los que, por tanto, el tipo de lente introduce una importante distorsión en la imagen. Corrigen la distorsión radial y tangencial con polinomios de segundo orden. Método de Heikkila and Silven Se utiliza un método lineal como aproximación inicial a los parámetros extrínsecos, a la distancia focal y al centro del eje óptico; y a continuación usa un método iterativo para ajustar el valor de estos parámetros y calcular el resto de los parámetros (factor de proporción, cocientes de distorsión radial y tangencial). En el tercer paso realizan una corrección sobre la imagen de puntos del patrón, ya que estos no se proyectan de forma homogénea sobre la imagen al no estar el patrón paralelo al plano imagen [Heikkila and Silven, 1996] y en el cuarto controlan la iluminación. En el primer paso se estiman los parámetros aplicando un método lineal donde dada la matriz P obtenida de aplicar el algoritmo DLT, se descompone en: Siendo R y T las matrices de rotación y traslación, y el resto contiene los parámetros intrínsecos: En el segundo paso, se minimiza el siguiente funcional mediante un método iterativo de optimización : Los diversos tipos de calibrado y lo más frecuentes son en el caso de la estimación lineal de la matriz de observación:
1. Solución Homogénea
2. Solución no homogénea
2.1. ||m||=1
2.2. ||m3||=1 Método de Zhang
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