Автокалибровка камеры

Автокалибровка камеры — это процесс определения внутренних параметров камеры непосредственно из нескольких некалиброванных изображений неструктурированных сцен. В отличие от классической калибровки камеры , автокалибровка не требует каких-либо специальных объектов калибровки в сцене. В индустрии визуальных эффектов автокалибровка камеры часто является частью процесса «Match Moving» , когда синтетическая траектория камеры и внутренняя модель проекции решаются для перепроецирования синтетического контента в видео.

Автокалибровка камеры — это форма обнаружения эго-структуры сенсора ; субъективные эффекты датчика отделены от объективных эффектов окружающей среды, что приводит к реконструкции воспринимаемого мира без предвзятости, вносимой измерительным устройством. Это достигается за счет фундаментального предположения, что изображения проецируются из евклидова пространства через линейную модель камеры-обскуры с 5 степенями свободы (в простейшем случае) с нелинейным оптическим искажением . Линейными параметрами точечного отверстия являются фокусное расстояние, соотношение сторон, наклон и главная точка 2D. Имея только набор некалиброванных (или калиброванных) изображений, сцену можно реконструировать с точностью до шести степеней свободы евклидова преобразования и изотропного масштабирования.

Математическая теория общей самокалибровки многоракурсной камеры была первоначально продемонстрирована в 1992 году Оливье Фожерасом , К.Т. Луонгом и Стивеном Дж. Мэйбанком . В 3D-сценах и общих движениях каждая пара представлений обеспечивает два ограничения для калибровки 5 степеней свободы. Таким образом, три изображения — это минимум, необходимый для полной калибровки с фиксированными внутренними параметрами между изображениями. Качественные современные датчики изображения и оптика также могут обеспечивать дополнительные предварительные ограничения на калибровку, такие как нулевой перекос (ортогональная сетка пикселей) и соотношение сторон единицы (квадратные пиксели). Интеграция этих априорных данных позволит сократить минимальное количество необходимых изображений до двух. Возможна автоматическая калибровка датчика по одному изображению с учетом вспомогательной информации в структурированной сцене. Например, калибровка может быть получена, если идентифицировано несколько наборов параллельных линий или объектов известной формы (например, круглой).

Постановка задачи

Данный набор камер $P^{i}$ и 3D-точки $X_{j}$ реконструируя с точностью до проективной неоднозначности (с использованием, например, метода расслоения ), мы хотим определить выпрямляющую гомографию $H$ такой, что $\left\{P^{j}H,H^{-1}X_{J}\right\}$ представляет собой метрическую реконструкцию . После этого внутренние параметры камеры $K_{i}$ можно легко рассчитать с помощью матрицы камеры факторизации $P_{M}^{i}\equiv P^{i}H=K_{i}\left(R_{i}|t_{i}\right)$.

Области решения

• Ходатайства
  • Генеральное движение
  • Чисто вращающиеся камеры
  • Плоское движение
  • Вырожденные движения
• Геометрия сцены
  • Общие сцены с рельефом глубины
  • Плоские сцены
  • Слабая перспектива и ортогональные имиджеры
  • Приоритеты калибровки для реальных датчиков
  • Нелинейное оптическое искажение

Алгоритмы

• Использование уравнений Круппы. Исторически первые алгоритмы автокалибровки. Он основан на соответствии эпиполярных линий, касающихся абсолютной коники на бесконечной плоскости.
• Используя абсолютную двойственную квадрику и ее проекцию, двойственный образ абсолютной коники
• Ограничение по модулю

Ссылки

• О.Д. Фожерас; КТ Луонг; С. Дж. Мэйбанк (1992). «Самокалибровка камеры: теория и эксперименты» . ЕСКВ . Конспекты лекций по информатике. 588 : 321–334. дои : 10.1007/3-540-55426-2_37 . ISBN  978-3-540-55426-4 .
• QT Луонг (1992). Фундаментальная матрица и самокалибровка в компьютерном зрении . Докторская диссертация, Парижский университет, Орсе.

• QT Луонг и Оливье Д. Фожерас (1997). «Самокалибровка движущейся камеры по соответствиям точек и фундаментальным матрицам». Международный журнал компьютерного зрения . 22 (3): 261–289. дои : 10.1023/A:1007982716991 .

• Оливье Фожерас и QT Луонг (2001). Геометрия нескольких изображений . МТИ Пресс. ISBN  0-262-06220-8 .

• Ричард Хартли; Эндрю Зиссерман (2003). Множественная геометрия в компьютерном зрении . Издательство Кембриджского университета. ISBN  0-521-54051-8 .