УДК681.786

МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ КАЛИБРОВКИ СТЕРЕОСКОПИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Коротаев В. В., Краснящих А. В., Ярышев С. Н., Нгуен Х. В.


Читать статью полностью 

Аннотация

Предлагается новый метод автоматической калибровки стереоскопической системы, использующий
тестовый объект. Сущность метода состоит в регистрации с помощью двух камер стереоскопического изображения специально подобранного эталонного объекта в виде шахматной доски с дополнительным полем – рамкой вокруг шахматной доски. Алгоритм, реализующий данный метод, включает семь этапов: регистрация набора изображений тест-объекта; пороговая фильтрация изображения; распознавание тест-объекта по размерам и форме; удаление фона; определение положения четырех крайних точек; калибровка первой и второй камер; калибровка системы в целом. При этом процесс калибровки первой и второй камер и системы выполняется с помощью программы, разработанной Jean-Yves Bouguet.
Проведено математическое и физическое моделирование с использованием двух измерительных камер и программного пакета MATLAB. Путем моделирования проведено сравнительное исследование погрешности определения координат тестовых точек в ручном и автоматическом режиме, а также погрешности калибровки в зависимости от количества изображений, полученных стереопарой.


Ключевые слова: автоматическая калибровка, стереоскопическая система, тест-объект, шахматная доска, алгоритм

Список литературы
1.     Волкович А.Н., Жук Д.В., Тузиков А.В. Восстановление трехмерных моделей объектов по стереоизображениям с учетом распараллеливания // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2008. № 13 (58). С. 3–10.
2.     Malik A.S., Choi T.-S., Nisar H. Depth Map and 3D Imaging Applications: Algorithms and Technologies. IGI Global, 2012. 648 p.
3.     Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, 2011. 812 p.
4.     Capril B., Torre V. Using vanishing points for camera calibration // International Journal of Computer Vision. 1990. V. 4. N 2. P. 127–139.
5.     Cipolla R., Drummond T., Robertson D.P. Camera calibration from vanishing points in images of architectural scenes // Proc. of British Machine Vision Conference. Nottingham, UK. 1999. V. 2. P. 382–391.
6.     Chen B., Wang W., Qin Q. Stereo vision calibration based on GMDH neural network // Applied Optics. 2012. V. 51. N 7. P. 841–845.
7.     Hu Z., Tan Z. Calibration of stereo cameras from two perpendicular planes // Applied Optics. 2005. V. 44. N 24. P. 5086–5090.
8.     Козырева А.В. О некоторых способах калибровки видеокамеры [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://db.iis.nsk.su/preprints/articles/pdf/sbor_kas_13_kozyreva_2.pdf, свободный. Яз. рус. (дата обращения 13.05.2014).
9.     Ali-Bey M., Moughamir S., Manamanni N. Calibration method for multiview camera with coplanar and decentered image sensors // Journal of Electronic Imaging. 2013. V. 22. N 2. Art. N023021.
10.Zhang Z. Flexible new technique for camera calibration // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. V. 22. N 11. P. 1330–1334.
11.Bouguet J.-Y. Camera Calibration Toolbox for Matlab [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/, свободный. Яз. англ. (дата обращения 13.05.2014).
12.Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая обработка изображений в информационных системах. Новосибирск: НГТУ, 2002. 352 с.
13.Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, 2004. 670 p.
14.Forsyth D.A., Ponce J. Computer Vision: a Modern Approach. 2nd ed. Prentice Hall, 2011. 792 p.
15.Shapiro L.G., Stockman G.C. Computer Vision. Prentice Hall, 2001. 608 p.
16.Крылов Д.В. Исследование метода фотограмметрической калибровки цифровых камер с использованием пространственного тест-объекта // Известия ВУЗов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2011. № 1. С. 57–62.
Информация 2001-2017 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика