[pt] O processo de calibração de câmeras é uma etapa importante na instalação
dos sistemas de rastreamento óptico. Da qualidade da calibração deriva o
funcionamento correto e preciso do sistema de rastreamento. Diversos métodos de
calibração têm sido propostos na literatura em conjunto com o uso de artefatos
sintéticos definidos como padrões de calibração. Esses padrões, de forma e
tamanho conhecidos, permitem a aquisição de pontos de referência que são
utilizados para a determinação dos parâmetros das câmeras. Para minimizar erros,
esta aquisição deve ser feita em todo o espaço de rastreamento. A fácil
identificação dos pontos de referência torna o processo de aquisição eficiente. A
quantidade e a qualidade das relações geométricas das feições do padrão
influenciam diretamente na precisão dos parâmetros de calibração obtidos. É
nesse contexto que esta tese se encaixa, propondo um novo método para múltipla
calibração de câmeras, que é eficiente e produz resultados tão ou mais precisos
que os métodos atualmente disponíveis na literatura. Nosso método também
propõe um novo tipo de padrão de calibração que torna a tarefa de captura e
reconhecimento de pontos de calibração mais robusta e eficiente. Deste padrão
também derivam relações que aumentam a precisão do rastreamento. Nesta tese o
processo de calibração de múltiplas câmeras é revisitado e estruturado de forma a
permitir uma comparação das principais propostas da literatura com o método
proposto. Esta estruturação também dá suporte a uma implementação flexível que
permite a reprodução numérica de diferentes propostas. Finalmente, este trabalho
apresenta resultados numéricos que permitem tirar algumas conclusões. / [en] The calibration of multiple cameras is an important step in the installation
of optical tracking systems. The accuracy of a tracking system is directly related
to the quality of the calibration process. Several calibration methods have been
proposed in the literature in conjunction with the use of artifacts, called
calibration patterns. These patterns, with shape and size known, allow the
capture of reference points to compute camera parameters. To yield good results
these points must be uniformly distributed over the tracking area. The
determination of the reference points in the image is an expensive process prone
to errors. The use of a good calibration pattern can reduce these problems. This
thesis proposes a new multiple camera calibration method that is efficient and
yields better results than previously proposed methods available in the
literature. Our method also proposes the use of a new simple calibration pattern
based on perspective invariant properties and useful geometric properties. This
pattern yields robust reference point identification and more precise tracking.
This thesis also revisits the multiple calibration process and suggests a
framework to compare the existing methods including the one proposed here.
This framework is used to produce a flexible implementation that allows a
numerical evaluation that demonstrates the benefits of the proposed method.
Finally the thesis presents some conclusions and suggestions for further work.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:14885 |
| Date | 11 January 2010 |
| Creators | MANUEL EDUARDO LOAIZA FERNANDEZ |
| Contributors | MARCELO GATTASS |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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