[pt] Imprescindível para quaisquer aplicações de visão computacional ou
realidade aumentada, a calibração de câmera é o processo no qual se obtém
os parâmetros intrínsecos e extrínsecos da câmera, tais como distância
focal, ponto principal e valores que mensuram a distorção ótica da lente.
Atualmente o método mais utilizado para calibrar uma câmera envolve
o uso de imagens de um padrão planar em diferentes perspectivas, a
partir das quais se extrai pontos de controle para montar um sistema de
equações lineares cuja solução representa os parâmetros da câmera, que
são otimizados com base no erro de reprojeção 2D. Neste trabalho, foi
escolhido o padrão de calibração aneliforme por oferecer maior precisão na
detecção dos pontos de controle. Ao aplicarmos técnicas como transformação
frontal-paralela, refinamento iterativo dos pontos de controle e segmentação
adaptativa de elipses, nossa abordagem apresentou melhoria no resultado
do processo de calibração. Além disso, propomos estender o modelo de
otimização ao redefinir a função objetivo, considerando não somente o erro
de reprojeção 2D, mas também o erro de colinearidade 2D. / [en] Crucial for any computer vision or augmented reality application, the
camera calibration is the process in which one gets the intrinsics and the
extrinsics parameters of a camera, such as focal length, principal point
and distortions values. Nowadays, the most used method to deploy the
calibration comprises the use of images of a planar pattern in different
perspectives, in order to extract control points to set up a system of linear
equations whose solution represents the camera parameters, followed by
an optimization based on the 2D reprojection error. In this work, the
ring calibration pattern was chosen because it offers higher accuracy on
the detection of control points. Upon application of techniques such as
fronto-parallel transformation, iterative refinement of the control points and
adaptative segmentation of ellipses, our approach has reached improvements
in the result of the calibration process. Furthermore, we proposed extend
the optimization model by modifying the objective function, regarding not
only the 2D reprojection error but also the 2D collinearity error.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:28011 |
| Date | 17 November 2016 |
| Creators | SASHA NICOLAS DA ROCHA PINHEIRO |
| Contributors | ALBERTO BARBOSA RAPOSO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.1179 seconds