This study investigates two camera self-calibration approaches, on-site self-calibration and laboratorial self-calibration, both of which are based on self-calibration theory and implemented by using a commercial photogrammetric solution, Agisoft PhotoScan. On-site self-calibration implements camera self-calibration and aerial triangulation by using the same aerial photos. Laboratorial self-calibration implements camera self-calibration by using photos captured onto a patterned target displayed on a digital panel, then conducts aerial triangulation by using the aerial photos. Aerial photos are captured by an unmanned aerial vehicle, and target photos are captured onto a 27in LCD monitor and a 47in LCD TV in two experiments. Calibration parameters are estimated by the two approaches and errors of aerial triangulation are analyzed. Results reveal that on-site self-calibration excels laboratorial self-calibration in terms of vertical accuracy. By contrast, laboratorial self-calibration obtains better horizontal accuracy if photos are captured at a greater distance from the target by using a larger display panel.
Park, Sung-Min;Lee, Chang-je;Kong, Dae-Kyeong;Hwang, Kwang-il;Doh, Deog-Hee;Cho, Gyeong-Rae
한국해양공학회지
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제35권3호
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pp.183-190
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2021
Tomographic particle image velocimetry (PIV) is a widely used method that measures a three-dimensional (3D) flow field by reconstructing camera images into voxel images. In 3D measurements, the setting and calibration of the camera's mapping function significantly impact the obtained results. In this study, a camera self-calibration technique is applied to tomographic PIV to reduce the occurrence of errors arising from such functions. The measured 3D particles are superimposed on the image to create a disparity map. Camera self-calibration is performed by reflecting the error of the disparity map to the center value of the particles. Vortex ring synthetic images are generated and the developed algorithm is applied. The optimal result is obtained by applying self-calibration once when the center error is less than 1 pixel and by applying self-calibration 2-3 times when it was more than 1 pixel; the maximum recovery ratio is 96%. Further self-correlation did not improve the results. The algorithm is evaluated by performing an actual rotational flow experiment, and the optimal result was obtained when self-calibration was applied once, as shown in the virtual image result. Therefore, the developed algorithm is expected to be utilized for the performance improvement of 3D flow measurements.
Among the CMM calibration techniques, the calibration with standard specimen is most accurate way to acquire the required precision. When there is no standard specimen, the calibration of CMM with itself is possible. This calibration method is called "self-calibration". In this paper, we developed self-calibration algorithm for CMM XY plane. It is possible to calculate the in-plane error and out-of-plane error of CMM with 3 different measurement of same artifact. Experimental result shows that the non-orthogonality error is dominant in in-plane error and the self-calibration result and laser interferometer measured result have almost same value.ame value.
본 논문에서는 offset self-calibration 기법을 적용한 7-bit 1GSPS folding-interpolation A/D 변환기를 제안한다. 제안하는 A/D 변환기는 folding rate 2, interpolation rate 8의 1+6 구조로 고속 동작에 적합하게 설계되었다. 또한 offset self-calibration 회로를 설계하여 공정 mismatch, 기생 저항, 기생 캐패시턴스 등에 의한 offset-voltage의 변화를 감소시켜 A/D 변환기의 성능 특성을 향상 시켰다. 제안하는 A/D 변환기는 1.2V 65nm 1-poly 6-metal CMOS 공정을 사용하여 설계 되었으며 유효 칩 면적은 $0.87mm^2$, 1.2V 전원전압에서 약 110mW의 전력소모를 나타내었다. 측정 결과 샘플링 주파수 800MHz, 입력 주파수 250MHz에서 39.1dB의 SNDR 특성을 보여주었으며, offset self-calibration 회로를 사용 하지 않은 A/D 변환기에 비해 SNDR이 약 3 dB 향상되었다.
Recently, 3D structure recovery through self-calibration of camera has been actively researched. Traditional calibration algorithm requires known 3D coordinates of the control points while self-calibration only requires the corresponding points of images, thus it has more flexibility in real application. In general, self-calibration algorithm results in the nonlinear optimization problem using constraints from the intrinsic parameters of the camera. Thus, it requires initial value for the nonlinear minimization. Traditional approaches get the initial values assuming they have the same intrinsic parameters while they are dealing with the situation where the intrinsic parameters of the camera may change. In this paper, we propose new initialization method using the minimum 2 images. Proposed method is based on the assumption that the least violation of the camera’s intrinsic parameter gives more stable initial value. Synthetic and real experiment shows this result.
3차원 정보 복원이나 형상 복원, 가상 물체 삽입 등의 과정을 수행하기 위해서는 영상 촬영에 사용된 카메라의 위치와 방향, 그리고 초점 거리 등의 변수가 필요하다. 본 논문에서는 이차원 영상간의 대응관계를 이용하여 카메라 내부 변수인 초점 거리를 추정하는 셀프 캘리브레이션(self-calibration) 과정에서 특징점의 위치가 초점 거리 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 캘리브레이션에 사용하는 특징점과 주점과의 거리에 따라 초점 거리 추정 결과에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통하여 검증하고, 이를 바탕으로 오차 민감도를 줄일 수 있는 특징점 선택 방법을 제안한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권2호
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pp.41-52
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2018
This paper presents a method for accurate camera self-calibration based on SIFT Feature Detection and image quality assessment. We performed image quality assessment to select high quality images for the camera self-calibration process. We defined high quality images as those that contain little or no blur, and have maximum contrast among images captured within a short period. The image quality assessment includes blur detection and contrast assessment. Blur detection is based on the statistical analysis of energy and standard deviation of high frequency components of the images using Discrete Cosine Transform. Contrast assessment is based on contrast measurement and selection of the high contrast images among some images captured in a short period. Experimental results show little or no distortion in the perspective view of the images. Thus, the suggested method achieves camera self-calibration accuracy of approximately 93%.
In this paper, we present an approach that is able to reconstruct 3 dimensional metric models from un-calibrated images acquired by a freely moved camera system. If nothing is known of the calibration of either camera, nor the arrangement of one camera which respect to the other, then the projective reconstruction will have projective distortion which expressed by an arbitrary projective transformation. The distortion on the reconstruction is removed from projection to metric through self-calibration. The self-calibration requires no information about the camera matrices, or information about the scene geometry. Self-calibration is the process of determining internal camera parameters directly from multiply un-calibrated images. Self-calibration avoids the onerous task of calibrating cameras which needs to use special calibration objects. The root of the method is setting a uniquely fixed conic(absolute quadric) in 3D space. And it can make possible to figure out some way from the images. Once absolute quadric is identified, the metric geometry can be computed. We compared reconstruction image from calibrated images with the result by self-calibration method.
비측정용 카메라를 이용하여 근거리 사진측량을 수행하기 위해서는 카메라 캘리브레이션이 필요하며 근거리 사진측량의 특성상 캘리브레이션은 정밀 기준점의 설치, 다수의 영상획득, 정밀 좌표측정과 더불어 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 실제 캘리브레이션 필드를 대상으로 기준점의 개수, 배치, 사진조합에 따른 오차를 분석하여 효율적인 캘리브레이션 방법을 모색하는 연구를 수행하였다. 기준점의 기복과 사진 조합의 관계가 측량 정확도에 미치는 영향, 그리고 기준점 수와 모델링하고자 하는 내부표정요소 개수에 의한 측량 정확도 등을 분석하여 효율적인 조합을 도출하고자 하였다. 마지막으로, 도출된 조합을 기반으로 한 현장 셀프캘리브레이션에 의한 측량 결과를 실험실 셀프 캘리브레이션 결과와의 측량 정확도와 비교했을 때 반 픽셀의 이내의 차이를 보여 동일한 정확성을 달성할 수 있음을 확인할 수 있었고, 지반변형과 같은 응용분야의 정밀 측정에 충분히 활용 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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