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.
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%.
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.
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.
Image-oriented information is becoming increasingly important on social networking services (SNS); the background of this trend is the popularity of selfies. Currently, camera applications using augmented reality (AR) and artificial intelligence (AI) technologies are gaining traction. An AR camera app is a smartphone application that converts selfies into various interesting forms using filters. In this study, we investigated the change of keywords according to the time flow of selfies in Goolgle News articles through semantic network analysis. Additionally, we examined the effects of using an AR camera app on appearance satisfaction and self-esteem when taking a selfie. Semantic network analysis revealed that in 2013, postings of specific people were the most prominent selfie-related keywords. In 2019, keywords appeared regarding the launch of a new smartphone with a rear-facing camera for selfies; in 2020, keywords related to communication through selfies appeared. As a result of examining the effect of the degree of use of the AR camera app on appearance satisfaction, it was found that the higher the degree of use, the higher the user's interest in appearance. As a result of examining the effect of the degree of use of the AR camera app on self-esteem, it was found that the higher the degree of use, the higher the user's negative self-esteem.
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.
It is necessary to understand a self-expression and communication in cyberspace using digital photography We have studied the digital camera consumer's self-expression and communication skills and strategy through ethnographic interviews. In this study, we have used ethnographic interviews of 7 informants who had personal web site and are using digital cameras. As a result, It has turned out that informants expressed their self taking pictures of their daily life, friends, and family. Also they imply meaning and feeling in the pictures that had been taken to express their lives. The communication in cyberspace has turned out that informants communicate with other people with digital pictures to show their life. They communicated each other and give information. It means that they made information by themselves to give and share with other people as prosumer. Digital photography to express themselves and communicate in cyberspace enhanced human relationship that had made in cyber space. And it helps to form their self identity. They express their cyber identity with digital photography and it is similar to their self identity that expresses in real life.
A tele-operated robot should be used to maintain and inspect nuclear power plants to reduce the radiation exposure to the human operators. During an overhaul of the nuclear power plants in Korea, a ROV(Remotely Operated Vehicle) may enter a cold-leg connected to the reactor to examine the state of the thermal sleeve and it's position in the safety injection nozzle. To measure the positions of the thermal sleeve or scratches from the video images captured during the examination, the camera parameters should be identified. However, the focal length of the CCD camera could be increased to a close up of the target and the aspect ratio and the center of the image could also be varied with capturing devices. So, it is desired to self-calibrated the intrinsic parameters of the camera and capturing device with the video images captured during the examination. In the video image of the safety injection nozzle, two or more circular grooves around the nozzle are shown as ellipse contours. In this paper, we propose a camera self-calibration method using a single image containing two circular grooves which are the greatest circles of the cylindrical nozzle whose radius and distance are known.
본 논문에서는 실감 콘텐츠 생성에 쓰이는 움직이는 다수 카메라 시스템을 위한 분해법 기반 자동 보정 알고리즘을 제안한다. 대부분의 기존 자동 보정 연구는 스테레오 카메라 혹은 고정된 다수 카메라 시스템에 한정되어왔다. 보다 넓은 영역의 3차원 복원이나, 다수 카메라를 사용하는 일반적인 응용으로의 확장을 위해서는 새로운 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 일반적인 다수 카메라 시스템 (동적인 시스템 포함) 구조에 대한 강건한 자동 보정 방법을 제안하고, 카메라 구조가 평면 구성을 갖는 다수 카메라 시스템 보정 알고리즘을 제안한다. 우선, 기하학적 제한 요소를 바탕으로 분해법을 사용하기 위한 수식을 유도하고, 유도된 정리를 바탕으로 실질적인 자동 보정 사용법을 설명한다. 특히, 평면을 이루는 카메라 시스템에서의 분해법 적용이 어파인 복원과 같다는 성질을 증명하고, 어파인 분해법을 활용한 자동 보정 알고리즘을 제시한다. 실험에서는 제안된 알고리즘을 시뮬레이션 데이터와 실제 영상에 적용한 실험 결과를 보인다. 제안된 알고리즘은 다수 카메라 시스템을 활용한 영상 기반 3차원 실감 콘텐츠 복원이나, 하드웨어의 지원과 함께 실시간 다수 카메라 증강 현실 시스템에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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