This paper proposes an algorithm for precise detection of corner points on a coplanar checkerboard in order to perform stereo camera calibration using a single frame. Considering the conditions of automobile production lines where a stereo camera is attached to the windshield of a vehicle, this research focuses on a coplanar calibration methodology. To obtain the accurate values of the stereo camera parameters using the calibration methodology, precise localization of a large number of feature points on a calibration target image should be ensured. To realize this demand, the idea with respect to a checkerboard pattern design and the use of a Homography matrix are provided. The calibration result obtained by the proposed method is also verified by comparing the depth information from stereo matching and a laser scanner.
본 연구는 실내 정밀 매핑과 정교한 영상 기반 서비스에 활용 가능한 실내의 입체 전방위 영상을 취득하는 시스템과 이에 대한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 회전식 스테레오 라인 카메라 방식으로 구성되며, 안정적인 입체시와 객체점의 정밀한 결정에 적합한 입체 전방위 영상을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 투영모델을 기반으로 캘리브레이션을 위한 수학적 모델을 도출한다. 이를 통해 캘리브레이션을 수행하여, 실내 공간에 대해 ${\pm}16cm$ 이내의 정확도로 객체점을 추정할 수 있었다. 제안된 시스템과 캘리브레이션 방법은 실내의 정밀한 3차원 모델링에 활용될 것이다.
This paper proposes one method on photometric stereo calibration using the constraint on light source directions in which the light sources have the unknown tilt and slant angles but the slant angles are the same. First, the constraint is analyzed based on the equation of linear ambiguity which leads to the conclusion that another constraint should be added to solve the calibration completely. Later, the combination of constraint on light source directions and the constraint that there exists at least six surface patches having known albedos is exploited to resolve the linear ambiguity up to an accurate and close-form solution. The effective performance of the proposed method is demonstrated through experiment results.
본 논문은 전방향 스테레오 카메라를 이용한 거리 측정을 위해 반드시 수행되어야 하는 전방향 카메라의 교정방법에 관해 기술한다. 전방향 스테레오 카메라의 교정에 있어서, 두 대의 전방향 카메라를 각각 독립적으로 교정하거나 두 대의 카메라의 베이스라인이 크지 않은 경우의 교정은 기존의 연구된 다양한 방법을 통해 가능하다. 그러나 전방향 스테레오 카메라를 이용하여 원거리를 측정하기 위해서는 베이스라인이 충분히 커야 하며, 충분히 큰 베이스라인은 두 대의 전방향 카메라를 동시에 교정하는 것이 매우 힘들다. 이는 두 대의 전방향 카메라에서 촬영된 교정을 위한 테스트패턴의 크기가 최소한 한 대의 전방향 카메라에서 매우 작은 크기로 나타나기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 베이스라인이 큰 두 대의 전방향 카메라의 교정을 위한 방법을 제안하고 실험을 통해 검증한다.
The position of a 3-dimensional(3D) point can be measured by using calibrated stereo camera. To obtain more accurate measurement ,more accurate camera calibration is required. There are many existing methods to calibrate camera. The simple linear methods are usually not accurate due to nonlinear lens distortion. The nonlinear methods are accurate more than linear method, but it increase computational cost and good initial guess is needed. The multi step methods need to know some camera parameters of used camera. Recent years, these explicit model based camera calibration work with the development of more precise camera models involving correction of lens distortion. But these explicit model based camera calibration have disadvantages. So implicit camera calibration methods have been derived. One of the popular implicit camera calibration method is to use neural network. In this paper, we propose implicit stereo camera calibration method for 3D reconstruction using support vector machine. SVM can learn the relationship between 3D coordinate and image coordinate, and it shows the robust property with the presence of noise and lens distortion, results of simulation are shown in section 4.
본 논문에서는 빠르게 움직이는 화물 대상체의 효율적인 검색을 위해 스테레오 X-선 영상을 이용하여 장치 켈리브레이션을 통한 최적화된 구조에 대하여 연구하였다. 스테레오 X-선 스캔 영상은 X-선 발생장치, 듀얼 라인 어래이 검출기, 컨베이어 시스템 등으로 구성된 특별하게 제작된 스테레오 X-선 검색 장치로부터 획득하였다. 스테레오 X-선 영상을 이용하여 영상과 실제 대상체의 3차원 형상 구성사이의 관계를 찾기 위해 센서에 대한 캘리브레이션을 수행하였다. 스테레오 영상을 얻기 위해 구성된 두 개의 검출기 사이의 거리를 다양하게 변화 시키며 획득한 영상을 이용하여 영상에서의 GCP(Ground Control Point)에 대하여 계산 하였다. 계산된 GCP 값과 실제 대상체의 GCP의 좌표값을 비교하여 오차가 작은 효율적인 장치의 구조에 대하여 결과를 얻었다. 실험의 결과는 화물검색을 위한 영상의 효율적인 가시화 및 스테레오 매칭의 정확도를 향상시키기 위해 활용될 것이다.
In estimating the formability of sheet metal, the stereo vision system contributes the accuracy of strain of sheet metal, the convenience in measuring the strain of sheet metal, and the handiness in preparing the forming limit diagram by calculating the 3D values and strain of sheet metal. The algorithm has been developed so that the 3D-coordinate values of sheet metal could be calculated by image processing which is composed of camera calibration, and the stereo matching of images in two viewpoints. By comparing with experiments, the possibility and the convenience of algorithm has been verified, which could calculate the 3D-coordinate values of sheet metal automatically by using the preprocessing of the original image of sheet metal, which had the noise before adjusting the camera calibration and the stereo matching algorithm.
스테레오 카메라 시스템은 물리적으로 고정된 기선길이를 가지고 있어 축척이 일정하나 스테레오 영상에서 매번 특징점 매칭을 통해서 상호표정요소를 결정할 경우 축척이 고정 되어 있지 않아 실제 3차원 좌표를 측정하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수정된 공선조건식을 이용하여 좌우측 카메라의 내부적인 특성 및 카메라간의 관계를 동시에 결정하는 스테레오 카메라 캘리브레이션을 수행하고 이를 단일 카메라 캘리브레이션과 비교하는 것을 목적으로 하였다. 실험을 통해 근거리에 촬영한 영상에서 결정한 3차원 거리를 비교하였을 경우 단일 캘리브레이션의 결과에서는 ${\pm}0.014m$의 평균제곱근오차가 발생한 반면 스테레오 카메라의 경우에는 오차가 거의 발생하지 않았기 때문에 스테레오 카메라 캘리브레이션의 3차원 거리의 정확도가 우수하게 나타났다. 에피폴라 영상의 종시차에 대한 비교에서는 스테레오 카메라를 이용한 경우가 단일 카메라의 경우 보다 평균제곱근오차가 최대 0.3 픽셀 정도의 차이를 보였으나 그 영향은 크지 않은 것으로 나타났다.
This paper presents a stereo camera system that provides a Pair of stereo images using a Biprism. The equivalent of a stereo Pair of images is formed as the left and right halves of a single CCD image. The system is therefore cheap and extremely easy to calibrate since it requires only one CCD camera. An additional advantage of the geometrical set-up is that corresponding features lie on the same scanline automatically, The single camera and Biprism have led to a simple stereo system for which correspondence is very easy and which is accurate for nearby objects in a small field of view. Since we use only a single lens, calibration of the system is greatly simplified. Given the parameters in the Biprism-stereo camera system, we can reconstruct the 3-D structure using only the disparity between the corresponding points.
The analysis of cow body parameters is important to provide some useful information fur cow management and cow evaluation. Present methods give many stresses to cows because they are invasive and constrain cow postures during measurement of body parameters. This study was conducted to develop the stereo vision system fur non-invasive analysis of cow body features. Body feature parameters of 16 heads at two farms(A, B) were measured using scales and nineteen stereo images of them with walking postures were captured under outdoor illumination. In this study, the camera calibration and inverse perspective transformation technique was established fer the stereo vision system. Two calibration results were presented for farm A and fm B, respectively because setup distances from camera to cow were 510 cm at farm A and 630cm at farm B. Calibration error values fer the stereo vision system were within 2 cm for farm A and less than 4.9 cm for farm B. Eleven feature points of cow body were extracted on stereo images interactively and five assistant points were determined by computer program. 3D world coordinates for these 15 points were calculated by computer program and also used for calculation of cow body parameters such as withers height. pelvic arch height. body length. slope body length. chest depth and chest width. Measured errors for body parameters were less than 10% for most cows. For a few cow. measured errors for slope body length and chest width were more than 10% due to searching errors fer their feature points at inside-body positions. Equation for chest girth estimated by chest depth and chest width was presented. Maximum of estimated error fur chest girth was within 10% of real values and mean value of estimated error was 8.2cm. The analysis of cow body parameters using stereo vision system were successful although body shape on the binocular stereo image was distorted due to cow movements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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