Automatische Kalibrierung und Entfernung von Verzerrungen aus Szenen strukturierten Umgebungen

Die meisten Algorithmen in der 3D-Computer Vision basieren aufgrund ihrer Einfachheit auf dem Lochkamera-Modell, während Videooptik, insbesondere kostengünstige Weitwinkelobjektive, viele nichtlineare Verzerrungen erzeugen können, die kritisch sein können. Um die Verzerrungsparameter einer Kamera zu bestimmen, nutzen wir folgende fundamentale Eigenschaft: Eine Kamera folgt dem Lochkamera-Modell, wenn und nur wenn die Projektion jeder Linie im Raum auf die Kamera eine Linie ist. Folglich, wenn wir die Transformation im Video-Bild finden, so dass jede Linie im Raum im transformierten Bild als Linie gesehen wird, wissen wir, wie wir die Verzerrung aus dem Bild entfernen können. Der Algorithmus besteht darin, zunächst eine Kantenerkennung auf einer möglicherweise verzerrten Video-Sequenz durchzuführen, dann eine polygonale Approximation mit einer großen Toleranz an diesen Kanten vorzunehmen, um mögliche Linien aus der Sequenz zu extrahieren, und dann die Parameter unseres Verzerrungsmodells zu finden, die diese Kanten am besten in Segmente transformieren. Ergebnisse werden an echten Video-Bildern präsentiert, verglichen mit Verzerrung c...