An Algebraic Approach to Camera Self-Calibration

Dornaika, Fadi; Chung, Ronald

doi:10.1006/cviu.2001.0925

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“…In order to keep the algorithm simpler for the ARToolkit, only radial distortion is included. The problem is solved using epipolar algebra by using Dornaika's method [15] to calculate the fundamental matrix F containing the radial correction parameters. When the camera moves, images are corrected and the parameters of the fundamental matrix are minimized through an error function.…”

Section: Figure 41mentioning

confidence: 99%

Mobile augmented reality

Sá

Churchill

2012

Proceedings of the 14th International Conference on Human-Computer Interaction With Mobile Devices and Services

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Augmented reality is a technology which allows 2D and 3D computer graphics to be accurately aligned or registered with scenes of the real-world in real-time. The potential uses of this technology are numerous, from architecture and medicine to manufacturing and entertainment.This thesis presents an overview of the (complex) research area of Augmented Reality and describes the basic parts of an Augmented Reality system. It points out the most significant problems and various methods of trying to solve them. This thesis also presents the design and implementation of an augmentation system that makes use of a three degrees of freedom orientation tracker. Mobil Förstärkt Verklighet SammanfattningAugmented reality är en teknologi som gör det möjligt för två-och tredimensionell datorgrafik att på ett precist sätt överlappa scener från den verkliga världen i realtid. De potentiella användningsområdena för denna teknologi är flera, från arkitektur och medicin till tillverkningsindustri och underhållning.Det här arbetet ger en överblick av det mycket komplexa forskningsområdet Augmented Reality och beskriver de grundläggande delarna av ett Augmented Reality-system. Arbetet tar upp de mest signifikanta problemen och olika metoder för att försöka lösa dem. Det här arbetet presenterar också en design och implementation av ett Augmented Reality-system som använder sig av en orienteringssensor i tre dimensioner.

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Section: Figure 41mentioning

confidence: 99%

Mobile augmented reality

Sá

Churchill

2012

Proceedings of the 14th International Conference on Human-Computer Interaction With Mobile Devices and Services

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“…Tres imágenes tomadas por una misma cámara con parámetros intrínsecos fijos son suficientes para obtener tanto los parámetros extrínsecos como intrínsecos. Aunque esta técnica es muy flexible, aun no se encuentra madura [5].…”

Section: Calibración De Cámaraunclassified

Comparación De Técnicas De Calibración De Cámaras Digitales

Pizarro

Campos

Tozzi

2005

Rev. Fac. Ing. - Univ. Tarapacá

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Recibido el 28 de marzo de 2005, aceptado el 25 de abril de 2005 RESUMENEste trabajo presenta una comparación de las técnicas de calibración propuestas por Tuceryan et al. [15], Trucco et al. [13] y Zhang [20], los cuales proponen maneras diferentes para determinar los parámetros a partir de puntos 3D conocidos y sus correspondientes en el plano imagen 2D. La correspondencia es extraída en forma manual, centrando la atención en la exactitud de los parámetros de cámara entregados (intrínsecos y extrínsecos). Los patrones pasivos utilizados consideran las técnicas de calibración con diferentes homografías, dependiendo de los planos existentes en el proceso. Zhang [20] propone una aproximación basada en patrones acomodados en una superficie planar 2D, donde la cámara o el patrón se desplaza sin conocer el movimiento. En cambio Tuceryan et al. [15] y Trucco et al. [13] se basan en un modelo conocido 3D y su correspondencia en el plano imagen 2D, diferenciándose en la consideración de los parámetros intrínsecos que deben ser determinados o de influencia en la matriz de cámara final. Los algoritmos fueron implementados en Matlab 6.0, de acuerdo a la interpretación de los trabajos y técnicas de optimización extraídas desde la literatura citada.Palabras clave: Visión computacional, calibración de cámara, homografía 3D-2D, matrices de proyección. ABSTRACTThis work presents a comparison of the calibration techniques proposed by Tuceryan et al. [15], Trucco et al. [13] and Zhang [20], suggesting different ways to determine the parameters, starting from known 3D points and their corresponding points in the 2D image plane. The correspondence is manually extracted, being the obtained parameter accuracies (extrinsic and intrinsic) the most important. The passive patterns used consider the calibration techniques with different homographs, depending on the existing process planes. Zhang [20] proposes an approximation based on patterns located on a 2D planar surface, where the camera or the pattern are displaced without knowledge of the motion. Tuceryan et al. [15] and Trucco et al. [13] base their procedure in a known 3D model and its correspondence on a 2D image plane, the difference being in the consideration of the intrinsic parameters that must be determined or considered in the final camera matrix. The algorithms were implemented using Matlab 6.0, according to the interpretation of the works and optimization techniques extracted from the cited literature.

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“…Em seguida, normalmente, basta que alguns pontos sejam rastreados ao longo destas imagens para que seja possível realizar a calibração. No entanto, apesar da praticidade e da abundância de algoritmos de autocalibração já propostos (Maybank and Faugeras, 1992;Hartley, 1997;Mendonça and Cipolla, 1999;Dornaika and Chung, 2001), a calibração automática ainda é muito pouco utilizada na prática. Isso se deve principalmente ao grande número de variáveis que precisam ser estimadas, o que leva a algoritmos inexatos e de grande complexidade computacional.…”

Section: Introductionunclassified

Calibração binocular com gabaritos 1D sem restrição demovimentos

França

Stemmer

et al. 2011

Sba Controle & Automação

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Na visão computacional, a calibração de câmeras é um processo necessário quando deseja-se recuperar informações como, por exemplo, ângulos e distâncias. O presente trabalho trata do problema de calibração de câmeras com gabaritos de uma única dimensão. Atualmente, tal problema só tem solução se forem impostas restrições ao movimento do gabarito ou se alguns parâmetros das câmeras já sejam previamente conhecidos. Contudo, demonstra-se que uma abordagem diferente pode ser aplicada se, ao invés de uma única câmera, um conjunto binocular for considerado. Nesse caso, a calibração é possível com um gabarito 1D que realiza um deslocamento desconhecido e sem restrições, mesmo sem nenhuma informação prévia a respeito das câmeras. Tal método baseia-se na estimação de uma transformação que, após a estimação da matriz fundamental do sistema, permite atualizar uma calibração projetiva para uma calibração euclidiana. Experimentos em imagens reais e sintéticas validam o novo método e mostram que a sua exatidão é comparável a de outros métodos clássicos de calibração, já bem conhecidos na literatura.

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An Algebraic Approach to Camera Self-Calibration

Cited by 13 publications

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Mobile augmented reality

Mobile augmented reality

Comparación De Técnicas De Calibración De Cámaras Digitales

Calibração binocular com gabaritos 1D sem restrição demovimentos

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