&lt;title&gt;Modeling and calibration of automated zoom lenses&lt;/title&gt;

Willson, Reg G.

doi:10.1117/12.189130

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“…These estimates are generally within a few pixels of the true locations. We describe two existing means of refining these initial solutions using edge information (Willson, 1994;Li and Lavest, 1996) and surface fitting (Lucchese and Mitra, 2002). We do not address the filtering of points that do not belong to the pattern (filtering details can be found in Mallon and Whelan (2007)), or the ordering of data for subsequent comparisons.…”

Section: Checkerboard Pattern Detectionmentioning

confidence: 99%

Which pattern? Biasing aspects of planar calibration patterns and detection methods

Mallon

Whelan

2007

Pattern Recognition Letters

103

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This paper provides a comparative study on the use of planar patterns in the generation of control points for camera calibration. This is an important but often neglected aspect in camera calibration. Two popular checkerboard and circular dot patterns are each examined with two detection strategies for invariance to the potential bias from projective transformations and nonlinear distortions. It is theoretically and experimentally shown that circular patterns can potentially be affected by both biasing sources. Guidelines are given to control such bias. In contrast, appropriate checkerboard detection is shown to be bias free. The findings have important implications for camera calibration, indicating that well accepted methods may give poorer results than necessary if applied naively.

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Section: Checkerboard Pattern Detectionmentioning

confidence: 99%

Which pattern? Biasing aspects of planar calibration patterns and detection methods

Mallon

Whelan

2007

Pattern Recognition Letters

103

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“…We calibrate over the range of variable zoom and focus parameters. This is achieved by modelling the variation in the values of the camera parameters as bivariate polynomial functions of zoom and focus [6,7].…”

Section: Calibrationmentioning

confidence: 99%

Design and Evaluation of a System for Microscope-Assisted Guided Interventions (MAGI)

Edwards

King

Maurer

et al. 1999

Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI’99

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Abstract. The problem of providing surgical navigation using image overlays on the operative scene can be split into four main tasks -calibration of the optical system; registration of preoperative images to the patient; tracking of the display system and patient and display using a suitable visualisation scheme. To achieve a convincing result in the magnified view through the operating microscope high alignment accuracy is required. We have simulated our entire system to establish the major sources of error. We have improved each of the stages involved. The microscope calibration process has been automated. We have introduced bone-implanted markers for registration and incorporated a locking acrylic dental stent (LADS) for patient tracking and/or registration. These improvements have significantly increased the alignment accuracy of our overlays. LADS repositioning on volunteers showed a mean target registration error of 0.7mm. Phantom accuracy is 0.3-0.5mm and clinical overlay errors were 0.5-1.0mm on the bone fiducials and 0.5-4mm on target structures. We have improved the graphical representation of the stereo overlays. The resulting system provides 3D surgical navigation for microscope-assisted guided interventions (MAGI).

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“…De los existentes, el modelo de cámara seleccionado depende del proceso de formación de imagen, de manera que si, por ejemplo, la cámara tiene lentes de parámetros fijos, como la distancia focal, la situación es diferente de una de parámetros variables, ya que éstos se modifican en función de la exposición fotográfica (Willson, 1994). Por esta razón, en estos modelos se suele calibrar un escenario concreto, con unas condiciones determinadas.…”

Section: Modelos De Cámaraunclassified

Calibración geométrica de cámaras no métricas. Estudio de metodologías y modelos matemáticos de distorsión

Mata¹

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AgradecimientosMi más sincero agradecimiento a mis dos directoras de tesis, la Dra. Ana M. Domingo y la Dra. Rosa M. Chueca, por todo lo aprendido y compartido, no sólo en este último tramo que ha supuesto la Tesis, sino a lo largo de mi vida profesional como docente. Gracias por vuestra ayuda, comprensión y apoyo.No puedo olvidarme del Dr. Narciso García, director de mi primera intentona de tesis, que me acogió de buen grado, con sus muchos quehaceres, viajes y compromisos.Una pena, me encantaría poder colaborar contigo en un futuro. Gracias a la ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía y al Departamento deIngeniería Topográfica y Cartografía, por brindarme los medios y el apoyo necesarios para la consecución del trabajo, particularizando este agradecimiento en sus directores, el Dr. Jesús Velasco y el Dr. Miguel Ángel Manso, respectivamente, por procurarme el mejor de los escenarios posibles.Gracias a mis compañeros en la Escuela, PDI y PAS, por interesarse, animarme y ayudarme en lo que ha estado en sus manos. Especial agradecimiento a mi compañera Marina Martínez, por todas las manos tendidas y a José Luis Valbuena, por el diseño y confección de la guía epipolar.A mis alumnos, por motivarme, alentarme y exigirme para seguir avanzando.Además, Ángela, Marta, Roberto Á., Roberto C. y Virginia me ayudaron desinteresadamente a medir los ensayos. ¡Muchísimas gracias! A mi familia, a la que he desatendido últimamente, y amigos, por suavizar, de una forma u otra, los peores momentos.Por último, GRACIAS a mis padres, ellos me enseñaron lo bueno que hay en mi (el resto no es culpa suya), a Marta, por su amor, apoyo, dedicación (a su trabajo, a la casa, a los niños,...) y paciencia en este tiempo -esta Tesis también es tuya-, y a mis hijos, Carlos y Esther, la verdadera razón de este esfuerzo, porque, pese a su corta edad, han comprendido mi dedicación a algo que no era atenderles. Os quiero. A Marta, Carlos y Esther A mis padresJulián Aguirre de Mata -xi - ResumenLa Fotogrametría, como ciencia y técnica de obtención de información tridimensional del espacio objeto a partir de imágenes bidimensionales, requiere de medidas de precisión y en ese contexto, la calibración geométrica de cámaras ocupa un lugar importante.El conocimiento de la geometría interna de la cámara es fundamental para lograr mayor precisión en las medidas realizadas. En Fotogrametría Aérea se utilizan cámaras métricas (fabricadas exclusivamente para aplicaciones cartográficas), que incluyen objetivos fotográficos con sistemas de lentes complejos y de alta calidad. Pero en Fotogrametría de Objeto Cercano se está trabajando cada vez con más asiduidad con cámaras no métricas, con ópticas de peor calidad que exigen una calibración geométrica antes o después de cada trabajo.El proceso de calibración encierra tres conceptos fundamentales: modelo de cámara, modelo de distorsión y método de calibración. El modelo de cámara es un modelo matemático que aproxima la transformación proyectiva original a la realidad física de las lentes. Ese modelo matemático in...

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<title>Modeling and calibration of automated zoom lenses</title>

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Which pattern? Biasing aspects of planar calibration patterns and detection methods

Which pattern? Biasing aspects of planar calibration patterns and detection methods

Design and Evaluation of a System for Microscope-Assisted Guided Interventions (MAGI)

Calibración geométrica de cámaras no métricas. Estudio de metodologías y modelos matemáticos de distorsión

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