DE102006055758A1 - Camera calibrating method for optical measuring system, involves marking one of cross-over points in checker pattern by position information, which is readable by image processing of images of pattern and has coding of orientation - Google Patents
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Abstract
Description
TECHNISCHES GEBIET DER ERFINDUNGTECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kalibrierung einer Kamera mit den Merkmalen des Oberbegriffs des unabhängigen Patentanspruchs 1 und ein Verfahren zur Kalibrierung eines Projektors mit den Merkmalen des Oberbegriffs des unabhängigen Patentanspruchs 2.The The invention relates to a method for calibrating a camera the features of the preamble of independent claim 1 and a method for calibrating a projector with the features of Generic term of the independent Patent claim 2.
Messdaten von optischen Messsystemen wie z. B. Bilder können nur sinnvoll interpretiert werden, wenn die Konfiguration des jeweiligen Messsystems bekannt ist. Die Konfiguration eines optischen Messsystems wird durch Lage, Orientierung sowie weitere intrinsische Parameter von optischen Komponenten wie digitalen Kameras und Projektoren definiert. Die Aufgabe der Kalibrierung ist es, die zur Auswertung der Messdaten benötigten Parameter der Konfiguration zu bestimmen.measurement data of optical measuring systems such. B. Images can only be interpreted meaningfully be known if the configuration of the respective measuring system is. The configuration of an optical measuring system is characterized by Orientation as well as other intrinsic parameters of optical Defined components such as digital cameras and projectors. The The task of the calibration is to evaluate the measured data required Determine parameters of the configuration.
Unterschieden wird zwischen der geometrischen Kalibrierung und der radiometrischen Kalibrierung. Die geometrische Kalibrierung liefert als Ergebnis Parameter eines Abbildungsmodells, mit dessen Hilfe es möglich wird, dreidimensionale Punkte im Raum zweidimensionalen Koordinaten in der Bildebene zuzuordnen und umgekehrt. Das Ergebnis einer radiometrischen Kalibrierung ist die so genannte Transferfunktion. Diese gibt an, wie verschiedene Lichtintensitäten von einfallendem Licht auf Pixelwerte abgebildet werden und umgekehrt.differences is between the geometric calibration and the radiometric Calibration. The geometric calibration returns as a result Parameters of an imaging model that makes it possible to three-dimensional points in space two-dimensional coordinates in to assign the image plane and vice versa. The result of a radiometric Calibration is the so-called transfer function. This indicates like different light intensities be reflected by incident light on pixel values and vice versa.
Eine gute geometrische Kalibrierung ist für viele verschiedene Messverfahren erforderlich. Anhand der durch einer geometrischen Kalibrierung ermittelten Zuordnung zwischen dreidimensionalen Raumkoordinaten und zweidimensionalen Bildkoordinaten ist es möglich, Abstand, Form und Bewegung von Objekten und Punkten zu ermitteln, die durch mindestens zwei Kameras beobachtet wurden.A Good geometric calibration is for many different measurement methods required. On the basis of a geometric calibration determined assignment between three-dimensional space coordinates and two-dimensional image coordinates, it is possible to distance, shape and movement of objects and points to be determined by at least two Cameras were observed.
In der Luft- und Raumfahrt werden viele solcher Methoden eingesetzt, z. B. um die Bewegung von Partikeln in einer Strömung oder eine Verformung eines Testobjekts unter verschiedenen Einflüssen messen zu können. Je nach Anwendung gibt es unterschiedliche Anforderungen an die Qualität der Kalibrierung.In Aerospace uses many such methods, z. B. the movement of particles in a flow or deformation of a Test object under different influences to be able to measure. ever After application there are different requirements for the quality of the calibration.
Die vorliegende Erfindung betrifft allein die geometrische Kalibrierung von Kameras, insbesondere von Digitalkameras, und von Projektoren, die zur Auswertung von Messergebnissen diverser Verfahren erforderlich ist. Dabei wird in der folgenden Beschreibung teilweise nur auf die geometrische Kalibrierung von Kameras Bezug genommen. Soweit hierbei nichts anderes angegeben ist, gilt das Entsprechende aber auch für die geometrische Kalibrierung von Projektoren mit Hilfe mindestens einer zuvor ihrerseits geometrisch kalibrierten Kamera.The The present invention relates solely to geometric calibration of cameras, especially digital cameras, and projectors, which is required for the evaluation of measurement results of various methods. Here, in the following description, in part, only on the geometric Calibration of cameras referenced. As far as nothing else here is given, the corresponding applies but also for the geometric Calibration of projectors with the help of at least one previously in turn geometrically calibrated camera.
STAND DER TECHNIKSTATE OF THE ART
Photogrammetrische Verfahren zur Bestimmung von Abbildungsmodellparametern einer Kamera, zu denen auch die vorliegende Erfindung zählt, arbeiten sämtlich nach einem übereinstimmenden Grundprinzip. Ein Kalibrierungsobjekt mit bekannter Geometrie wird in den Bildbereich der Kamera gehalten und aufgenommen. Mehrere Teilprobleme sind dabei für die Bestimmung der Abbildungsmodellparameter zu lösen. Zuerst müssen Punkte des Kalibrierobjekts in den von der zu kalibrierenden Kamera aufgenommenen Abbildern erkannt werden. Die Punkte des Kalibrierobjekts müssen dabei eindeutig identifiziert werden. Als Nächstes müssen die Pixelkoordinaten dieser Punkte gemessen werden, um pro Kamera und Abbild eine Punktkorrespondenzliste zu erzeugen. Die Punktkorrespondenzlisten stellen eine Verbindung zwischen den bekannten Raumkoordinaten der Punkte des Kalibrierungsobjekts und deren gemessene Pixelkoordinaten her. Im letzten Schritt werden diese Punktkorrespondenzlisten dazu verwendet, die eigentlichen Abbildungsparameter der Kamera zu berechnen.Photogrammetric Method for determining imaging model parameters of a camera, which also includes the present invention, all work after a matching one Basic principle. A calibration object with known geometry becomes held in the image area of the camera and recorded. Several Partial problems are there for to solve the determination of the imaging model parameters. First, there are points of the calibration object in the camera to be calibrated Images are recognized. The points of the calibration object must be be clearly identified. Next, the pixel coordinates of this Points are measured to per camera and image a Punktkorrespondenzliste to create. The point correspondence lists connect between the known spatial coordinates of the points of the calibration object and their measured pixel coordinates. In the last step will be These point correspondence lists used to do the actual Calculate imaging parameters of the camera.
Ein
Verfahren zur Kalibrierung einer Kamera mit den Merkmalen des Oberbegriffs
des unabhängigen Patentanspruchs
1 ist aus
Ein
Verfahren zur geometrischen Kalibrierung einer Kamera ist aus
Ein zur Detektion von Geraden in einem Bild häufig eingesetztes Werkzeug ist die Hough-Transformation. Die Hough-Transformation wurde nach ihrem Erfinder Paul V.C. Hough benannt, der dieses Verfahren in den sechziger Jahren für die Erkennung von komplexen Strukturen entwickelte. Die Erkennung von Geraden ist der einfachste Spezialfall der Hough-Transformation. Geraden lassen sich durch zwei Größen parametrisieren, den Abstand zum Ursprung – im Zusammenhang der Kalibrierung von Kameras oder von Projektoren mit Hilfe von Kameras praktischerweise die Bildmitte – und einem Winkel, der die Orientierung der Geraden angibt. Für diesen Parameterraum wird ein diskretes Akkumulatorfeld angelegt. Für jeden Pixel des ursprünglichen Bildes werden alle möglichen Parameter einer Geraden berechnet, die durch diesen Pixel verlaufen. Zu den Zellen des Akkumulatorfeldes der entsprechenden Geraden wird die Helligkeit des Pixels addiert. Dadurch entstehen im Akkumulatorfeld an den Stellen Helligkeitsspitzen, die im Bild befindenden Geraden entsprechen. Der Prozess der Hough-Transformation ist offensichtlich zeitaufwändig. Eine einfache Maßnahme zu seiner Beschleunigung besteht darin, nur Pixel im Ursprungsbild zu betrachten, deren Helligkeitswert einen Schwellwert überschreitet.One Tool used for detecting straight lines in an image is the Hough transformation. The Hough Transformation was named after its inventor Paul V.C. Hough named this process in the sixties for detection developed from complex structures. The detection of straight lines is the simplest special case of the Hough transformation. Straight lines can be parameterize by two sizes, the distance to the origin - in Correlation of calibration of cameras or projectors with Help from cameras conveniently the center of the picture - and one Angle indicating the orientation of the line. For this Parameter space a discrete accumulator field is created. For each Pixel of the original Picture will be all possible Calculates parameters of a line passing through this pixel. To the cells of the accumulator field of the corresponding straight line is the brightness of the pixel is added. This results in the accumulator field Bright spots in the places, the lines in the picture correspond. The process of Hough transformation is obvious time-consuming. A simple measure to its acceleration is just pixels in the source image to consider whose brightness value exceeds a threshold.
Die bislang bekannten Verfahren zur geometrischen Kalibrierung einer Kamera leiden darunter, dass sie praktisch nicht automatisierbar sind. Häufig führen bereits Beleuchtungsunterschiede bei dem im Rahmen der Kalibrierung mit der Kamera abgebildeten Muster zu Ungenauigkeiten der Kalibrierung. Wenn nicht das gesamte Muster in seinen Abbildern zu sehen ist, ist eine Zuordnung von Punkten in den Abbildern zu Raumkoordinaten entweder gar nicht mehr oder nur noch mit manuellem Eingriff möglich.The Previously known method for geometrical calibration of a Camera suffer from the fact that they are virtually impossible to automate are. Often to lead already illumination differences in the case of the calibration Camera imaged pattern for calibration inaccuracies. If not the entire pattern can be seen in his images, is an assignment of points in the images to spatial coordinates either no longer possible or only possible with manual intervention.
AUFGABE DER ERFINDUNGOBJECT OF THE INVENTION
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, Verfahren mit den Merkmalen der Oberbegriffe der Patentansprüche 1 und 2 aufzuzeigen, die eine möglichst sichere und damit automatisierbare Kalibrierung von optischen Messsysteme zur Erstellung einer eindeutigen und genauen Zuordnung von Raumkoordinaten zu Pixelkoordinaten für jede Kamera bzw. jeden Projektor erlauben.Of the Invention is based on the object, methods with the features the preambles of the claims 1 and 2 show the one possible safe and thus automatable calibration of optical measuring systems for creating a clear and precise assignment of spatial coordinates to pixel coordinates for allow any camera or projector.
LÖSUNGSOLUTION
Die Aufgabe der Erfindung wird durch ein Verfahren zur Kalibrierung einer Kamera mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruchs 1 und durch ein Verfahren zur Kalibrierung eines Projektors mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruchs 2 gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen dieser beiden Verfahren sind in den abhängigen Patentansprüchen 3 bis 11 beschrieben. Der abhängige Patentanspruch 12 betrifft eine bevorzugte Ausführungsform des neuen Verfahrens zur Kalibrierung einer Kamera, während der neue Patentanspruch 13 eine bevorzugte Ausführungsform des neuen Verfahrens zur Kollidierung eines Projektors beschreibt.The The object of the invention is achieved by a method for calibration a camera with the features of independent claim 1 and by a method of calibrating a projector with the features of the independent Patent claim 2 solved. Preferred embodiments These two methods are described in dependent claims 3 to 11 described. The dependent Claim 12 relates to a preferred embodiment of the new method to calibrate a camera while the new claim 13, a preferred embodiment of the new method describes how to collide a projector.
BESCHREIBUNG DER ERFINDUNGDESCRIPTION OF THE INVENTION
Bei den neuen Verfahren sowohl zur Kalibrierung einer Kamera als auch eines Projektors, wobei im Weiteren das Verfahren zur Kalibrierung einer Kamera auch als repräsentativ für das Verfahren zur Kalibrierung eines Projektors näher beschrieben wird, ist mindestens einer der Kreuzungspunkte in dem Schachbrettmuster mit einer durch Bildverarbeitung der Abbilder des Schachbrettmusters lesbaren Positionsangabe markiert, die eine Kodierung der Orientierung und der Lage der Kreuzungspunkts innerhalb des Schachbrettmusters umfasst. Diese Kodierung ermöglicht eine Zuordnung der Kreuzungspunkte der Abbilder des Schachbrettmusters zu den damit definierten Raumpunkten unabhängig davon, ob die äußeren Begrenzungen des Schachbrettmusters, d. h. das jeweils vollständige Schachbrettmuster in seinen Abbildern zu sehen ist oder nicht. Dadurch, dass die Positionsangabe sowohl die Orientierung als auch die Lage des Kreuzungspunkts innerhalb des Schachbrettmusters angibt, können immer auch die Lagen der benachbarten und damit letztlich aller Kreuzungspunkte innerhalb des Schachbrettmusters bestimmt werden; und die Kreuzungspunkte können in allen Bereichen der Abbilder des Schachbrettmusters vorgesehen und ausgewertet werden, so dass der Gesamte Abbildungsbereich der jeweiligen Kamera Berücksichtigung findet. Indem die Positionsangabe durch Bildverarbeitung der Abbilder des Schachbrettmusters lesbar ist, ist damit ein Weg gegeben, jeden Kreuzungspunkt in einem Abbild des Schachbrettmusters automatisch einem Kreuzungspunkt des Schachbrettmusters selbst und damit einer Raumlage zuzuordnen.at the new method both for calibrating a camera and of a projector, the procedure for calibration a camera as representative for the Procedure for calibrating a projector is described in detail at least one of the crossing points in the checkerboard pattern with a through Image processing of the images of the checkerboard pattern readable position indication marked, which is a coding of the orientation and the position of the crossing point within the checkerboard pattern. This coding allows a Assignment of the crossing points of the images of the checkerboard pattern to the spatial points defined with it, regardless of whether the outer boundaries the checkerboard pattern, d. H. each complete checkerboard pattern in his images or not. Because the position information both the orientation and the location of the crossing point within of the checkerboard pattern indicates always the positions of the neighboring ones and therefore of all Crossing points are determined within the checkerboard pattern; and the crossing points can be in provided in all areas of the images of the checkerboard pattern and be evaluated so that the total imaging range of the respective Camera consideration place. By the position indication by image processing of the images of the checkerboard pattern is a way given to everyone Intersection point in an image of the checkerboard pattern automatically a crossing point of the checkerboard pattern itself and thus one Allocate spatial position.
Die Positionsangabe kann konkret zweiteilig aufgebaut sein, wobei ein Teil den jeweiligen Kreuzungspunkt und seine Orientierung innerhalb des Schachbrettmusters bezeichnet und ein anderer Teil die Lage des Kreuzungspunkts innerhalb des Schachbrettmusters z. B. in Form von Flächenkoordinaten bezeichnet. In jedem Fall weist die Positionsangabe den zweiten Teil auf. Die Funktion des ersten Teils kann bezüglich der Bezeichnung, d.h. Festlegung des jeweiligen Kreuzungspunkts, auf den sich die Positionsangabe bezieht, auch durch den zweiten Teil erfüllt werden und bezüglich der Orientierung innerhalb des Schachbrettmusters durch benachbarte Positionsangaben. Durch den Abgleich von Positionsangaben zu mehreren Kreuzungspunkten, die die Lagen der markierten Kreuzungspunkte innerhalb des Schachbrettmusters bezeichnet, lässt sich auch dann die Orientierung der Kreuzungspunkte innerhalb des Schachbrettmusters bestimmen, wenn diese nicht in jeder Positionsangabe enthalten ist. Bei der vorliegenden Erfindung ist es aber bevorzugt, wenn jede einzelne Positionsangabe eine eigene Kodierung der Orientierung des jeweiligen Kreuzungspunkts aufweist, die unabhängig von den Positionsangaben zu anderen Kreuzungspunkten auswertbar ist.The Position indication can be concretely constructed in two parts, with a Part the respective crossing point and its orientation within of the checkerboard pattern and another part the location the crossing point within the checkerboard pattern z. B. in shape of area coordinates designated. In any case, the position indication has the second Part up. The function of the first part may vary with respect to the name, i. Definition of the respective intersection point to which the position information is based also be fulfilled by the second part and with respect to the Orientation within the checkerboard pattern through adjacent ones Position specifications. By comparing position information to several Crossing points that indicate the locations of marked crossing points within of the checkerboard pattern, can also be the orientation determine the crossing points within the checkerboard pattern, if this is not included in every position statement. In the However, it is preferred if present invention Position indication a separate coding of the orientation of the respective Point of intersection, which is independent of the position information can be evaluated to other intersection points.
Ganz konkret kann die Positionsangabe durch helle Punkte in dunklen Schachbrettfeldern und/oder durch dunkle Punkte in hellen Schachbrettfeldern binär kodiert sein. Dabei ist vorgesehen, je Schachbrettfeld jeweils nur einen oder keinen hellen bzw. dunklen Punkt für die Kodierung zu verwenden. Helle Punkte in dunklen Schachbrettfeldern bzw. dunkle Punkte in hellen Schachbrettfeldern stellen einen maximalen Kontrast für ein Lesen der Positionsangabe durch Bildverarbeitung bereit.All concretely, the position can be indicated by bright points in dark checkerboard fields and / or binary-coded by dark dots in bright checkerboard fields be. It is provided, each chessboard box only one or not to use a bright or dark dot for coding. Bright dots in dark checkerboard fields or dark spots in bright checkerboard fields provide maximum contrast for reading the position information by image processing ready.
Die binäre Kodierung der Positionsangabe erlaubt es, die Lage des Kreuzungspunkts innerhalb des Schachbrettmusters in binären Zahlen zu kodieren. Dabei kann auch eine Flächenkoordinate durch eine einzige binäre Zahl kodiert sein. Die Bezeichnung des jeweiligen Kreuzungspunkts selbst und seine Orientierung in dem Schachbrettmuster können durch jedes binäre Muster erfolgen, das seinerseits eine eindeutige Orientierung aufweist. Dies bedeutet, dass es dem Muster an jeder Rotationssymmetrie fehlen muss. Vorzugsweise ist es auch nicht punktsymmetrisch, weil dann auch eine Spiegelung des abgebildeten Schachbrettmusters erkannt werden kann.The binary Encoding the position specification allows the location of the crossing point encode within the checkerboard pattern in binary numbers. there can also be a surface coordinate through a single binary Number to be coded. The name of the respective crossing point himself and his orientation in the checkerboard pattern can through every binary Pattern, which in turn has a clear orientation. This means that the pattern is missing from any rotational symmetry got to. Preferably, it is also not point-symmetrical, because then also a reflection of the pictured checkerboard pattern recognized can be.
Wie bereits im Zusammenhang damit angedeutet wurde, dass die Orientierung eines Kreuzungspunkts auch aus Positionsangaben zu anderen Kreuzungspunkten ableitbar ist, können bei der Erfindung auch mehrere Kreuzungspunkte mit Positionsangaben versehen sein. Es ist sogar bevorzugt, wenn über die gesamte Fläche des Schachbrettmusters verteilt Kreuzungspunkte mit Positionsangaben versehen sind. Besonders bevorzugt ist es, wenn ein zweidimensionales Raster von Kreuzungspunkten in dem Schachbrettmuster mit den Positionsangaben versehen ist.As already indicated that orientation a crossing point also from position information to other crossing points can be deduced in the invention also several crossing points with position information be provided. It is even preferable if over the entire surface of the Checkerboard pattern distributes crossing points with position information are provided. It is particularly preferable if a two-dimensional Grid of crossing points in the checkerboard pattern with the position information is provided.
Das Schachbrettmuster selbst ist bei den neuen Verfahren ein regelmäßiges Schachbrettmuster mit einheitlicher Größe der hellen und dunklen Felder und damit bekanntem Abstand seiner Kanten in beiden Richtungen, das ohne Sichtbarkeit seiner äußeren Begrenzungen und ohne die erfindungsgemäßen Positionsangaben keinerlei absolute Orientierung innerhalb eines Ausschnitts des Schachbrettmusters erlaubt.The The checkerboard pattern itself is a regular checkerboard pattern in the new methods with uniform size of light and dark fields and thus known distance of its edges in both directions, without visibility of its outer limits and without the position information according to the invention no absolute orientation within a section of the Checkered pattern allowed.
Auch bei der vorliegenden Erfindung ist es bevorzugt, wenn zunächst Groblagen der Kreuzungspunkte der Kanten ermittelt werden, die dann als Aufpunkte für eine subpixelgenaue Bestimmung der Lage der zugehörigen Sattelpunkte der Helligkeitsintensitätsverteilung verwendet werden.Also in the present invention, it is preferred if first coarse layers of the crossing points of the edges are determined, which then as Aufpunkte for a subpixel accurate determination of the location of the supplied Hindered saddle points of the brightness intensity distribution can be used.
Für die Ermittlung der Groblagen der Kreuzungspunkte der Kanten ist es bevorzugt, die einzelnen Abbilder des Schachbrettmusters mit einem Kantenoperator zu bearbeiten und anschließend in der Mitte des jeweiligen Abbilds eine Hough-Transformation durchzuführen. Diese zweischrittige Vorgehensweise mit einer Beschränkung der Hough-Transformation auf den Mittelpunkt des jeweiligen Abbilds führt mit vergleichsweise geringem Aufwand zu sicheren Vorgabewerten für die anschließende subpixelgenaue Bestimmung der Sattelpunkte der Helligkeitsintensitätsverteilung. Durch die Beschränkung der Hough-Transformation auf den Bereich der Mitte des jeweiligen Abbilds machen sich Störeffekte aus den Randbereichen des jeweiligen Abbilds im Ergebnis der Hough-Transformation nicht bemerkbar. Die Bestimmung der Groblagen der Kreuzungspunkte in der Mitte des jeweiligen Abbilds ist aber ausreichend, um hieraus direkt oder nach subpixelgenauer Bestimmung der Lagen der Sattelpunkte der Helligkeitsintensitätsverteilung auch auf die Groblagen benachbarter Kreuzungspunkte zu extrapolieren.For the investigation the coarse layers of the crossing points of the edges, it is preferred that individual images of the checkerboard pattern with an edge operator to edit and then to perform a Hough transformation in the middle of the respective image. These two-step procedure with a limitation of the Hough transformation to the center of the respective image leads with comparatively low Effort to secure default values for the subsequent subpixel accurate Determination of the saddle points of the brightness intensity distribution. By the restriction the Hough transformation to the area of the middle of each The image is disturbed from the border areas of the respective image as a result of the Hough transformation not noticeable. The determination of the coarse layers of the crossing points but in the middle of the respective image is sufficient to get out of it directly or after subpixel accurate determination of the positions of the saddle points the brightness intensity distribution also extrapolate to the coarse layers of adjacent crossing points.
Die Erstellung von Punktkorrespondenzlisten, in dem den Lagen der Kreuzungspunkte in den Abbildern des Schachbrettmusters Raumkoordinaten zugeordnet werden, kann bei der vorliegenden Erfindung mit hoher Zuverlässigkeit vollautomatisch erfolgen. Hieran schließt sich dann die Auswertung der Punktkorrespondenzlisten an, um die Abbildungsparameter und die Position der Kamera oder die Projektionsparameter und die Position des Projektors zu bestimmten. Als günstige und gut automatisierbare Vorgehensweise hat sich dabei die Anwendung des Verfahrens von Heikkila und Silven, aber ohne Berücksichtigung der tangentialen Verzerrung herausgestellt. Der Aufpunkt und die Richtung der Raumkoordinaten können bei dem neuen Verfahren in ansich bekannter Weise durch einen Punkt im Messraum und eine diesen Punkt einschließende Ebene vorgegeben werden.The Creation of point correspondence lists, in which the positions of the crossing points assigned in the images of the checkerboard pattern space coordinates can be in the present invention with high reliability fully automatic. This is followed by the evaluation the point correspondence lists to the mapping parameters and the position of the camera or the projection parameters and the position of the projector. As cheap and easy to automate Approach has thereby the application of the method of Heikkila and Silven, but without consideration exposed to the tangential distortion. The Aufpunkt and the Direction of the spatial coordinates can in the new method in a known manner by a point in the measuring room and a level including this point.
Bei einem besonders bevorzugten erfindungsgemäßen Verfahren zur Kamerakalibrierung werden mindestens zwei fest zueinander ausgerichtete Kameras gleichzeitig kalibriert, wobei die Orientierungsänderung des Schachbrettmusters, die aus seinen Abbildern ermittelt werden, gegeneinander abgeglichen werden. Bei räumlichen optischen Messsystemen sind sowieso mehrere Kameras zu kalibrieren, wobei es letztlich auch auf die Orientierung der Kameras relativ zueinander ankommt. Diese Kalibrierung kann im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens dadurch stark beschleunigt werden, dass berücksichtigt wird, dass sämtliche Orientierungsänderungen des Schachbrettmusters sich zwar nicht identisch auf seine Abbildungen mit den einzelnen Kameras auswirken, diese Auswirkungen aber korreliert sind. Konkret reicht es bei einem Abgleich zwischen den Kameras beispielsweise für die Kalibrierung von zwei stereoskopisch angeordneten Kameras aus, ein Schachbrettmuster in nur zwei unterschiedlichen Orientierungen gegenüber den beiden Kameras aufzunehmen.at a particularly preferred method according to the invention for camera calibration be at least two cameras aligned with each other at the same time calibrated, the orientation change of the checkerboard pattern, which are determined from his images, compared against each other become. In spatial optical measuring systems are anyway to calibrate multiple cameras, In the end it is also relative to the orientation of the cameras arrives to each other. This calibration can in the context of the method according to the invention be greatly accelerated by taking into account that all the orientation changes of the checkerboard pattern is not identical to his pictures with the individual cameras, but these effects are correlated are. Specifically, it is sufficient for a comparison between the cameras for example the calibration of two stereoscopically arranged cameras, a checkerboard pattern in only two different orientations across from to record the two cameras.
Umgekehrt kann auch die Kalibrierung eines Projektors beschleunigt werden, wenn das auf den Schirm projizierte Schachbrettmuster mit mindestens zwei fest zueinander ausgerichteten Kameras abgebildet wird, wobei die Orientierungsänderung des Schirms, die aus den Abbildern des Schachbrettmusters ermittelt werden, gegeneinander abgeglichen werden.Vice versa can also speed up the calibration of a projector, if the checkerboard pattern projected onto the screen has at least two fixedly aligned cameras is shown, wherein the orientation change of the screen, which are detected from the images of the checkerboard pattern, be compared against each other.
Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den Patentansprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen. Die in der Beschreibungseinleitung genannten Vorteile von Merkmalen und von Kombinationen mehrerer Merkmale sind lediglich beispielhaft und können alternativ oder kumulativ zur Wirkung kommen, ohne dass die Vorteile zwingend von erfindungsgemäßen Ausführungsformen erzielt werden müssen. Weitere Merkmale sind den Zeichnungen – insbesondere den dargestellten Geometrien und den relativen Abmessungen mehrerer Bauteile zueinander sowie deren relativer Anordnung und Wirkverbindung – zu entnehmen. Die Kombination von Merkmalen unterschiedlicher Ausführungsformen der Erfindung oder von Merkmalen unterschiedlicher Patentansprüche ist ebenfalls abweichend von den gewählten Rückbeziehungen der Patentansprüche möglich und wird hiermit angeregt. Dies betrifft auch solche Merkmale, die in separaten Zeichnungen dargestellt sind oder bei deren Beschreibung genannt werden. Diese Merkmale können auch mit Merkmalen unterschiedlicher Patentansprüche kombiniert werden. Ebenso können in den Patentansprüchen aufgeführte Merkmale für weitere Ausführungsformen der Erfindung entfallen.advantageous Further developments of the invention will become apparent from the claims, the Description and the drawings. The in the introduction to the description advantages of features and combinations of several Features are merely exemplary and may be alternative or cumulative come into effect, without the benefits of mandatory embodiments of the invention must be achieved. Other features are the drawings - in particular the illustrated Geometries and the relative dimensions of several components to each other as well as their relative arrangement and operative connection - can be seen. The combination of features of different embodiments the invention or features of different claims also different from the selected ones Relationships of the claims possible and is hereby stimulated. This also applies to such features are shown in separate drawings or in their description to be named. These features can be combined with features of different claims. As well can in the claims listed features for further embodiments the invention omitted.
KURZBESCHREIBUNG DER FIGURENBRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES
Die Erfindung wird im Folgenden anhand eines konkreten Ausführungsbeispiels näher erläutert und beschrieben.The Invention will be described below with reference to a specific embodiment explained and described in detail.
FIGURENBESCHREIBUNGDESCRIPTION OF THE FIGURES
Der
bei der im Folgenden beschriebenen Ausführungsform eines Verfahrens
zur Kalibrierung einer Kamera verwendete Subpixel-Detektor für die Kreuzungspunkte
der Kanten des Schachbrettmusters ist in
Als
Kalibrierungsobjekt wird bei den erfindungsgemäßen Verfahren ein Schachbrettmuster
gemäß
Die
Detektierung markanter Punkte eines Kalibrierungsobjekts sollte
nach Möglichkeit
ohne große
Benutzerinteraktion funktionieren. Wenn beispielsweise ein Mehrkamerasystem
mit 9 oder mehr Kameras kalibriert werden soll und pro Kamera fünf Kalibrierungsbilder
anfallen, wäre
es bereits sehr zeitaufwändig,
in jedem Bild manuell per Mausklick einen Referenzpunkt und die
Orientierung der X- und Y-Achse anzugeben. Diese Informationen sind
aber erforderlich, da gemessene Pixelkoordinaten allein nicht für die Bestimmung
extrinsischer Kameraparameter ausreichen. Für jeden erkannten Merkmalspunkt
brauchen die photogrammetrischen Kalibrierungsverfahren auch dessen
3D-Koordinate im Weltkoordinatensystem. Um die Notwendigkeit einer Benutzerinteraktion
bei der Erkennung des bei den erfindungsgemäßen Verfahren als Kalibrierungsobjekt
verwendeten Schachbrettmusters und der Zuordnung von Raumkoordinaten
zu Pixelkoordinaten zu beseitigen, müssen die Orientierung des Schachbrettmusters
sowie ein Referenzpunkt automatisch bestimmbar sein. Außerdem ist
es wünschenswert,
das Kalibrierungsobjekt zu Gunsten einer hohen Genauigkeit bildfüllend aufzunehmen,
so dass auch Punktmerkmale im Außenbereich zur Berechnung der
Abbildungsparameter herangezogen werden können. Dies schließt aber
eine Markierung des Musters am Rand für eine eindeutige Zuordnung
der Merkmale aus, da diese möglicherweise
nicht sichtbar ist. Zur eindeutigen Markierung bestimmter Punkte
wird durch die vorliegende Erfindung ein binäres Kodierungsmuster bereitgestellt,
das bereits in
Eine
Kante trennt helle von dunklen Bildbereichen. Durch einen Kantenoperator
wird jedem Pixel eines Bilds ein neuer Helligkeitswert durch den
Betrag des Gradienten der ursprünglichen
Helligkeitsintensitätsverteilung
zugeordnet. Dadurch werden Pixel, die sich in der Nähe von Kanten
befinden, auf einen hohen Helligkeitswert gesetzt und andere auf
niedrige Helligkeitswerte. Bedient man sich eines solchen Kantenoperators wird
aus dem mit einer Kamera abgebildeten Schachbrettmuster ein Kantenbild
mit einem Liniengitter gewonnen (siehe
Mit
Hilfe einer Hough-Transformation ist es möglich, Lagen und Orientierungen
von Geraden in einem Bild zu erkennen, indem Intensitätsspitzen
des "Hough-Bildes" gesucht werden.
Eine Anwendung der Hough-Transformation auf ein vollständiges Bild
gemäß
- – Linien, die eine große Entfernung zum Bildmittelpunkt aufweisen, werden durch die radiale Linsenverzerrung gekrümmt. Die Erkennung solcher Linien über eine Hough-Transformation zur Erkennung von Geraden ist schwierig, da durch die Krümmung keine klare Intensitätsspitze im Hough-Bild mehr entsteht.
- – Wenn der Bereich, in dem das Kalibrierungsmuster zu sehen ist, nicht kreisrund ist, sind die Linien unterschiedlicher Orientierung unterschiedlich lang. Dies beeinflusst die Spitzenhöhen im Hough-Bild unterschiedlich, so dass es schwieriger wird, einen geeigneten Spitzenschwellwert zu bestimmen.
- – Die Anwendung einer Hough-Transformation auf volle hochauflösende Bilder ist zeitintensiv.
- Lines which are far away from the center of the image are curved by the radial lens distortion. Detecting such lines via a Hough transform to detect straight lines is difficult because the curvature no longer produces a clear intensity peak in the Hough image.
- - If the area in which the calibration pattern is visible is not circular, the lines of different orientation are different in length. This affects the peak heights in the Hough image differently, making it harder to determine an appropriate peak threshold.
- - Applying a Hough transform to full high-resolution images is time consuming.
Aus
diesen Gründen
wird die Hough-Transformation hier nur auf einen kreisförmigen mittleren
Ausschnitt des Kantenbilds angewandt (siehe den hellen Bereich in
Nachdem
die Hough-Transformation durchgeführt wurde, werden die Pixelwerte
des Hough-Bilds
(siehe
Für jede Pixelkoordinate,
die diese Bedingungen erfüllt,
werden der Wert und eine subpixelgenaue Position des lokalen Maximums
bestimmt, indem die Koeffizienten a, b, c, d eines elliptischen
Paraboloiden ermittelt werden, der den Bildausschnitt der 5 umliegenden
Pixel (hu,v, hu-1,v,
hu+1,v, hu,v-1,
hu,v+1) durch
In der nächsten Stufe der Bilderkennung, der Bestimmung der Koordinaten der Kreuzungspunkte, werden anhand der Koordinaten der vier Kreuzungspunkte, die die 2 × 2-Felder des Schachbretts umschließen, die restlichen Kreuzungspunkte ermittelt. Zunächst werden aus den vier Punktkoordinaten die Koordinaten der restlichen 5 Kreuzungspunkte berechnet, die zusammen mit den eingegebenen vier Kreuzungspunkten alle Kreuzungspunktkoordinaten der 2 × 2-Felder beschreiben. Anschließend wird für diese neun Kreuzungspunkte eine Subpixeloptimierung durchgeführt.In the next stage of image recognition, the determination of the coordinates of the crossing points, who is determined by the coordinates of the four crossing points that enclose the 2 × 2 fields of the chess board, the remaining crossing points. First, from the four point coordinates, the coordinates of the remaining 5 crossing points are calculated, which together with the entered four crossing points describe all crossing point coordinates of the 2 × 2 fields. Subsequently, a subpixel optimization is performed for these nine crossing points.
Für die Subpixeloptimierung,
d. h. die Lagebestimmung mit besserer Genauigkeit als dem Pixelabstand
der jeweiligen Kamera, wird ausgenutzt, dass die Kreuzungspunkte
Sattelpunkte der Bildfunktion sind, die mit einem so genannten "X-Corner-Operator" zu finden sind,
welcher durch 
Hierbei
ist r der Wert der Bildfunktion an der Stelle (x0,
y0), rx und ry sind die partiellen Ableitungen erster Ordnung
und rxx, rxy, ryy die partiellen Ableitungen zweiter Ordnung
an derselben Stelle. Gesucht ist nun eine Korrektur (s, t) der bisher
bekannten Koordinaten des Kreuzungspunkts, die zu einer hohen Subpixelgenauigkeit
führen
soll. Eine notwendige Bedingung für einen Sattelpunkt ist, dass
die Ableitung in alle Richtungen 0 ergeben muss. Dies führt zu folgendem
Gleichungssystem: 
Nach Lösen dieses Gleichungssystems ist die subpixelgenaue Position der Kreuzungspunkte des Schachbrettmusters durch (x0 + s, y0 + t) gegeben.After solving this system of equations, the subpixel-exact position of the crossing points of the checkerboard pattern is given by (x 0 + s, y 0 + t).
Die Punktkoordinaten der Kreuzungspunkte werden in einer Datenstruktur abgelegt, die einem zweidimensionalen Array ähnlich ist. Dabei entspricht die Adressierung dieser Punkte im Allgemeinen noch nicht dem wirklichen durch das Muster aus weißen und schwarzen Punkten bestimmten Koordinatensystem. Für die Ermittlung der restlichen Pixelkoordinaten von Kreuzungspunkten spielt dies allerdings keine Rolle.The Point coordinates of the crossing points are in a data structure filed, which is similar to a two-dimensional array. It corresponds the addressing of these points in general not yet the real one through the pattern of white and black points specific coordinate system. For the investigation the remaining pixel coordinates of intersection points play this but not important.
Aufgrund etwaiger möglichen Linsenverzeichnungen werden die Koordinaten neuer möglicher Kreuzungspunkte anhand lokaler Nachbarn extrapoliert, so dass der zu berechnende Punkt und die Nachbarn alle auf einer Geraden liegen, beziehungsweise ohne Beachtung von Linsenverzeichnung liegen müssten. Es wird angenommen, dass in der lokalen Umgebung eine perspektivische Abbildung ohne Linsenverzeichnung stattfindet. Nun wird auch deutlich, warum anfangs ein 3 × 3-Punktegitter aus neun Kreuzungspunkten ermittelt wurde. Ausgehend von drei dieser Kreuzungspunkte in einer Zeile oder Spalte können die Koordinaten möglicher umliegender Kreuzungspunkte bestimmt werden. Iterativ werden dadurch und durch eine anschließende Subpixeloptimierung (wie vorstehend) die benachbarten Punkte bestimmt und in die Datenstruktur aufgenommen. Aber nicht an jeder Stelle, wo ein Kreuzungspunkt vermutet wird, liegt tatsächlich einer. Ein Grund dafür kann sein, dass das Kalibrierungsmuster nicht das komplette Blickfeld füllt und der Rand des Musters im Bild sichtbar ist.by virtue of possibly possible Lens distortions will make the coordinates of newer possible Extrapolated crossing points based on local neighbors, so that the point to be calculated and the neighbors all lie on a straight line, or without consideration of lens distortion would have to lie. It It is assumed that in the local environment a perspective Image without lens distortion takes place. Now it becomes clear why at first a 3 × 3-point grid was determined from nine crossing points. Starting from three of these Crossing points in a row or column can make the coordinates more possible surrounding intersection points are determined. Iterative become characterized and by a subsequent subpixel optimization (as above) determines the neighboring points and into the data structure added. But not everywhere, where a crossing point suspects is, is actually a. One reason for that be that the calibration pattern is not the complete field of view fills and the edge of the pattern is visible in the image.
Zur
Vermeidung der Bestimmung von nur vermeintlichen Kreuzungspunkten
werden nach der Bestimmung der subpixelgenauen Position eines X-Corners
zwei weitere Parameter für
jeden Kreuzungspunktkandidaten berechnet, die sein lokale Umgebung
beschreiben. Aus bereits bekannten und positiv überprüften Kreuzungspunkten sind
die Orientierungen der erwarteten Kanten bekannt, die sich im neuen
Kreuzungspunkt schneiden müssten.
Zu jeder der zwei erwarteten Kanten wird nun ein Normalvektor berechnet
(Vektor mit Länge
1, der senkrecht zur Richtung der Kante verläuft). Mit bekannter Orientierung
der Kanten und Position des vermeintlichen Kreuzungspunkts sollte
sich die lokale Umgebung der Intensitätsfunktion approximativ als
Linearkombinationen folgender zwei Basisfunktionen 
Der
Vektor p steht für
die Koordinate des Pixels, dessen Intensität berechnet werden soll und
c für die Position
des Kreuzungspunktes. n1 und n2 sind
die Normalvektoren der erwarteten Kanten. Es werden nun die Gewichte
der beiden Basisfunktionen o (Versatz, mittlere Helligkeit) und
a (Amplitude) ermittelt, so dass die gewichtete Summe der Fehlerquadrate 
Jetzt
schließt
sich das Auslesen und Dekodieren des Punktemusters an. In 
Bei
dem durch 
Der mittlere Kreuzungspunkt besitzt also die Koordinate (0, 0) und ist damit Ursprung des Koordinatensystems. Üblicherweise wird diesem Kreuzungspunkt eine feste Raumkoordinate im Weltkoordinatensystem zugeordnet, indem er beispielsweise an einen bestimmten Punkt eines Messaufbaus gehalten wird. Ebenso kann eine feste Orientierung im Weltkoordinatensystem vorgegeben werden, indem das Schachbrettmuster einmal definiert gegenüber einer bestimmten Ebene eines solchen Messaufbaus ausgerichtet wird.Of the middle crossing point thus has the coordinate (0, 0) and is thus origin of the coordinate system. Usually, this crossroads a fixed spatial coordinate in the world coordinate system assigned by he held for example at a certain point of a measurement setup becomes. Likewise, a fixed orientation in the world coordinate system be specified by the checkerboard pattern once defined across from a certain level of such a measurement setup is aligned.
Wurde ein Gitter aus Kreuzungspunkten ermittelt, lassen sich auch die Pixelkoordinaten von Zentren der Felder bestimmen. Anhand des Vorzeichens des im vorherigen Abschnitt beschriebenen und bisher ermittelten Gewichts "a" jedes Kreuzungspunktes ist auch bekannt, welche anliegenden Felder schwarz und welche weiß sein müssen. Ein weißer Punkt in einem schwarzen Feld kann ebenso wie ein schwarzer Punkt in einem weißen Feld erkannt werden, wenn die Graustufe des Feldmittelpunktes ermittelt wird und mit einem Schwellwert verglichen wird. In der aktuellen Implementierung ist dieser Schwellwert das Mittel aus den Gewichten "o" der umliegenden Kreuzungspunkten, die den mittleren Grauwert des Musters an der Stelle angeben.Has been a lattice of crossing points is determined, the Determine pixel coordinates of centers of fields. Based on the sign of the one described in the previous section and previously determined Weight "a" of each crossing point It is also known which adjacent fields are black and which must be white. One white Point in a black box can be just like a black dot in a white Field detected when the gray level of the field center determined is compared with a threshold. In the current Implementation, this threshold is the mean of the weights "o" of the surrounding crossing points, the specify the mean gray value of the pattern at the location.
Es folgt eine Suche nach schwarzen Punkten auf weißen Feldern bei der Mustererkennung. Sind drei schwarze Punkte gefunden worden, die zu einer Kodierung gehören, ist die tatsächliche Orientierung der Kalibrierungsebene bekannt, da anhand der schwarzen Punkte beliebige Rotationen und sogar eine Spiegelung erkannt werden kann. Eine Spiegelung entsteht entweder, wenn die Kamera das Muster über einen Spiegel beobachtet oder das Muster nur von hinten gesehen wird. Damit steht auch die Nummerierung der schwarzen Felder mit möglichen weißen Punkten eindeutig fest, so dass die binär kodierte Zahl rekonstruiert werden kann. Aus der Information über die Orientierung des Musters und der durch die Zahl beschriebenen absoluten Koordinate ist schließlich die Beziehung zwischen der bisher benutzten Adressierung der Kreuzungspunkte in der Datenstruktur und den tatsächlichen Koordinaten bekannt. Eine Punktkorrespondenzliste (Liste von Punktpaaren Weltkoordinate und normalisierte Bildkoordinate) wie sie photogrammetrischen Kalibrierungsverfahren benötigen, kann nun berechnet werden. Normalisierte Bildkoordinaten (–1/–1 für die linke obere Ecke und +1/+1 für die rechte untere Ecke des Bildes) sind unabhängig von der Auflösung des digitalen Bildes und werden für alle Bildkoordinaten verwendet, die während der Kalibrierung anfallen.It follows a search for black dots on white boxes in pattern recognition. Three black dots have been found that lead to a coding belong, is the actual one Orientation of the calibration level known because of the black Points of any rotation and even a reflection can be detected can. A reflection arises either when the camera over the pattern Mirror is observed or the pattern is only seen from behind. This is also the numbering of the black boxes with possible white Points clearly fixed so that the binary coded number reconstructed can be. From the information about the orientation of the pattern and the absolute coordinate described by the number is finally the Relationship between the previously used addressing of crossing points known in the data structure and the actual coordinates. A point correspondence list (list of pairs of points world coordinate and normalized image coordinate) as they are photogrammetric calibration method need, can now be calculated. Normalized image coordinates (-1 / -1 for the left upper corner and + 1 / + 1 for the lower right corner of the image) are independent of the resolution of the digital image and will be for everyone Image coordinates used during incurred the calibration.
Auf die direkte Verwendung von Pixelkoordinaten in den Punktkorrespondenzen wird hier verzichtet. Stattdessen werden normalisierte Bildkoordinaten benutzt, wobei die Koordinate (–1; –1) der linken oberen Ecke des Bildes und (1; 1) der rechten unteren Ecke des Bildes entspricht. Dies führt dazu, dass die Abbildungsmodellparameter unabhängig von der Bildauflösung werden. Je nach verwendetem Verfahren zur Auswertung der Punktkorrespondenzlisten kann die Benutzung von normalisierten Bildkoordinaten außerdem zu einer Verbesserung der numerischen Kondition zu lösender Gleichungssysteme führen.On the direct use of pixel coordinates in the point correspondences is omitted here. Instead, normalized image coordinates used, where the coordinate (-1, -1) of the left upper corner of the image and (1; 1) the lower right corner corresponds to the picture. this leads to to make the imaging model parameters independent of the image resolution. Depending on the method used to evaluate the point correspondence lists In addition, the use of normalized image coordinates can become one Improvement of the numerical condition lead to solved equation systems.
Ist die Information, welche Bildkoordinaten zu bekannten Raumkoordinaten gehören, gegeben, kann diese dazu benutzt werden, die Abbildungsparameter der jeweiligen Kamera anhand eines Modells der Kamera zu bestimmen.is the information, which image coordinates to known spatial coordinates belong, given, this can be used to the imaging parameters of each camera based on a model of the camera.
Das hier verwendete Kameramodell ist eine Vereinfachung des Modells, wie es von Heikkila und Silven beschrieben wird. Auf die Modellierung einer tangentialen Linsenverzeichnung wurde jedoch aus zwei Gründen verzichtet. Ein kompliziertes Linsenmodell erschwert die Invertierung der Abbildungsvorschrift (Backprojection) und stellt mit hoher Wahrscheinlichkeit keinen Genauigkeitsgewinn bei der Bestimmung der Parameter dar. Vielmehr ist es weit überwiegend wahrscheinlich, dass ein Großteil der Verzerrung durch einen radialen Teil dominiert wird. Die Modellierung von anderen Verzerrungseffekten würde weiterhin zu numerischen Instabilitäten führen und wäre im Vergleich zu anderen Fehlerquellen wie fehlerhaft gemessenen Pixelkoordinaten sowie Imperfektionen des Kalibrierungsmusters unbedeutend.The camera model used here is a simplification of the model, as described by Heikkila and Silven. On the modeling However, a tangential lens distortion was omitted for two reasons. A complicated lens model makes it difficult to invert the mapping rule (Backprojection) and is highly likely no Accuracy gain in the determination of the parameters dar. Rather it is far predominant probably that much the distortion is dominated by a radial part. The modeling from other distortion effects would continue to lead to numerical instabilities and would be in Comparison to other sources of error such as erroneously measured pixel coordinates and imperfections of the calibration pattern insignificant.
Im
folgenden werden die einzelnen Schritte erklärt, wie das verwendete Kameramodell
anhand seiner Parameter einen Punkt (xw,
yw, zw)T (Weltkoordinaten)
in Pixelkoordinaten (u, v)T transformiert.
Zunächst
werden die Weltkoordinaten anhand einer 3 × 3-Rotationsmatrix R und eines
Translationsvektors t in Kamerakoordinaten umgerechnet: 
Die
projektive Abbildung auf eine zweidimensionale Ebene parallel zur
X/Y-Ebene mit "Brennweite" 1 liefert:
Die konstante Brennweite ist in keinerlei Hinsicht eine Einschränkung. Eine variable Brennweite skaliert nur die Koordinaten (s, w). Die Skalierung kann und sollte zusammen mit einer möglichen Scherung und Verschiebung nach der Berechnung der Radialverzerrung erledigt werden, weil all diese Schritte die Lage und Orientierung des Pixel-Abtastgitters modellieren. Als nächstes wird der Effekt der radialen Linsenverzerrung berechnet. An dieser Stelle lohnt es sich, in Betracht zu ziehen, was nach einer Kalibrierung mit den ermittelten Parametern passieren soll. Möchte man eher bekannte Punkte im Weltkoordinatensystem auf die Bildebene abbilden oder eher zu Punkten der Bildebene die Sichtgerade berechnen?The constant focal length is in no way a limitation. A variable focal length only scales the coordinates (s, w). The scaling can and should be combined with a possible shear and displacement be done after the calculation of the radial distortion, because all these steps are the location and orientation of the pixel sample grid model. Next the effect of radial lens distortion is calculated. At this It pays to consider what happens after a calibration should happen with the parameters determined. If you want more familiar points in the world coordinate system to the image plane or rather to Points of the image plane calculate the visual line?
Ersteres
wird erleichtert, wenn die Linsenverzerrung auf folgende Art und
Weise modelliert wird: 
Die
zweite Zeile erlaubt durch einfaches Einsetzten von s und w (denunverzerrten
Koordinaten) das Berechnen von sd und wd anhand der Parameter κ1 und κ2.
Leider lässt
sich diese Operation nicht einfach invertieren, weil der Skalierungsfaktor
vom Quadrat der Länge
des unbekannten Vektors abhängt.
Als Näherung lässt sich
jedoch folgendes berechnen: 
Diese Näherung kann nun iterativ mit dem Newton-Verfahren verbessert werden. Schon nach wenigen Iterationen sollte sich ein Punkt (s, w)T ergeben, der eingesetzt in obiger Gleichung bis auf die Maschinengenauigkeit wieder den ursprünglichen Punkt (sd, wd)T liefert.This approximation can now be iteratively improved with the Newton method. After only a few iterations, a point (s, w) T should result which, used in the above equation, returns to the original point (s d , wd) T except for the machine accuracy.
Die aktuelle Implementierung des Kameramodells benutzt mit den Standardeinstellungen die obige Variante ("fast forward mapping"), da bei der nicht-linearen Optimierung zu bekannten Punkten im Raum immer die Pixelkoordinate berechnet werden muss. Dies kann jedoch umgeschaltet werden ("fast backward mapping"), wobei die Beziehung von (s, w)T und (sd, wd)T einfach umgekehrt wird. Zu beachten ist, dass diese Änderung das Modell der Linsenverzerrung betrifft. Die Parameter der Linsenverzerrung sind zwischen den 2 Modellvarianten nicht kompatibel.The current implementation of the camera model uses the above variant ("fast forward mapping") with the default settings, since in the case of non-linear optimization to known points in space, the pixel coordinate always has to be calculated. However, this may be switched ( "fast backward mapping"), the relationship of (s, f) and T (s d, w d) T is simply reversed. Note that this change affects the lens distortion model. The lens distortion parameters are not compatible between the 2 model variants.
Es
fehlt nun noch die Beziehung von (sd, wd)T zu den verwendeten
Koordinaten im System des Bilds (u, v)T.
Diese sieht wie folgt aus: 
Mit α, β und γ kann die Skalierung sowie lineare Verzerrung (Scherung, ungleichmäßige Skalierung) modelliert werden. Der Hauptpunkt (u0, v0)T (Principal Point) ist der Punkt in der Bildebene, der dem Projektionszentrum am nächsten ist. Das ganze Modell wird also durch folgende Größen parametrisiert: die extrinsischen Parameter, die Rotationsmatrix R und den Translationsvektor t, sowie die sieben intrinsischen Parameter κ1, κ2, α, β, γ, u0 und v0.With α, β and γ the scaling and linear distortion (shear, uneven scaling) can be modeled. The principal point (u 0 , v 0 ) T (Principal Point) is the point in the image plane closest to the projection center. The entire model is thus parameterized by the following variables: the extrinsic parameters, the rotation matrix R and the translation vector t, as well as the seven intrinsic parameters κ 1 , κ 2 , α, β, γ, u 0 and v 0 .
Das verwendete Koordinatensystem ist rechtsorientiert und lehnt sich an die in der Computergrafik übliche Adressierung von Pixelkoordinaten eines digitalen Bildes an. Der positive Teil der X-Achse der Bildebene zeigt nach rechts und der positive Teil der Y-Achse nach unten. Folglich zeigt der positive Teil der Z-Achse des Kamerakoordinatensystems in die Blickrichtung der Kamera.The used coordinate system is right-oriented and leans to the usual in computer graphics Addressing pixel coordinates of a digital image. Of the positive part of the X-axis of the image plane points to the right and the positive part of the Y-axis down. Consequently, the positive shows Part of the Z axis of the camera coordinate system in the direction of view the camera.
Statt
Pixelkoordinaten werden bei der Kalibrierung normalisierte Koordinaten
genutzt, die unabhängig von
der tatsächlichen
Bildauflösung
sind. Für
die linke obere Ecke des Bildes wird die Koordinate (–1, –1) verwendet
und für
die rechte untere Ecke die Koordinate (1, 1). Daraus folgt, dass
sich die tatsächliche
Brennweite über 
Zhang betrachtet nur einzelne Kameras. Eine Kalibrierungsebene wird mehrfach in den Bildbereich der jeweiligen Kamera gehalten. Dabei wird die Orientierung der Ebene zwischen den Aufnahmen verändert, um genügend unabhängige Bedingungen für die intrinsischen Parameter zu erhalten. Der Lösungsansatz von Zhang bedeutet für den Anwender einen relativ geringen Aufwand, da nur eine ebene Kalibrierungsplatte angefertigt werden muss und die Ebene nahezu beliebig bewegt werden darf. Es ist keine bekannte Kippung oder Translation erforderlich. Dennoch wurde Zhangs Kameramodell durch das vorher beschriebene Modell ersetzt. Der Unterschied zu Zhangs Modell liegt darin, dass Zhang die radiale Linsenverzerrung als allerletzten Schritt nach einer möglichen Scherung oder ungleichmäßigen Skalierung betrachtet. Da eine Scherung oder ungleichmäßige Skalierung aber das Gitter der Pixelabtastpunkte beschreibt und die radiale Verzerrung das Objektiv betrifft, sollte zunächst eine Abbildung unter Berücksichtigung der radialen Verzerrung auf die Bildebene und erst später die affinlineare Abbildung stattfinden, die das Gitter der Pixelabtastpunkte beschreibt. Die initiale Schätzung der Abbildungsparameter, die Zhang durchführt, lässt sich aber problemlos auf das vorher beschriebene Kameramodell übertragen, da die Linsenverzeichnung bei diesem Schritt sowieso vernachlässigt wird.Zhang only looks at individual cameras. One calibration level will be repeated held in the image area of the respective camera. Here is the Orientation of the plane between shots changed to enough independent Conditions for to get the intrinsic parameters. The solution approach of Zhang means for the Users a relatively low cost, because only a flat calibration plate must be made and the level can be moved almost arbitrarily may. There is no known tilt or translation required. Nevertheless, Zhang's camera model was characterized by the previously described Replaced model. The difference with Zhang's model is that Zhang the radial lens distortion as the last step a possible Shearing or uneven scaling considered. Because a shear or uneven scaling but the grid describes the pixel sampling points and the radial distortion that Lens concerns, should first an illustration under consideration the radial distortion on the image plane and only later the affine-linear mapping take place, which is the grid of pixel sampling points describes. The initial estimate however, the imaging parameters that Zhang performs are easily resolved the previously described camera model transmitted because the lens distortion anyway neglected at this step.
Für die nicht-lineare Optimierung muss eine geeignete Parametrisierung der Rotationsmatrix eingesetzt werden. Statt der Parametrisierung der Rotationsmatrix durch einen "Rodrigues-Vektor", der die Rotationsachse durch seine Richtung und den Rotationswinkel durch seine Länge beschreibt, wurde der Einfachheit halber die Rotationsmatrix durch das Produkt der in der Initialisierung ermittelten Rotationsmatrix R0 und einer zweiten "korrigierenden" Rotationsmatrix Rk ausgedrückt. Die Matrix Rk wird durch drei Winkel parametrisiert, die vor Beginn der nicht-linearen Optimierung jeweils auf null gesetzt werden. Da zu erwarten ist, dass sich die im ersten Schritt ermittelte Rotationsmatrix nicht stark von der optimalen Matrix unterscheidet, werden die drei Korrekturwinkel nahe bei null sein. Obwohl dieser Ansatz die Parametrisierung einer Rotationsmatrix durch ihre Euler-Winkel nutzt und diese für ihre Singularitäten bekannt ist, wurde durch die Produktdarstellung aus Annäherung und Korrektur dafür gesorgt, dass sich die optimalen Winkel nicht in der Nähe einer Singularität aufhalten. Außerdem entfällt bei diesem Ansatz eine komplizierte Bestimmung der Startparameter für die nicht-lineare Optimierung.For nonlinear optimization, a suitable parameterization of the rotation matrix must be used. Instead of parameterizing the rotation matrix by a "Rodrigues vector" describing the axis of rotation by its direction and the angle of rotation by its length, for simplicity, the rotation matrix was replaced by the product of the rotation matrix R 0 determined in the initialization and a second "correcting" Rotation matrix R k expressed. The matrix R k is parameterized by three angles, which are set to zero before the beginning of the non-linear optimization. Since it is to be expected that the rotation matrix determined in the first step does not differ greatly from the optimal matrix, the three correction angles will be close to zero. Although this approach uses the parameterization of a rotation matrix through its Euler angles, and this is known for its singularities, the product representation of approximation and correction has ensured that the optimal angles are not near a singularity stop them. In addition, this approach eliminates a complicated determination of the starting parameters for the non-linear optimization.
Der Levenberg-Marquardt-Algorithmus wurde für die nicht-lineare Optimierung genutzt. Die für den Algorithmus erforderliche Berechnung der Jacobi-Matrix der Fehlerfunktion wird der Einfachheit wegen durch eine Vorwärtsdifferenz numerisch approximiert.Of the Levenberg-Marquardt's algorithm was used for non-linear optimization used. The for the algorithm required calculation of the Jacobi matrix of the error function is numerically approximated by a forward difference for simplicity.
Besondere Vorteile bietet das neue Verfahren bei der Kalibrierung mehrerer Kameras. Die Veränderung der Lage und Orientierung der Kalibrierungsebene ist zunächst unbekannt. Anhand der Kalibrierungsergebnisse für die extrinsischen Parameter jedes Bildes lässt sich diese "Bewegung" der Kalibrierungsebene aber berechnen (relative Drehung und Translation der Ebene). Sie ist also auch Ergebnis der Kalibrierung. Wenn mehrere Kameras zu kalibrieren sind, die sich zueinander nicht bewegen und gleichzeitig Bilder der Kalibrierungsebene aufnehmen, beobachten sie die gleiche Bewegung der Ebene nur aus einer anderen Perspektive. Damit ergeben sich weitere Bedingungen, die die extrinsischen Parameter der Kameras in Verbindung bringen. Die Kameraposition und Orientierung der Kamera X muss, im Koordinatensystem der Kamera Y ausgedrückt, über alle Zeitpunkte konstant sein, da sich die Kameras nicht zueinander bewegt haben.Special Benefits of the new method in the calibration of several Cameras. The change the position and orientation of the calibration level is initially unknown. Based on the calibration results for the extrinsic parameters every picture leaves However, this "movement" of the calibration level calculate (relative rotation and translation of the plane). she is So also result of the calibration. If several cameras to calibrate are, who do not move to each other and at the same time pictures record the calibration plane, they observe the same motion the level only from a different perspective. This results other conditions affecting the extrinsic parameters of the cameras get in touch. The camera position and orientation of the camera X has to be expressed in the coordinate system of camera Y over all Times are constant because the cameras do not move to each other to have.
Ein Projektor besitzt genauso wie eine Kamera ein Linsensystem (Projektionszentrum) und eine Bildebene und lässt sich ebenso durch ein Modell mit Parametern beschreiben, wie es bei Kameras der Fall ist. Allerdings nehmen Projektoren keine Bilder auf, vielmehr projizieren sie das Bild der Bildebene auf die Umgebung. Um einen Projektor mit dem hier vorgestellten Ansatz kalibrieren zu können, werden wieder Punktkorrespondenzlisten benötigt, die Pixelkoordinaten mit Weltkoordinaten in Verbindung bringen. Projiziert der Projektor das Schachbrettmuster auf eine Ebene, so müssen die Raumkoordinaten der Punktmerkmale auf der Ebene in Erfahrung gebracht werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie dieses Problem im Rahmen der vorliegenden Erfindung gelöst werden kann. Hat man bereits zwei kalibrierte Kameras können diese die Ebene mit dem projizierten Muster beobachten. Anhand der Pixelkoordinaten der Punktmerkmale in den von den Kameras aufgenommenen Bildern können die 3D-Koordinaten der Punkte rekonstruiert werden ("Stereo Vision").One Projector has a lens system (projection center) just like a camera and an image plane and lets also describe themselves through a model with parameters like it with cameras is the case. However, projectors take no pictures Instead, they project the image plane onto the environment. To calibrate a projector using the approach presented here to be able to Again point correspondence lists are needed, the pixel coordinates connect with world coordinates. Projects the projector the checkerboard pattern on a plane, so the space coordinates of the Point features on the level are learned. There is more options, how this problem is solved in the context of the present invention can. If you already have two calibrated cameras, they can be used with the plane observe projected patterns. Based on the pixel coordinates of Point features in the pictures taken by the cameras may be the 3D coordinates of the points are reconstructed ("Stereo Vision").
Für diese Vorgehensweise sind jedoch zwei Kameras notwendig. Bei vielen Messverfahren, die eine Kalibrierung des Projektors voraussetzen, gibt es allerdings nur eine Kamera. Es ist also wünschenswert, einen Projektor mit nur einer Kamera kalibrieren zu können. Wird die Projektion des Musters mit nur einer Kamera beobachtet, können die Raumkoordinaten der Kreuzungspunkte nur berechnet werden, wenn bekannt ist, wie die Ebene im Raum liegt, auf der das Muster projiziert wird. Dies kann durch folgende Maßnahmen erreicht werden:
- 1. Große helle Ebene im Bereich des Interesses fixieren
- 2. Das Schachbrettmuster mit dem Projektor auf die Ebene projizieren und mit der Kamera aufnehmen
- 3. Schachbrettobjekt auf die helle Ebene legen beziehungsweise hängen, so dass das Muster parallel zur Ebene liegt und die "Parallelverschiebung" bekannt ist
- 4. Bild des Schachbrettmusters aufnehmen
- 1. Fix big bright plane in the area of interest
- 2. Project the checkerboard pattern onto the plane with the projector and shoot with the camera
- 3. Lay or hang the chessboard object on the light level so that the pattern is parallel to the plane and the "parallel shift" is known
- 4. Take a picture of the checkerboard pattern
Wenn dies mehrfach mit unterschiedlichen Orientierungen der Ebenen durchgeführt wird, lässt sich die Kamera anhand der Bilder der Kalibrierungsebene kalibrieren. Für die anderen Bilder lassen sich zumindest Punktkorrespondenzlisten ermitteln, die Projektor-Pixelkoordinaten mit Kamera-Pixelkoordinaten in Verbindung bringen. Anhand der Parameter der kalibrierten Kamera, der bekannten Z-Verschiebung und dieser Zuordnungen können die Raumkoordinaten der projizierten Merkmale ermittelt werden, so dass die Kalibrierung des Projektors durchgeführbar ist.If this is done several times with different orientations of the planes, let yourself Calibrate the camera based on the images of the calibration plane. For the other pictures can at least be used to identify point correspondence lists the projector pixel coordinates communicate with camera pixel coordinates bring. Based on the parameters of the calibrated camera, the known Z-displacement and these assignments can be the space coordinates of the projected features are determined so that the calibration of the Projector feasible is.
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| DE (1) | DE102006055758B4 (en) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE202008016206U1 (en) | 2008-12-09 | 2009-03-12 | Csb-System Ag | Calibration standard for an image processing system |
| US20110216184A1 (en) * | 2010-03-05 | 2011-09-08 | Sony Corporation | Information processing apparatus, information processing method, program, and imaging apparatus including optical microscope |
| DE102011100628A1 (en) * | 2011-05-05 | 2012-11-08 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. | Method for determining parameter of camera i.e. mobile traffic monitoring camera, involves determining camera parameter based on image coordinates of structure, absolute Cartesian coordinates of structure and programmable mapping function |
| CN103234454A (en) * | 2013-04-23 | 2013-08-07 | 合肥米克光电技术有限公司 | Self calibration method for image measuring instrument |
| DE102013211210A1 (en) * | 2013-06-14 | 2014-12-18 | Robert Bosch Gmbh | Machine readable measuring board for chassis measurement |
| DE102015205174A1 (en) * | 2015-03-23 | 2016-09-29 | Conti Temic Microelectronic Gmbh | Apparatus and method for simultaneously calibrating a plurality of cameras |
| DE102016222319A1 (en) | 2016-11-14 | 2018-05-17 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | 3D REFERENCING |
| CN108074267A (en) * | 2016-11-18 | 2018-05-25 | 松下知识产权经营株式会社 | Breakpoint detection device and method, camera correction system and method, program and recording medium |
| DE102017116495A1 (en) * | 2017-07-21 | 2019-01-24 | Carl Zeiss Smt Gmbh | Method for distortion correction of a first imaging optical system of a first measuring system |
| DE102018008539A1 (en) * | 2018-11-01 | 2019-12-05 | Baumer Optronic Gmbh | Calibration device and method for camera calibration for photogrammetry |
| CN111062989A (en) * | 2019-12-12 | 2020-04-24 | 深圳慧智星晨科技有限公司 | High-precision two-dimensional camera and robot hand-eye calibration method and system |
| CN112184825A (en) * | 2019-07-05 | 2021-01-05 | 杭州海康机器人技术有限公司 | Calibration plate and calibration method |
| CN112465916A (en) * | 2020-11-27 | 2021-03-09 | 浙江光珀智能科技有限公司 | RGBD binocular calibration method and system based on full-view-field plane calibration plate |
| CN113129388A (en) * | 2020-12-23 | 2021-07-16 | 合肥工业大学 | Coding stereo target for quickly calibrating internal and external parameters of camera and coding method thereof |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102015012344A1 (en) | 2015-09-22 | 2016-03-31 | Daimler Ag | Method for calibrating a camera |
| CN106296657A (en) * | 2016-07-28 | 2017-01-04 | 三峡大学 | A kind of method video camera being carried out Fast Calibration based on geometrical principle |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6527395B1 (en) * | 2001-12-10 | 2003-03-04 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for calibrating a projector with a camera |
| WO2004019799A2 (en) * | 2002-08-29 | 2004-03-11 | Computerized Medical Systems, Inc. | Methods and systems for localizing of a medical imaging probe and of a biopsy needle |
-
2006
- 2006-11-25 DE DE102006055758A patent/DE102006055758B4/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010066236A1 (en) | 2008-12-09 | 2010-06-17 | Csb-System Ag | Calibration standard for an image processing system |
| DE102009050604A1 (en) | 2008-12-09 | 2010-06-17 | Csb-System Ag | Calibration standard for an image processing system |
| DE202008016206U1 (en) | 2008-12-09 | 2009-03-12 | Csb-System Ag | Calibration standard for an image processing system |
| US20110216184A1 (en) * | 2010-03-05 | 2011-09-08 | Sony Corporation | Information processing apparatus, information processing method, program, and imaging apparatus including optical microscope |
| US9124775B2 (en) * | 2010-03-05 | 2015-09-01 | Sony Corporation | Information processing apparatus, information processing method, program, and imaging apparatus including optical microscope |
| DE102011100628A1 (en) * | 2011-05-05 | 2012-11-08 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. | Method for determining parameter of camera i.e. mobile traffic monitoring camera, involves determining camera parameter based on image coordinates of structure, absolute Cartesian coordinates of structure and programmable mapping function |
| DE102011100628B4 (en) * | 2011-05-05 | 2013-04-25 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. | Method and device for determining at least one camera parameter |
| CN103234454B (en) * | 2013-04-23 | 2016-03-30 | 合肥米克光电技术有限公司 | A kind of self-calibrating method of image measurer |
| CN103234454A (en) * | 2013-04-23 | 2013-08-07 | 合肥米克光电技术有限公司 | Self calibration method for image measuring instrument |
| DE102013211210B4 (en) * | 2013-06-14 | 2021-07-15 | Beissbarth Gmbh | Machine-readable measuring board for wheel alignment |
| DE102013211210A1 (en) * | 2013-06-14 | 2014-12-18 | Robert Bosch Gmbh | Machine readable measuring board for chassis measurement |
| DE102015205174A1 (en) * | 2015-03-23 | 2016-09-29 | Conti Temic Microelectronic Gmbh | Apparatus and method for simultaneously calibrating a plurality of cameras |
| DE102016222319A1 (en) | 2016-11-14 | 2018-05-17 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | 3D REFERENCING |
| WO2018087392A1 (en) | 2016-11-14 | 2018-05-17 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | 3d referencing |
| CN108074267A (en) * | 2016-11-18 | 2018-05-25 | 松下知识产权经营株式会社 | Breakpoint detection device and method, camera correction system and method, program and recording medium |
| CN108074267B (en) * | 2016-11-18 | 2023-08-11 | 松下知识产权经营株式会社 | Intersection point detection device and method, camera correction system and method, and recording medium |
| DE102017116495A1 (en) * | 2017-07-21 | 2019-01-24 | Carl Zeiss Smt Gmbh | Method for distortion correction of a first imaging optical system of a first measuring system |
| DE102017116495B4 (en) * | 2017-07-21 | 2019-10-10 | Carl Zeiss Smt Gmbh | Method for distortion correction of a first imaging optical system of a first measuring system |
| US10599936B2 (en) | 2017-07-21 | 2020-03-24 | Carl Zeiss Smt Gmbh | Method for correcting the distortion of a first imaging optical unit of a first measurement system |
| DE102018008539A1 (en) * | 2018-11-01 | 2019-12-05 | Baumer Optronic Gmbh | Calibration device and method for camera calibration for photogrammetry |
| DE102018008539B9 (en) | 2018-11-01 | 2023-03-16 | Baumer Optronic Gmbh | Calibration device and method for camera calibration for photogrammetry |
| DE102018008539B4 (en) | 2018-11-01 | 2023-01-26 | Baumer Optronic Gmbh | Calibration device and method for camera calibration for photogrammetry |
| CN112184825B (en) * | 2019-07-05 | 2024-02-02 | 杭州海康机器人股份有限公司 | Calibration plate and calibration method |
| CN112184825A (en) * | 2019-07-05 | 2021-01-05 | 杭州海康机器人技术有限公司 | Calibration plate and calibration method |
| CN111062989A (en) * | 2019-12-12 | 2020-04-24 | 深圳慧智星晨科技有限公司 | High-precision two-dimensional camera and robot hand-eye calibration method and system |
| CN111062989B (en) * | 2019-12-12 | 2023-06-06 | 深圳慧智星晨科技有限公司 | Method and system for calibrating high-precision two-dimensional camera and robot hand and eye |
| CN112465916A (en) * | 2020-11-27 | 2021-03-09 | 浙江光珀智能科技有限公司 | RGBD binocular calibration method and system based on full-view-field plane calibration plate |
| CN113129388A (en) * | 2020-12-23 | 2021-07-16 | 合肥工业大学 | Coding stereo target for quickly calibrating internal and external parameters of camera and coding method thereof |
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