Abstract

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.

Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.