Single-image camera calibration with model-free distortion correction

要約

カメラのキャリブレーションは、正確な定量測定を必要とするコンピュータビジョンアプリケーションにおいて最も重要なプロセスである。Zhangによって開発された一般的な方法は、複数のポーズで撮影されたフィデューシャルポイントの平面グリッドの多数の画像を使用することに依存しています。柔軟で実装は簡単だが、Zhangの方法にはいくつかの限界がある。事前に定義された歪みモデルの係数を含むパラメータセット全体を同時に最適化するため，画像境界での歪み補正がうまくいかなかったり，再投影誤差がそれなりに小さくても固有パラメータの計算を誤ったりする可能性があります．実際、画像のつなぎ合わせを含むアプリケーション（例えば、マルチカメラシステム）では、画像の最も外側の領域まで歪みを正確にマッピングする必要があります。さらに、固有パラメータはカメラの姿勢推定精度に影響し、これはロボットナビゲーションや自動組立におけるビジョンサーボのようなアプリケーションの基本である。本論文では、センサ全体を覆う平面スペックルパターンの単一画像から、キャリブレーションパラメータ一式を推定する方法を提案する。画像点と校正対象上の物理点との対応関係は、デジタル画像相関を用いて求める。有効焦点距離と外部パラメータは、主点の事前評価後に個別に計算される。この手順の最後に、画像全体にわたって、高密度で均一なモデルフリーの歪みマップが得られます。異なるノイズレベルの合成データを用いて、提案手法の実現可能性をテストし、その計測性能をZhangの手法と比較した。実世界でのテストは、複数の画像にわたる平均化によって隠されている画像形成の側面を明らかにする、開発された手法の可能性を示している。

要約(オリジナル)

Camera calibration is a process of paramount importance in computer vision applications that require accurate quantitative measurements. The popular method developed by Zhang relies on the use of a large number of images of a planar grid of fiducial points captured in multiple poses. Although flexible and easy to implement, Zhang’s method has some limitations. The simultaneous optimization of the entire parameter set, including the coefficients of a predefined distortion model, may result in poor distortion correction at the image boundaries or in miscalculation of the intrinsic parameters, even with a reasonably small reprojection error. Indeed, applications involving image stitching (e.g. multi-camera systems) require accurate mapping of distortion up to the outermost regions of the image. Moreover, intrinsic parameters affect the accuracy of camera pose estimation, which is fundamental for applications such as vision servoing in robot navigation and automated assembly. This paper proposes a method for estimating the complete set of calibration parameters from a single image of a planar speckle pattern covering the entire sensor. The correspondence between image points and physical points on the calibration target is obtained using Digital Image Correlation. The effective focal length and the extrinsic parameters are calculated separately after a prior evaluation of the principal point. At the end of the procedure, a dense and uniform model-free distortion map is obtained over the entire image. Synthetic data with different noise levels were used to test the feasibility of the proposed method and to compare its metrological performance with Zhang’s method. Real-world tests demonstrate the potential of the developed method to reveal aspects of the image formation that are hidden by averaging over multiple images.

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