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、正確な定量的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す。
Zhang 氏が開発した一般的な手法は、複数の姿勢で撮影された基準点の平面グリッドの多数の画像の使用に依存しています。
Zhang の方法は柔軟で実装が簡単ですが、いくつかの制限があります。
定義済みの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と、再投影誤差がかなり小さい場合でも、画像境界での歪み補正が不十分になったり、固有パラメータの計算ミスが発生したりする可能性があります。
実際、画像スティッチングを伴うアプリケーション (マルチカメラ システムなど) では、画像の最も外側の領域までの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姿勢推定の精度に影響を与えます。これは、ロボット ナビゲーションや自動組み立てにおけるビジョン サーボなどのアプリケーションにとって基本です。
この論文では、センサー全体を覆う平面スペックル パターンの単一画像から校正パラメータの完全なセットを推定する方法を提案します。
キャリブレーション ターゲット上の画像点と物理点の間の対応関係は、デジタル画像相関を使用して取得されます。
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ます。
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取得されます。
異なるノイズレベルの合成データを使用して、提案された方法の実現可能性をテストし、その計測性能をZhangの方法と比較しました。
実際のテストでは、複数の画像を平均することによって隠されている画像形成の側面を明らかにする、開発された方法の可能性を実証しています。

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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