MULTIPLE CAMERA CALIBRATION BASED ON INVARIANT PATTERN

• Main Author: MANUEL EDUARDO LOAIZA FERNANDEZ
• Other Authors: MARCELO GATTASS
• Language: Portuguese
• Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2009
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=14885@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=14885@2

CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === O processo de calibração de câmeras é uma etapa importante na instalação dos sistemas de rastreamento óptico. Da qualidade da calibração deriva o funcionamento correto e preciso do sistema de rastreamento. Diversos métodos de calibração têm sido propostos na literatura em conjunto com o uso de artefatos sintéticos definidos como padrões de calibração. Esses padrões, de forma e tamanho conhecidos, permitem a aquisição de pontos de referência que são utilizados para a determinação dos parâmetros das câmeras. Para minimizar erros, esta aquisição deve ser feita em todo o espaço de rastreamento. A fácil identificação dos pontos de referência torna o processo de aquisição eficiente. A quantidade e a qualidade das relações geométricas das feições do padrão influenciam diretamente na precisão dos parâmetros de calibração obtidos. É nesse contexto que esta tese se encaixa, propondo um novo método para múltipla calibração de câmeras, que é eficiente e produz resultados tão ou mais precisos que os métodos atualmente disponíveis na literatura. Nosso método também propõe um novo tipo de padrão de calibração que torna a tarefa de captura e reconhecimento de pontos de calibração mais robusta e eficiente. Deste padrão também derivam relações que aumentam a precisão do rastreamento. Nesta tese o processo de calibração de múltiplas câmeras é revisitado e estruturado de forma a permitir uma comparação das principais propostas da literatura com o método proposto. Esta estruturação também dá suporte a uma implementação flexível que permite a reprodução numérica de diferentes propostas. Finalmente, este trabalho apresenta resultados numéricos que permitem tirar algumas conclusões. === The calibration of multiple cameras is an important step in the installation of optical tracking systems. The accuracy of a tracking system is directly related to the quality of the calibration process. Several calibration methods have been proposed in the literature in conjunction with the use of artifacts, called calibration patterns. These patterns, with shape and size known, allow the capture of reference points to compute camera parameters. To yield good results these points must be uniformly distributed over the tracking area. The determination of the reference points in the image is an expensive process prone to errors. The use of a good calibration pattern can reduce these problems. This thesis proposes a new multiple camera calibration method that is efficient and yields better results than previously proposed methods available in the literature. Our method also proposes the use of a new simple calibration pattern based on perspective invariant properties and useful geometric properties. This pattern yields robust reference point identification and more precise tracking. This thesis also revisits the multiple calibration process and suggests a framework to compare the existing methods including the one proposed here. This framework is used to produce a flexible implementation that allows a numerical evaluation that demonstrates the benefits of the proposed method. Finally the thesis presents some conclusions and suggestions for further work.