Calibrage itératif de caméras à partir de scènes planes - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2004

Calibrage itératif de caméras à partir de scènes planes

Abstract

We present a method for camera autocalibration from images of an unknown planar object. The few existing methods for that problem proceed by non-linear batch optimization, whereas our method is of sequential nature, being based on Kalman filtering. Its overall computational cost is much smaller, thus enabling the use of video sequences as input for real-time, on-the-fly, autocalibration. Being able to use video efficiently is very beneficial, since a stable autocalibration requires images taken with significantly varying camera orientations : batch methods put limits on the number of images used, hence require either to select key frames from a video, or to use discrete image sequences, for which the matching is more difficult. Our method is not concerned by these issues. Although not optimal (in the bundle adjustment sense), our method compensates by using indeed all available information in an image sequence. Experimental results show that it performs similarly to a global batch method, in terms of accuracy and convergence, while allowing real-time autocalibration in practice.
Nous présentons une méthode permettant le calibrage de caméras vidéo à partir de séquences d'images d'un objet plan texturé, mais inconnu. Les méthodes permettant de répondre à ce problème procèdent généralement par optimisation d'un système non-linéaire global (utilisant toutes les images simultanément) alors que notre méthode est par nature séquentielle, puisque basée sur un filtre de Kalman. Le coût de traitement est très faible, ce qui permet de calibrer des caméras vidéo en temps réel, en utilisant directement le flux des images produites par la caméra. Le fait de pouvoir utiliser le flux vidéo efficacement est profitable, puisqu'un auto-calibrage stable requière que les images soient prises avec des angles de vue différents. Les méthodes globales sont limitées par le nombre d'images qu'elles peuvent utiliser et il faut donc soit choisir des vues clés, soit utiliser des séquences de vues fortement espacées ce qui rend la mise en correspondance difficile. Notre méthode ne souffre pas de ces limites, et peut donc traiter des séquences de plusieurs milliers d'images. Bien que non-optimale (au sens de l'ajustement de faisceaux), notre méthode permet de traiter l'ensemble des informations d'une séquence. Des résultats expérimentaux montrent que, aussi bien en terme de précision que de convergence, notre méthode donne des résultats équivalents à un ajustement de faisceaux, et permet de plus l'auto-calibrage en temps réel.
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Dates and versions

inria-00524413 , version 1 (25-05-2011)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00524413 , version 1

Cite

Frédéric Jurie, Eric Noirfalise, Peter Sturm. Calibrage itératif de caméras à partir de scènes planes. 14ème Congrès AFCET de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2004, Toulouse, France. pp.261-269. ⟨inria-00524413⟩
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