카메라의 본질과 내진성 매개 변수를 이해하는 것은 정확한 3D 재구성에 필수적입니다. 이 매개 변수는 카메라가 장면을 캡처하고 장면이 이미지 비행기에 계획되는 방법을 정의합니다. 정확한 교정은 정확한 3D 모델링 및 측정을 보장합니다.

Intrinsic 사진기 모수

Intrinsic 매개변수는 초점 거리, 광학적인 센터 및 렌즈 왜곡을 포함하여 사진기의 내부 특성을 설명합니다. 그들은 사진기에 있는 3D 점을 2D 이미지 점에 변화하는 모체에 의해 대표됩니다.

intrinsic matrix는 일반적으로 다음과 같은 형태를 가지고 있습니다.

K = [초기 {bmatrix} f x & 0 & c x \ 0 & f y & c y \ 0 & 0 & 1 end{bmatrix} ]

여기서 f x 과 ]f y]]은 픽셀 단위의 초점 길이이며, ]c x와 c y]은 광 센터의 좌표입니다.

Extrinsic 사진기 모수

Extrinsic 매개 변수는 세계 좌표 시스템의 카메라의 위치와 방향을 정의합니다. 그들은 회전 매트릭스 R 및 번역 벡터 t]로 구성됩니다.

세계 좌표계에서 카메라 좌표계에 대한 extrinsic 변환지도 3D 포인트:

[X c, Y c, Z c]^T = R * [X w, Y w, Z w]^T + t]

교정 과정

카메라 교정은 검체와 같은 알려진 교정 패턴의 여러 이미지를 캡처합니다. 소프트웨어 알고리즘은 이러한 이미지를 분석하여 본질적이고 진드기 매개 변수를 추정합니다.

일반적인 방법은 최적화 알고리즘을 통해 매개 변수를 해결하기 위해 여러 이미지를 사용하는 장의 교정 기술을 포함한다.

  • 다른 각도에서 교정 패턴의 캡처 이미지.
  • 각 이미지의 기능 포인트를 식별합니다.
  • 캘리브레이션 소프트웨어를 사용하여 매개 변수를 컴파일합니다.
  • 교정 정확도를 검증합니다.