Camera Calibration with Non-Central Local Camera Models

Kamerakalibrierung ist eine wichtige Grundvoraussetzung für viele Computer-Vision-Algorithmen wie Stereo-Vision und visuelle Odometrie. Das Ziel der Kamerakalibrierung besteht darin, sowohl die örtliche Lage der Kameras als auch deren Abbildungsmodell zu bestimmen. Das Abbildungsmodell einer Kamera beschreibt den Zusammenhang zwischen der 3D-Welt und der Bildebene. Aktuell werden häufig einfache globale Kamera-Modelle in einem Kalibrierprozess geschätzt, welcher mit vergleichsweise geringem Aufwand und einer großen Fehlertoleranz durchgeführt werden kann. Um das resultierende Kameramodell zu bewerten, wird in der Regel der Rückprojektionsfehler als Maß herangezogen. Jedoch können auch einfache Kameramodelle, die das Abbildungsverhalten von optischen Systemen nicht präzise beschreiben können, niedrige Rückprojektionsfehler erzielen. Dies führt dazu, dass immer wieder schlecht kalibrierte Kameramodelle nicht als solche identifiziert werden. Um dem entgegen zu wirken, wird in dieser Arbeit ein neues kontinuierliches nicht-zentrales Kameramodell basierend auf B-Splines vorgeschlagen. Dieses Abbildungsmodell ermöglicht es, verschiedene Objektive und nicht-zentrale Verschiebungen, die zum Beispiel durch eine Platzierung der Kamera hinter einer Windschutzscheibe entstehen, akkurat abzubilden. Trotz der allgemeinen Modellierung kann dieses Kameramodell durch einen einfach zu verwendenden Schachbrett-Kalibrierprozess geschätzt werden. Um Kalibrierergebnisse zu bewerten, wird anstelle des mittleren Rückprojektionsfehlers ein Kalibrier-Benchmark vorgeschlagen. Die Grundwahrheit des Kameramodells wird durch ein diskretes Sichtstrahlen-basiertes Modell beschrieben. Um dieses Modell zu schätzen, wird ein Kalibrierprozess vorgestellt, welches ein aktives Display als Ziel verwendet. Dabei wird eine lokale Parametrisierung für die Sichtstrahlen vorgestellt und ein Weg aufgezeigt, die Oberfläche des Displays zusammen mit den intrinsischen Kameraparametern zu schätzen. Durch die Schätzung der Oberfläche wird der mittlere Punkt-zu-Linien-Abstand um einen Faktor von mehr als 20 reduziert. Erst dadurch kann das so geschätzte Kameramodell als Grundwahrheit dienen. Das vorgeschlagene Kameramodell und die dazugehörigen Kalibrierprozesse werden durch eine ausführliche Auswertung in Simulation und in der echten Welt mithilfe des neuen Kalibrier-Benchmarks bewertet. Es wird gezeigt, dass selbst in dem vereinfachten Fall einer ebenen Glasscheibe, die vor der Kamera platziert ist, das vorgeschlagene Modell sowohl einem zentralen als auch einem nicht-zentralen globalen Kameramodell überlegen ist. Am Ende wird die Praxistauglichkeit des vorgeschlagenen Modells bewiesen, indem ein automatisches Fahrzeug kalibriert wird, das mit sechs Kameras ausgestattet ist, welche in unterschiedliche Richtungen zeigen. Der mittlere Rückprojektionsfehler verringert sich durch das neue Modell bei allen Kameras um den Faktor zwei bis drei. Der Kalibrier-Benchmark ermöglicht es in Zukunft, die Ergebnisse verschiedener Kalibrierverfahren miteinander zu vergleichen und die Genauigkeit des geschätzten Kameramodells mithilfe der Grundwahrheit akkurat zu bestimmen. Die Verringerung des Kalibrierfehlers durch das neue vorgeschlagene Kameramodell hilft die Genauigkeit weiterführender Algorithmen wie Stereo-Vision, visuelle Odometrie oder 3D-Rekonstruktion zu erhöhen

Genauigkeitsuntersuchung von binokularen Normalenvektoren für die Umfeldwahrnehmung

In der vorliegenden Arbeit wird eine Genauigkeitsuntersuchung von Normalenvektoren aus binokularen Kamerasystemen vorgestellt, die eine Modellierung der Orientierungsunsicherheit der Normalenvektoren aus wenigen Parametern ermöglicht. Die Ergebnisse der Genauigkeitsuntersuchung werden verwendet, um zwei Methoden zur Umfelderfassung aus Orientierungsinformationen auszulegen: eine Freibereichsschätzung für Fahrzeuge sowie eine Treppendetektion für Menschen mit eingeschränkter Sehfähigkeit