Computing Camera Positions from a Multi-Camera Head

This paper presents a method of computing camera positions from a sequence of overlapping images obtained from a binocular/trinocular camera head. First, we find matching features among the images at each camera head position. Because the individual cameras are calibrated we can directly we can directly compute the 3D coordinates of these features using triangulation. Then we find matching features across adjacent images in the camera sequence. We compute the fundamental matrix between image pairs, and then the trilinear tensor between image triplets. The corresponding features that support the overlapping trilinear tensors are very reliable. Some of these matching features across the image sequence are also matching features among the images at each camera head location. This creates a potential set of matching 3D features between adjacent images in the sequence. We compute the transformation between the camera positions in the image sequence using these matching 3D feature co-ordinates. Using multiple cameras has a number of advantages over computing the camera positions from a single camera. We directly obtain a Euclidean reconstruction of the camera path, we can reliably process very small motions, and there are no motion degeneracies.Le pr\ue9sent document d\ue9crit une m\ue9thode de calcul des positions de cam\ue9ra \ue0 partir d'une s\ue9quence d'images chevauchantes obtenues \ue0 l'aide d'une t\ueate de cam\ue9ra binoculaire/trinoculaire. D'abord, nous trouvons les caract\ue9ristiques appari\ue9es parmi les images de chaque position de t\ueate de cam\ue9ra. Puisque les cam\ue9ras individuelles sont \ue9talonn\ue9es, nous pouvons calculer directement les coordonn\ue9es 3D de ces caract\ue9ristiques par triangulation. Nous trouvons ensuite les caract\ue9ristiques appari\ue9es entre images adjacentes dans la s\ue9quence en cause. Nous calculons la matrice fondamentale entre les paires d'images, et ensuite le tenseur trilin\ue9aire entre les triplets d'images. Les caract\ue9ristiques appari\ue9es qui prennent en charge les tenseurs trilin\ue9aires chevauchants sont tr\ue8s fiables. Certaines de ces caract\ue9ristiques appari\ue9es dans la s\ue9quence d'images sont \ue9galement des caract\ue9ristiques appari\ue9es parmi les images \ue0 chacune des positions de la t\ueate de cam\ue9ra, ce qui cr\ue9e un ensemble potentiel de caract\ue9ristique 3D appari\ue9es entre les images adjacentes d'une s\ue9quence. Nous calculons la transformation entre les positions de cam\ue9ra dans la s\ue9quence d'images \ue0 l'aide des coordonn\ue9es des caract\ue9ristiques 3D appari\ue9es. L'utilisation de plusieurs cam\ue9ras pr\ue9sente un certain nombre d'avantages par rapport au calcul des positions de cam\ue9ra \ue0 partir d'une seule cam\ue9ra. Nous obtenons ainsi directement une reconstruction euclidienne du trajet de la cam\ue9ra, nous pouvons traiter de fa\ue7on fiable des mouvements tr\ue8s faibles et le mouvement ne pr\ue9sente aucune d\ue9g\ue9n\ue9rescence.NRC publication: Ye