Kamerakalibrierung
In einem System zur Bildverarbeitung ist die Erzeugung digitaler Bilder der erste Schritt. Die Aufnahme eines Bildes ist nichts anderes als eine Projektion der betrachteten Szene auf den Sensor der Kamera; 3D Weltpunkte werden auf 2D Bildpunkte abgebildet. Bildverarbeitung, oder hier besser Computer Vision, versucht Bilder zu interpretieren; aus dem Bild sollen Rückschlüsse auf die Szene gezogen werden. Dieses inverse Problem kann nur gelöst werden, wenn man ein Verständnis darüber hat, wie das Bild als Projektion der Welt entstanden ist. Diese Abbildung wird durch ein geeignetes Kameramodell nachgebildet.
In einem Kameramodell stecken verschiedene physikalische und geometrische Parameter. Die Bestimmung dieser Kameraparameter wird Kamerakalibrierung genannt. Die Kalibrierung erfolgt durch die Aufnahme eines Kalibrierungsmusters, welches Referenzpunkte in der 3D-Welt bereitstellt; diese Referenzpunkte zusammen mit ihren Bildpunkten bilden die Grundlage zur Berechnung der Kameraparameter.
Dieser Praktikumsversuch ist wie folgt organisiert: Zunächst wird der prinzipielle Aufbau einer Digitalkamera vorgestellt. Es werden die geometrischen Modelle besprochen, welche als Representation einer realen Kamera zu Grunde gelegt werden. Dann werden die beiden Kalibrierungsverfahren beschrieben, welche die größte Verbreitung in der Bildverarbeitung gefunden haben. Das erste Verfahren ist die sogenannte direkte lineare Transformation (DLT-Algorithmus), welche sich durch das ausschließliche Lösen von linearen Gleichungen auszeichnet. Das Verfahren nach Tsai modelliert zusätzlich Verzerrungen der Kamera und wird in der Praxis häufig verwendet. Im praktischen Teil des Versuches sind zuerst die Kalibrierungspunkte im Bild zu bestimmen. Dann werden die Parameter der Kamera mittels der vorgestellten Verfahren berechnet und die Ergebnisse bewertet.
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Institut für Informatik, Lehrstuhl für Mustererkennung und Bildverarbeitung,