Dissertation (Metadaten)
Titel (original):Eye-to-Eye Calibration - Extrinsic Calibration of Multi-Camera Systems Using Hand-Eye Calibration Methods
(übersetzt):Eye-to-Eye Calibration. Extrinsische Kalibrierung von Mehrkamerasystemen mittels Hand-Auge-Kalibrierverfahren
 
Autor:Sandro Esquivel
 
URN:NBN:urn:nbn:de:gbv:8-diss-171823
 
Fakultät:Technische Fakultät
DDC Sachgebiet:004 Informatik
 
Datum der mdl. Prüfung:10.06.2015
 
Referent(in):Prof. Dr. Reinhard Koch
Korreferent(en) Korreferentin:Prof. Dr. Joachim Denzler
 
Beschreibung (original):The problem addressed in this thesis is the extrinsic calibration of embedded multi-camera systems without overlapping views, i.e., to determine the positions and orientations of rigidly coupled cameras with respect to a common coordinate frame from captured images. Such camera systems are of increasing interest for computer vision applications due to their large combined field of view, providing practical use for visual navigation and 3d scene reconstruction. However, in order to propagate observations from one camera to another, the parameters of the coordinate transformation between both cameras have to be determined accurately. Classical methods for extrinsic camera calibration relying on spatial correspondences between images cannot be applied here. The central topic of this work is an analysis of methods based on hand-eye calibration that exploit constraints of rigidly coupled motions to solve this problem from visual camera ego-motion estimation only, without need for additional sensors for pose tracking such as inertial measurement units or vehicle odometry. The resulting extrinsic calibration methods are referred to as "eye-to-eye calibration". We provide solutions based on pose measurements (geometric eye-to-eye calibration), decoupling the actual pose estimation from the extrinsic calibration, and solutions based on images measurements (visual eye-to-eye calibration), integrating both steps within a general Structure from Motion framework. Specific solutions are also proposed for critical motion configurations such as planar motion which often occurs in vehicle-based applications.
 
(übersetzt):Diese Arbeit beschäftigt sich mit der extrinsischen Kalibrierung von Mehrkamerasystemen ohne überlappende Sichtbereiche aus Bildfolgen. Die extrinsischen Parameter fassen dabei Lage und Orientierung der als starr-gekoppelt vorausgesetzten Kameras in Bezug auf ein gemeinsames Referenzkoordinatensystem zusammen. Die Minimierung der Redundanz der einzelnen Sichtfelder zielt dabei auf ein möglichst großes kombiniertes Sichtfeld aller Kameras ab. Solche Aufnahmesysteme haben sich in den letzten Jahren als hilfreich für eine Reihe von Aufgabenstellungen der Computer Vision erwiesen, z. B. in den Bereichen der visuellen Navigation und der bildbasierten 3D-Szenenrekonstruktion. Um Messungen der einzelnen Kameras sinnvoll zusammenzuführen, müssen die Parameter der Koordinatentransformationen zwischen den Kamerakoordinatensystemen möglichst exakt bestimmt werden. Klassische Methoden zur extrinsischen Kamerakalibrierung basieren in der Regel auf räumlichen Korrespondenzen zwischen Kamerabildern, was ein überlappendes Sichtfeld voraussetzt. In dieser Arbeit werden alternative Methoden zur Lagebestimmung von Kameras innerhalb eines Mehrkamerasystems untersucht, die auf der Hand-Auge-Kalibrierung basieren und Zwangsbedingungen starr-gekoppelter Bewegung ausnutzen. Das Problem soll dabei im Wesentlichen anhand von Bilddaten gelöst werden, also unter Verzicht auf zusätzliche Inertialsensoren oder odometrische Daten. Die daraus abgeleiteten extrinsischen Kalibrierverfahren werden in Anlehnung an die Hand-Auge-Kalibrierung als Eye-to-Eye Calibration bezeichnet. Es werden Lösungsverfahren vorgestellt, die ausschließlich auf Posemessdaten basieren und den Prozess der Poseschätzung von der eigentlichen Kalibrierung entkoppeln, sowie Erweiterungen, die direkt auf visuellen Informationen der einzelnen Kameras basieren. Die beschriebenen Ansätze führen zu dem Entwurf eines Structure-from-Motion-Verfahrens, das Poseschätzung, Rekonstruktion der Szenengeometrie und extrinsische Kalibrierung der Kameras integriert. Bewegungskonfigurationen, die zu Singularitäten in den Kopplungsgleichungen führen, werden gesondert analysiert und es werden spezielle Lösungsstrategien zur partiellen Kalibrierung für solche Fälle entworfen. Ein Schwerpunkt liegt hier auf Bewegung in der Ebene, da diese besonders häufig in Anwendungsszenarien auftritt, in denen sich das Kamerasystem in oder auf einem Fahrzeug befindet.
 
Schlagworte:computer vision, photogrammetry, 3D reconstruction, camera calibration, hand-eye calibration, Structure from Motion, bundle adjustment
Computer Vision, Photogrammetrie, 3D-Szenenrekonstruktion, Kamerakalibrierung, Hand-Auge-Kalibrierung, Structure from Motion, Bündelblockausgleichung
 
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