[{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BlogPosting","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki20\/2021\/01\/01\/kameraresektion-wikipedia\/#BlogPosting","mainEntityOfPage":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki20\/2021\/01\/01\/kameraresektion-wikipedia\/","headline":"Kameraresektion – Wikipedia","name":"Kameraresektion – Wikipedia","description":"Dieser Artikel befasst sich mit der klassischen Kamerakalibrierung. 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Informationen zur Kalibrierung ohne spezielle Objekte in der Szene finden Sie unter Automatische Kalibrierung der Kamera.Resektion der Kamera ist der Prozess des Sch\u00e4tzens der Parameter eines Lochkameramodells, das sich der Kamera ann\u00e4hert, die ein bestimmtes Foto oder Video erzeugt hat.  Normalerweise werden die Lochkameraparameter in einer 3 \u00d7 4-Matrix dargestellt, die als Kameramatrix bezeichnet wird.  Dieser Prozess wird oft genannt geometrische Kamerakalibrierung oder einfach KamerakalibrierungDieser Begriff kann sich jedoch auch auf die photometrische Kamerakalibrierung beziehen.Table of ContentsDefinitionen[edit]Homogene Koordinaten[edit]Projektion[edit]Eigenparameter[edit]Extrinsische Parameter[edit]Algorithmen[edit]Zhangs Methode[edit]Ableitung[edit]Tsais Algorithmus[edit]Selbys Methode (f\u00fcr R\u00f6ntgenkameras)[edit]Siehe auch[edit]Verweise[edit]Externe Links[edit]Definitionen[edit]Resektion der Kamera bestimmt, welches einfallende Licht jedem Pixel auf dem resultierenden Bild zugeordnet ist.  In einer idealen Lochkamera reicht dazu eine einfache Projektionsmatrix aus.  Bei komplexeren Kamerasystemen k\u00f6nnen Fehler aufgrund von falsch ausgerichteten Linsen und Verformungen in ihren Strukturen zu komplexeren Verzerrungen im endg\u00fcltigen Bild f\u00fchren.  Die Kameraprojektionsmatrix wird aus den intrinsischen und extrinsischen Parametern der Kamera abgeleitet und h\u00e4ufig durch die Reihe von Transformationen dargestellt.  B. eine Matrix von kameraeigenen Parametern, eine 3 \u00d7 3-Rotationsmatrix und einen Translationsvektor.  Die Kameraprojektionsmatrix kann verwendet werden, um Punkte im Bildraum einer Kamera mit Orten im 3D-Weltraum zu verkn\u00fcpfen.Die Kameraresektion wird h\u00e4ufig bei der Anwendung von Stereovision verwendet, bei der die Kameraprojektionsmatrizen von zwei Kameras verwendet werden, um die 3D-Weltkoordinaten eines Punkts zu berechnen, der von beiden Kameras betrachtet wird.Manche Leute nennen das KamerakalibrierungViele beschr\u00e4nken jedoch den Begriff Kamerakalibrierung nur f\u00fcr die Sch\u00e4tzung interner oder intrinsischer Parameter.Homogene Koordinaten[edit]In diesem Zusammenhang verwenden wir   [u\u00a0v\u00a01]T.{ displaystyle [u v 1]^ {T}}  um eine 2D-Punktposition in darzustellen Pixel Koordinaten und [xw\u00a0yw\u00a0zw\u00a01]T.{ displaystyle [x_{w} y_{w} z_{w} 1]^ {T}}  wird verwendet, um eine 3D-Punktposition in darzustellen Welt Koordinaten.  In beiden F\u00e4llen werden sie in homogenen Koordinaten dargestellt (dh sie haben eine zus\u00e4tzliche letzte Komponente, die anf\u00e4nglich gem\u00e4\u00df Konvention eine 1 ist), was die h\u00e4ufigste Notation in der Robotik und bei Starrk\u00f6rper-Transformationen ist.Projektion[edit]Bezugnehmend auf das Lochkameramodell eine Kameramatrix M.{ displaystyle M}  wird verwendet, um eine projektive Zuordnung von zu bezeichnen Welt Koordinaten zu Pixel Koordinaten.zc[uv1]=K.[RT][xwywzw1]=M.[xwywzw1]{ displaystyle z_ {c} { begin {bmatrix} u \\ v \\ 1  end {bmatrix}} = K , { begin {bmatrix} R & T  end {bmatrix}} { begin {bmatrix} x_ {w} \\ y_ {w} \\ z_ {w} \\ 1  end {bmatrix}} = M { begin {bmatrix} x_ {w} \\ y_ {w} \\ z_ {w} \\ 1  end {bmatrix}}}wo M.=K.[RT]{ displaystyle M = K , { begin {bmatrix} R & T  end {bmatrix}}}.Eigenparameter[edit]K.=[\u03b1x\u03b3u000\u03b1yv000010]{ displaystyle K = { begin {bmatrix}  alpha _ {x} &  gamma & u_ {0} & 0 \\ 0 &  alpha _ {y} & v_ {0} & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0  end {bmatrix}}}Die intrinsische Matrix K.{ displaystyle K}  enth\u00e4lt 5 intrinsische Parameter des spezifischen Kameramodells.  Diese Parameter umfassen Brennweite, Bildsensorformat und Hauptpunkt.  Die Parameter \u03b1x=f\u22c5mx{ displaystyle  alpha _ {x} = f  cdot m_ {x}}  und \u03b1y=f\u22c5my{ displaystyle  alpha _ {y} = f  cdot m_ {y}}  stellen die Brennweite in Pixel dar, wobei mx{ displaystyle m_ {x}}  und my{ displaystyle m_ {y}}  sind die Umkehrungen der Breite und H\u00f6he eines Pixels auf der Projektionsebene und f{ displaystyle f}  ist die Brennweite in Bezug auf die Entfernung.[1]\u03b3{ displaystyle  gamma}    stellt den Versatzkoeffizienten zwischen der x- und der y-Achse dar und ist h\u00e4ufig 0.u0{ displaystyle u_ {0}}  und v0{ displaystyle v_ {0}}  stellen den Hauptpunkt dar, der sich idealerweise in der Bildmitte befindet.Nichtlineare intrinsische Parameter wie Linsenverzerrung sind ebenfalls wichtig, obwohl sie nicht in das durch die intrinsische Parametermatrix beschriebene lineare Kameramodell aufgenommen werden k\u00f6nnen.  Viele moderne Kamerakalibrierungsalgorithmen sch\u00e4tzen diese intrinsischen Parameter auch in Form nichtlinearer Optimierungstechniken.  Dies erfolgt in Form einer Optimierung der Kamera- und Verzerrungsparameter in Form einer sogenannten B\u00fcndeleinstellung.Extrinsische Parameter[edit][R3\u00d73T3\u00d7101\u00d731]4\u00d74{ displaystyle {} { begin {bmatrix} R_ {3  times 3} & T_ {3  times 1} \\ 0_ {1  times 3} & 1  end {bmatrix}} _ {4  times 4}}R.,T.{ displaystyle R, T}  sind die extrinsische Parameter die die Koordinatensystemtransformationen von 3D-Weltkoordinaten zu 3D-Kamerakoordinaten bezeichnen.  Entsprechend definieren die extrinsischen Parameter die Position des Kamerazentrums und die Richtung der Kamera in Weltkoordinaten. T.{ displaystyle T}  ist die Position des Ursprungs des Weltkoordinatensystems, ausgedr\u00fcckt in Koordinaten des kamerazentrierten Koordinatensystems. T.{ displaystyle T}  wird oft f\u00e4lschlicherweise als Position der Kamera angesehen.  Die Position, C.{ displaystyle C}, der Kamera in Weltkoordinaten ausgedr\u00fcckt ist C.=– –R.– –1T.=– –R.T.T.{ displaystyle C = -R ^ {- 1} T = -R ^ {T} T}  (schon seit R.{ displaystyle R}  ist eine Rotationsmatrix).Die Kamerakalibrierung wird h\u00e4ufig in einem fr\u00fchen Stadium der Bildverarbeitung eingesetzt.Wenn eine Kamera verwendet wird, wird Licht aus der Umgebung auf eine Bildebene fokussiert und erfasst.  Dieser Vorgang reduziert die Abmessungen der von der Kamera aufgenommenen Daten von drei auf zwei (Licht aus einer 3D-Szene wird auf einem 2D-Bild gespeichert).  Jedes Pixel in der Bildebene entspricht daher einem Lichtstrahl aus der Originalszene.Algorithmen[edit]Es gibt viele verschiedene Ans\u00e4tze, um die intrinsischen und extrinsischen Parameter f\u00fcr ein bestimmtes Kamera-Setup zu berechnen.  Die h\u00e4ufigsten sind:DLT-Methode (Direct Linear Transformation)Zhangs MethodeTsais MethodeSelbys Methode (f\u00fcr R\u00f6ntgenkameras)Zhangs Methode[edit]Diese Abteilung braucht Erweiterung. Sie k\u00f6nnen helfen, indem Sie es hinzuf\u00fcgen.  ((Dezember 2008)Zhang Modell [2][3]  ist eine Kamerakalibrierungsmethode, die herk\u00f6mmliche Kalibrierungstechniken (bekannte Kalibrierungspunkte) und Selbstkalibrierungstechniken (Entsprechung zwischen den Kalibrierungspunkten, wenn sie sich an verschiedenen Positionen befinden) verwendet.  Um eine vollst\u00e4ndige Kalibrierung nach der Zhang-Methode durchzuf\u00fchren, sind mindestens drei verschiedene Bilder des Kalibrierungsziels \/ Messger\u00e4ts erforderlich, entweder durch Bewegen des Messger\u00e4ts oder der Kamera selbst.  Wenn einige der intrinsischen Parameter als Daten angegeben werden (Orthogonalit\u00e4t des Bildes oder Koordinaten des optischen Zentrums), kann die Anzahl der erforderlichen Bilder auf zwei reduziert werden.In einem ersten Schritt eine Ann\u00e4herung an die gesch\u00e4tzte Projektionsmatrix H.{ displaystyle H}  zwischen dem Kalibrierungsziel und der Bildebene wird unter Verwendung der DLT-Methode bestimmt.[4]  Anschlie\u00dfend werden Selbstkalibrierungstechniken angewendet, um das Bild der absoluten konischen Matrix zu erhalten [Link].  Der Hauptbeitrag der Zhang-Methode besteht darin, ein eingeschr\u00e4nktes Instrument zu extrahieren K.{ displaystyle K}  und n{ displaystyle n}  Anzahl von R.{ displaystyle R}  und T.{ displaystyle T}  Kalibrierungsparameter von n{ displaystyle n}  Pose des Kalibrierziels.Ableitung[edit]Angenommen, wir haben eine Homographie H.{ displaystyle { textbf {H}}}  das kartiert Punkte x\u03c0{ displaystyle x _ { pi}}  auf einer “Sondenebene” \u03c0{ displaystyle  pi}  zu Punkten x{ displaystyle x}  auf dem Bild.Die kreisf\u00f6rmigen Punkte ich,J.=[1\u00b1j0]T.{ displaystyle I, J = { begin {bmatrix} 1 &  pm j & 0  end {bmatrix}} ^ { mathrm {T}}}  liegen auf unserer beiden Sondenebene \u03c0{ displaystyle  pi}  und auf dem absoluten Kegel \u03a9\u221e{ displaystyle  Omega _ { infty}}.  Liegen auf \u03a9\u221e{ displaystyle  Omega _ { infty}}  bedeutet nat\u00fcrlich, dass sie auch auf die projiziert werden Bild des absoluten Kegels (IAC) \u03c9{ displaystyle  omega}also x1T.\u03c9x1=0{ displaystyle x_ {1} ^ {T}  omega x_ {1} = 0}  und x2T.\u03c9x2=0{ displaystyle x_ {2} ^ {T}  omega x_ {2} = 0}.  Die Kreispunkte projizieren alsx1=H.ich=[h1h2h3][1j0]=h1+jh2x2=H.J.=[h1h2h3][1\u2212j0]=h1– –jh2{ displaystyle { begin {align} x_ {1} & = { textbf {H}} I = { begin {bmatrix} h_ {1} & h_ {2} & h_ {3}  end {bmatrix}} { begin {bmatrix} 1 \\ j \\ 0  end {bmatrix}} = h_ {1} + jh_ {2} \\ x_ {2} & = { textbf {H}} J = { begin {bmatrix} h_ {1} & h_ {2} & h_ {3}  end {bmatrix}} { begin {bmatrix} 1 \\ – j \\ 0  end {bmatrix}} = h_ {1} -jh_ {2}  end {ausgerichtet}}}.Wir k\u00f6nnen tats\u00e4chlich ignorieren x2{ displaystyle x_ {2}}  w\u00e4hrend wir unseren neuen Ausdruck f\u00fcr ersetzen x1{ displaystyle x_ {1}}  wie folgt:x1T.\u03c9x1=((h1+jh2)T.\u03c9((h1+jh2)=((h1T.+jh2T.)\u03c9((h1+jh2)=h1T.\u03c9h1+j((h2T.\u03c9h2)=0{ displaystyle { begin {align} x_ {1} ^ {T}  omega x_ {1} & =  left (h_ {1} + jh_ {2}  right) ^ {T}  omega  left (h_ {1} + jh_ {2}  rechts) \\ & =  links (h_ {1} ^ {T} + jh_ {2} ^ {T}  rechts)  omega  links (h_ {1} + jh_ { 2}  rechts) \\ & = h_ {1} ^ {T}  omega h_ {1} + j  links (h_ {2} ^ {T}  omega h_ {2}  rechts) \\ & = 0  end {align}}}Tsais Algorithmus[edit]Diese Abteilung braucht Erweiterung. Sie k\u00f6nnen helfen, indem Sie es hinzuf\u00fcgen.  ((Dezember 2015)Es handelt sich um einen zweistufigen Algorithmus, der die Pose (3D-Ausrichtung sowie Verschiebung der x- und y-Achse) in der ersten Stufe berechnet.  In der zweiten Stufe werden die Brennweite, die Verzerrungskoeffizienten und die Translation der Z-Achse berechnet.[5]Selbys Methode (f\u00fcr R\u00f6ntgenkameras)[edit]Diese Abteilung braucht Erweiterung. Sie k\u00f6nnen helfen, indem Sie es hinzuf\u00fcgen.  ((Oktober 2011)Selbys Kamerakalibrierungsmethode[6]  befasst sich mit der automatischen Kalibrierung von R\u00f6ntgenkamerasystemen.  R\u00f6ntgenkamerasysteme, bestehend aus der R\u00f6ntgenerzeugungsr\u00f6hre und einem Festk\u00f6rperdetektor, k\u00f6nnen als Lochkamerasysteme modelliert werden, die 9 intrinsische und extrinsische Kameraparameter umfassen.  Die intensit\u00e4tsbasierte Registrierung basierend auf einem beliebigen R\u00f6ntgenbild und einem Referenzmodell (als tomographischer Datensatz) kann dann verwendet werden, um die relativen Kameraparameter zu bestimmen, ohne dass ein spezieller Kalibrierungsk\u00f6rper oder Grundwahrheitsdaten erforderlich sind.Siehe auch[edit]Verweise[edit]^ Richard Hartley und Andrew Zisserman (2003). Geometrie mit mehreren Ansichten in Computer Vision.  Cambridge University Press.  S. 155\u2013157.  ISBN 0-521-54051-8.^ Z. Zhang, “Eine flexible neue Technik zur Kamerakalibrierung”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Band 22, Nr. 11, Seiten 1330\u20131334, 2000^ P. Sturm und S. Maybank, “Zur ebenenbasierten Kamerakalibrierung: ein allgemeiner Algorithmus, Singularit\u00e4ten, Anwendungen”, In Proceedings der IEEE-Konferenz \u00fcber Computer Vision und Mustererkennung (CVPR), Seiten 432\u2013437, Fort Collins, CO, USA, Juni 1999^ Abdel-Aziz, YI, Karara, HM “Direkte lineare Transformation von Komparatorkoordinaten in Objektraumkoordinaten in der Nahbereichsphotogrammetrie“, Proceedings of the Symposium on Close-Range Photogrammetry (S. 1-18), Falls Church, VA: Amerikanische Gesellschaft f\u00fcr Photogrammetrie, (1971)^ Roger Y. Tsai, “Eine vielseitige Kamerakalibrierung f\u00fcr hochgenaue 3D-Bildverarbeitungsmessung mit handels\u00fcblichen Fernsehkameras und Objektiven”, IEEE Journal of Robotics and Automation.  RA-3, Nr. 4, August 1987^ Boris Peter Selby et al., “Patientenpositionierung mit Selbstkalibrierung des R\u00f6ntgendetektors f\u00fcr die bildgef\u00fchrte Therapie”, Australasian Physical & Engineering Science in Medicine, Band 34, Nr. 3, Seiten 391\u2013400, 2011Externe Links[edit]"},{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki20\/#breadcrumbitem","name":"Enzyklop\u00e4die"}},{"@type":"ListItem","position":2,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki20\/2021\/01\/01\/kameraresektion-wikipedia\/#breadcrumbitem","name":"Kameraresektion – Wikipedia"}}]}]