Bundle Adjustment and System Calibration with Points at Infinity for Omnidirectional Camera Systems Bündelausgleichung und Systemkalibrierung mit Punkten im Unendlichen für omnidirektionale Kamerasysteme
Bundle Adjustment and System Calibration with Points at Infinity for Omnidirectional Camera Systems Bündelausgleichung und Systemkalibrierung mit Punkten im Unendlichen für omnidirektionale Kamerasysteme
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全向相机系统的束调整和无限远点系统校准
DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Wolfgang Förstner
中科院分区：
文献类型：
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作者：
J. Schneider;Wolfgang Förstner
我们提出了一种多视角摄像机的标定方法，它提供了一个严格的最大似然估计的相互方向的摄像机在一个刚性的多摄像机系统。不需要校准目标，只需要多相机系统的运动，以获取高度纹理和静态场景的同步图像。具有非重叠视图的多相机系统必须在场景内旋转，使得对应点在不同曝光时间在不同相机中可见。通过使用投影共线性方程的扩展版本，可以在一个光束法平差中优化所有估计，其中我们约束要固定的相机的相对姿态。为了稳定摄像机的方位--尤其是旋转--通常应该在光束法平差中使用水平线上的点，这是经典的光束法平差程序所不能做到的。我们使用的图像和场景点的齐次坐标的最小表示，这使我们能够使用像鱼眼相机和场景点在一个很大的距离，从相机，甚至在无限远的单视点全向相机的图像。我们展示了我们的校准方法在（1）来自Point Grey的全向多相机系统Ladybug 3上的结果，（2）一个带有五台摄像机的摄像机装置，用于采集复杂的三维结构;（3）一个安装在无人机上的摄像机装置，由四台鱼眼摄像机组成，提供大视场，用于项目MoD中的视觉里程计和障碍物检测（DFG-项目FOR 1505“按需制图”）。Zusammenfassung：Bündelausgleichung und Systemkalibrierung mit Punkten im Unendlichen für omnidirektionale Kamerasysteme.在这篇文章中，我们提出了一种用于多摄像机系统的校准方法，该方法具有最大可能性-。Zielmarken韦尔登不benötigt。同步图片必须在一个鲜明的文本统计中显示韦尔登。多画面系统，由于画面不太清晰，韦尔登将镜头旋转，因此，在镜头前的镜头中，相应的画面也不太清晰。Unter Verwendung einer erweiterten projektiven Kollinearitätsgleichung können alle zu schätzenden Größen in einer Bündelausgleichung optimiert韦尔登.为了使定向运动的稳定性--基于旋转运动--在韦尔登的水平线上解决问题，经典的布拉格拉格计划并不存在。Wir benutzen eine minimale Repräsentation für homogene Koordinaten für Bildund Objektpunkte，welche es uns ermöglicht，mit Bildern omnidirektionaler Kameras wie Fisheye-Kameras und mit Objektpunkten，welche weit entfernt oder im Unendlichen liegen，umzugehen.我们将采用以下的校准方法：（1）灰点多路多摄像机系统Ladybug 3，（2）一个带有fünf Kameras zur Aufnahme komplexer 3DStrukturen的摄像机系统，以及（3）一个带有五个Fisheye-Kameras的Drohne montiertes摄像机系统，welches ein greßes Sichtfeld besitzt und zur visuellen Odometrie und zur Hinderniserkennung im Projekt MoD（DFG-Projekt FOR 1505“Mapping on Demand”）
We present a calibration method for multi-view cameras that provides a rigorous maximum likelihood estimation of the mutual orientation of the cameras within a rigid multi-camera system. No calibration targets are needed, just a movement of the multi-camera system taking synchronized images of a highly textured and static scene. Multi-camera systems with non-overlapping views have to be rotated within the scene so that corresponding points are visible in different cameras at different times of exposure. By using an extended version of the projective collinearity equation all estimates can be optimized in one bundle adjustment where we constrain the relative poses of the cameras to be fixed. For stabilizing camera orientations – especially rotations – one should generally use points at the horizon within the bundle adjustment, which classical bundle adjustment programs are not capable of. We use a minimal representation of homogeneous coordinates for image and scene points which allows us to use images of omnidirectional cameras with single viewpoint like fisheye cameras and scene points at a large distance from the camera or even at infinity. We show results of our calibration method on (1) the omnidirectional multi-camera system Ladybug 3 from Point Grey, (2) a camera-rig with five cameras used for the acquisition of complex 3D structures and (3) a camera-rig mounted on a UAV consisting of four fisheye cameras which provide a large field of view and which is used for visual odometry and obstacle detection in the project MoD (DFG-Project FOR 1505 “Mapping on Demand”). Zusammenfassung: Bündelausgleichung und Systemkalibrierung mit Punkten im Unendlichen für omnidirektionale Kamerasysteme. In diesem Artikel stellen wir eine Kalibrierungsmethode für Multikamerasysteme vor, welche eine strenge MaximumLikelihood-Schätzung der gegenseitigen Orientierungen der Kameras innerhalb eines starren Multikamerasystems ermöglicht. Zielmarken werden nicht benötigt. Das synchronisiert Bilder aufnehmende Kamerasystem muss lediglich in einer stark texturierten statischen Szene bewegt werden. Multikamerasysteme, deren Bilder sich nicht überlappen, werden innerhalb der Szene rotiert, so dass korrespondierende Punkte in jeder Kamera zu unterschiedlichen Aufnahmezeitpunkten sichtbar sind. Unter Verwendung einer erweiterten projektiven Kollinearitätsgleichung können alle zu schätzenden Größen in einer Bündelausgleichung optimiert werden. Zur Stabilisierung der Kameraorientierungen – besonders der Rotationen – sollten Punkte am Horizont in der Bündelausgleichung verwendet werden, wozu klassische Bündelausgleichungsprogramme nicht in der Lage sind. Wir benutzen eine minimale Repräsentation für homogene Koordinaten für Bildund Objektpunkte, welche es uns ermöglicht, mit Bildern omnidirektionaler Kameras wie Fisheye-Kameras und mit Objektpunkten, welche weit entfernt oder im Unendlichen liegen, umzugehen. Wir zeigen Ergebnisse unserer Kalibrierungsmethode für (1) das omnidirektionale Multikamerasystem Ladybug 3 von Point Grey, (2) ein Kamerasystem mit fünf Kameras zur Aufnahme komplexer 3DStrukturen und (3) ein auf eine Drohne montiertes Kamerasystem mit vier Fisheye-Kameras, welches ein großes Sichtfeld besitzt und zur visuellen Odometrie und zur Hinderniserkennung im Projekt MoD (DFG-Projekt FOR 1505 ”Mapping on Demand“) verwendet wird.