Li, Zaijuan ; Willert, Volker (2020)
Subtleties of extrinsic calibration of cameras with non-overlapping fields of view.
In: tm - Technisches Messen, 2019, 86 (7-8)
doi: 10.25534/tuprints-00014532
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (Abstract)

The calibration of the relative pose between rigidly connected cameras with non-overlapping fields of view (FOV) is a prerequisite for many applications. In this paper, the subtleties of the experimental realization of such calibration optimization methods like in (Z. Liu, et al., Measurement Science and Technology, 2011, Z. Li, V. Willert, Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2018) are presented. Two strategies that could be adapted to certain optimization processes to find better local minima are evaluated. The first strategy is a careful measurement acquisition of pose pairs for solving the calibration problem, which improves the accuracy of the initial value for the following non-linear refinement. The second strategy is the introduction of a quality measure for the image data used for the calibration, which is based on the projection size of the known planar calibration patterns on the image. We show that introducing an additional weighting to the optimization objective chosen as a function of that quality measure improves calibration accuracy and increases robustness against noise. The above strategies are integrated into different setups and their improvement is demonstrated both in simulation and real-world experiment.

Typ des Eintrags:	Artikel
Erschienen:	2020
Autor(en):	Li, Zaijuan ; Willert, Volker
Art des Eintrags:	Zweitveröffentlichung
Titel:	Subtleties of extrinsic calibration of cameras with non-overlapping fields of view
Sprache:	Englisch
Publikationsjahr:	2020
Ort:	Darmstadt
Publikationsdatum der Erstveröffentlichung:	2019
Verlag:	De Gruyter
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe:	tm - Technisches Messen
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift:	86
(Heft-)Nummer:	7-8
DOI:	10.25534/tuprints-00014532
URL / URN:	https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/14532
Zugehörige Links:	Verlags-DOI
Herkunft:	Zweitveröffentlichungsservice
Kurzbeschreibung (Abstract):	The calibration of the relative pose between rigidly connected cameras with non-overlapping fields of view (FOV) is a prerequisite for many applications. In this paper, the subtleties of the experimental realization of such calibration optimization methods like in (Z. Liu, et al., Measurement Science and Technology, 2011, Z. Li, V. Willert, Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2018) are presented. Two strategies that could be adapted to certain optimization processes to find better local minima are evaluated. The first strategy is a careful measurement acquisition of pose pairs for solving the calibration problem, which improves the accuracy of the initial value for the following non-linear refinement. The second strategy is the introduction of a quality measure for the image data used for the calibration, which is based on the projection size of the known planar calibration patterns on the image. We show that introducing an additional weighting to the optimization objective chosen as a function of that quality measure improves calibration accuracy and increases robustness against noise. The above strategies are integrated into different setups and their improvement is demonstrated both in simulation and real-world experiment.
Alternatives oder übersetztes Abstract:	Alternatives Abstract Sprache Die Kalibrierung der Relativpose zwischen starr verbundenen Kameras, die keine überlappenden Sichtfelder besitzen, ist eine notwendige Voraussetzung für viele Anwendungen der Bildverarbeitung. Der vorliegende Artikel bespricht die technischen Details, die bei der experimentellen Umsetzung der Kalibriermethoden nach (Z. Liu, et al., Measurement Science and Technology, 2011, Z. Li, V. Willert, Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2018) beachtet werden müssen, um genaue Kalibrierergebnisse zu erhalten. Es werden zwei Strategien vorgestellt, welche es dem Optimierungsprozess ermöglicht, bessere lokale Minima von nichtkonvexen Gütefunktionen, die zur Kalibrierung benutzt werden, zu finden. Die erste Strategie behandelt die Aufnahme und Auswahl von Messungen von geeigneten Bilderpaaren, wodurch bessere Initialwerte zur Lösung des nichtkonvexen Optimierungsproblems erzeugt werden können. Die zweite Strategie stellt ein Gütemaß auf Basis der Größe der reprojizierten Fläche des Kalibrierkörpers in den zur Kalibrierung verwendeten Bildaufnahmen vor. Dieses Maß kann als zusätzliche Gewichtung in der Gütefunktion verwendet werden und erzeugt genauere Kalibrierergebnisse, die robuster gegen Fehler auf Bildkoordinatenmessungen ausfallen. Beide Strategien werden für unterschiedliche Kamerakonfigurationen sowohl simulativ, als auch anhand echter Messdaten evaluiert. Deutsch
Status:	Verlagsversion
URN:	urn:nbn:de:tuda-tuprints-145326
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC):	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e):	18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungsmethoden und Robotik (ab 01.08.2022 umbenannt in Regelungsmethoden und Intelligente Systeme)
Hinterlegungsdatum:	30 Nov 2020 13:20
Letzte Änderung:	20 Okt 2023 10:48
PPN:
Export:	BibTeXAtomMultiline CSVHTML CitationASCII CitationEP3 XMLSimple MetadataT2T_XMLJSONMODSIBW_RDADublin CoreEndNoteRDF+XML
Suche nach Titel in:	TUfind oder in Google

Verfügbare Versionen dieses Eintrags

• Subtleties of extrinsic calibration of cameras with non-overlapping fields of view. (deposited 30 Nov 2020 13:20) [Gegenwärtig angezeigt]
  • Subtleties of extrinsic calibration of cameras with non-overlapping fields of view. (deposited 02 Jul 2024 23:13)
  • Subtleties of extrinsic calibration of cameras with non-overlapping fields of view. (deposited 02 Jul 2024 23:06)

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