Moving Camera Calibration Using Generated Model of a Scene

摘要

We propose an automatic camera calibration algorithm using generated model of a scene by user. In our approach, for each frame, the algorithm detects feature points in image and the model using SIFT or any other feature detectors. Matching can be performed using ANN search method, SIFT matching algorithm or any other matching algorithm. Non-geometrically matched features points are suppressed by using "histogram based suppression", "RANSAC/LMedS iteration and fundamental matrix calculation" and "iterative refinement". The detected feature points are used for camera calibration. Experimental results show that the proposed method can robustly detect geometrically matched feature points in the case of occlusion and bad lightening condition; therefore it can be used for precise moving camera calibration.%ユーザにより生成されたシーンのモデルを利用した自動カメラキャリブレーションアルrnゴリズムを提案する。新しいアプローチとして、フレームごとに撮影画像と生成モデルの間でSIFT 等rnの方式によって特徴点を検出し、マッチングを行う。マッチング自体は、ANN 探索手法、SIFT マッチrnング法が適用可能である。また、その結果得られた特徴点ペアに対して、幾何的に対応しないものをrn排除する手法を導入し、ヒストグラム分布による絞り込み、RANSAC/LMedS 反復法と基礎行列算出、rn逐次精密化のアルゴリズムを採用した。実験の結果、オクルージョンや劣悪な照明環境においてもロrnバストに、幾何的に対応する特徴点ペアのみが単ーフレームから検出できることを確認した。これにrnより、移動カメラのキャリブレーションを高精度に実現可能となる。