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Nonmetric calibration of camera lens distortion: differential methods and robust estimation

Electr. Eng. Dept., Assiut Univ., Egypt
IEEE Transactions on Image Processing (Impact Factor: 3.2). 09/2005; DOI: 10.1109/TIP.2005.846025
Source: IEEE Xplore

ABSTRACT This paper addresses the problem of calibrating camera lens distortion, which can be significant in medium to wide angle lenses. Our approach is based on the analysis of distorted images of straight lines. We derive new distortion measures that can be optimized using nonlinear search techniques to find the best distortion parameters that straighten these lines. Unlike the other existing approaches, we also provide fast, closed-form solutions to the distortion coefficients. We prove that including both the distortion center and the decentering coefficients in the nonlinear optimization step may lead to instability of the estimation algorithm. Our approach provides a way to get around this, and, at the same time, it reduces the search space of the calibration problem without sacrificing the accuracy and produces more stable and noise-robust results. In addition, while almost all existing nonmetric distortion calibration methods needs user involvement in one form or another, we present a robust approach to distortion calibration based on the least-median-of-squares estimator. Our approach is, thus, able to proceed in a fully automatic manner while being less sensitive to erroneous input data such as image curves that are mistakenly considered projections of three-dimensional linear segments. Experiments to evaluate the performance of this approach on synthetic and real data are reported.

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    ABSTRACT: Many lens distortion models exist with several variations, and each distortion model is calibrated by using a different technique. If someone wants to correct lens distortion, choosing the right model could represent a very difficult task. Calibration depends on the chosen model, and some methods have unstable results. Normally, the distortion model containing radial, tangential, and prism distortion is used, but it does not represent high distortion accurately. The aim of this paper is to compare different lens distortion models to define the one that obtains better results under some conditions and to explore if some model can represent high and low distortion adequately. Also, we propose a calibration technique to calibrate several models under stable conditions. Since performance is hard conditioned with the calibration technique, the metric lens distortion calibration method is used to calibrate all the evaluated models.
    Applied Optics 10/2010; 49(30):5914-28. · 1.69 Impact Factor
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    ABSTRACT: El procedimiento de calibrado de una cámara acaba siendo un paso necesario para la obtención de información 3D del entorno a partir de imágenes 2D del mismo. Existen diferentes técnicas las cuales se basan en fotogrametría o autocalibración. Los métodos basados en fotogrametría capturan una imagen de una escena conocida compuesta por una plantilla tridimensional, bidimensional o unidimensional. Las técnicas de auto calibración se basan en la obtención de varias imágenes de una misma escena aprovechando la rigidez de la misma para establecer restricciones que permitan realizar la calibración de la cámara. Como resultado de la calibración de la cámara se obtienen los parámetros intrínsecos y extrínsecos de la misma. La obtención de todos los parámetros de la cámara mediante calibración, no es exacta debido a imprecisiones que perturban el proceso. Estas imprecisiones surgen por imperfecciones constructivas de las lentes, desalineamientos mecánicos de las mismas o del sensor, y también por procesar la imagen y obtener posiciones de los puntos dentro de ellas. Los resultados dependen tanto de la plantilla de calibración utilizada, como del algoritmos para resolverla, así como del tratamiento previo que se les pueda realizar a los datos. Desde el punto de vista que es imposible obtener una valor exacto para cada uno de los parámetros de la cámara, resulta interesante obtener un intervalo. Estas incertidumbres asociadas a los parámetros de la cámara permitirán mejorar los procedimientos de reconstrucción 3D y de medida que se realicen a partir de los mismos. También, a la hora de calibrar una cámara surgen preguntas acerca del algoritmo o plantilla a utilizar, nº de puntos a colocar en la plantilla, nº de imágenes a tomar de la misma, así como las posiciones y orientaciónes desde las que tomar las imágenes. Esta tesis pretende dar respuesta a todas estas cuestiones. En primer lugar se adopta el método de calibración que mejor resultados obtiene basándose en los métodos e
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    ELCVIA : Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis; Vol.: 6 Núm.: 2.