Camera Calibration

Minhyeok의 Notion - 노션에서 옮기는 중

Image formation model

👉🏻

• Scene element: 물체

• Illumination source (Energy): 빛

• Image system

  • Filter 로 통과된 Energy 를 센서를 이용하여 Voltage wave form 반환

• (Internal) Image plain: 2D 투영 공간

• Output (Digitized) image: 결과

Bayer pattern

• 센서 위에 배치된 컬러 필터 배열
• 센서는 빛의 강도를 측정할 수 있지만, 색상 정보를 직접적으로 캡처할 수 없음
• 인간은 녹색에 가장 민감하므로 더 높은 해상도의 높은 해상도의 녹생 정보를 캡처하여 이미지 품지 향상

Camera Model

• Camera: Mapping 3D scene space → 2D image plane
• 좌표계

  • World coordinate(3D): origin (0, 0, 0)

  • Camera coordinate(3D): 카메라의 origin 을 기준으로

  • Pixel coordinate(=image plane, 2D)

    • image
    • relation with Camera: intrinsic parameters of camera

  • Normalized image plane
    - Removing intrinsic parameters

    

• Inhomogeneous vs. Homogeneous
  • Inhomogeneous: 2D→(x,y), 3D→(x,y,z)
  • Homogeneous: 2D→(x,y,1), 3D→(x,y,z,1)
    • (x,y,z,1) = (2x,2y,2z,2)

Camera Calibration

• Camera parameters
  • Intrinsic parameters
    • Principal point(u0,v0), focal length(초점거리), skew parameter, pixel size(sx, sy)
  • extrinsic parameter
    • Rotation & translation of a camera center
  • K (Sxy: skew parameter, f: focal length)
    

Exercise

• Sampling
  
• quantization
  
• Camera Calibration

  • focal length = f = 5

  • distance of x and y direction = Sxx, Syy = 200, 200

  • skew pararmeter = Sxy = 0

  • principal point = u0, v0 = 100, 100

  • • camera location = t = 0 0 -5