平面を利用した直接法によるカメラキャリブレーション

摘要

本稿では，レンズ歪みを含むカメラパラメータのキャリブレーションを，直接法による画像レジストレーションに基づいて行う手法を提案する．本手法では，任意のテクスチャを持つ平面を撮影した複数の画像を利用して，これらの画像が全て一致するように，最適化手法を用いてカメラパラメータを推定する．直接法では，全ての画素が推定に寄与できるため，画像中の特徴点を対応を利用する従来法よりも高精度な推定が期待できる．また，チェスボード等の特別なパターンを必要としないだけでなく，特徴点の入力も不要であることから，校正物体を利用する手法よりも手順を簡略化することが可能と考えられる．合成画像および実画像実験を用いて本手法の有効性を検証した結果を報告する．%In this paper we present a direct method for camera self-calibration from planar scenes. We estimate the camera parameters including lens distortion coefficients that minimizes a SSD (sum of squared differences) function composed with the pixel values of multiple images viewing an arbitrary textured plane. The contribution of every pixel to the measurements can improve the precision of the estimated parameters compared with existing feature-based self-calibration techniques. In addition, this method enables us to offer an easy calibration interfaces which doesn't require specific calibration patterns on the calibration target, such as chessboard patterns, nor user input of corner positions on the target. We report the validity of the method through the experiments using synthetic images and real images.