إعادة تقسيم الكاميرا

في هذا السياق، نستخدم${\displaystyle [u\ v\ 1]^{T}}$لتمثيل موضع نقطة ثنائية الأبعاد بإحداثيات البكسل و${\displaystyle [x_{w}\ y_{w}\ z_{w}\ 1]^{T}}$يُستخدم لتمثيل موضع نقطة ثلاثية الأبعاد في إحداثيات العالم . في كلتا الحالتين، يتم تمثيلها بإحداثيات متجانسة (أي أنها تحتوي على مكون أخير إضافي، وهو في البداية، وفقًا للاتفاقية، 1)، وهو الترميز الأكثر شيوعًا في الروبوتات وتحويلات الأجسام الصلبة .

بالإشارة إلى نموذج الكاميرا ذات الثقب ، مصفوفة الكاميرا${\displaystyle M}$يُستخدم للدلالة على عملية إسقاط من إحداثيات العالم إلى إحداثيات البكسل .

${\displaystyle {\begin{bmatrix}wu\\wv\\w\end{bmatrix}}=K\,{\begin{bmatrix}R&T\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}x_{w}\\y_{w}\\z_{w}\\1\end{bmatrix}}=M{\begin{bmatrix}x_{w}\\y_{w}\\z_{w}\\1\end{bmatrix}}}$

أين${\displaystyle M=K\,{\begin{bmatrix}R&T\end{bmatrix}}}$.${\displaystyle u,v}$بحسب الاصطلاح، تمثل هذه الإحداثيات x و y للبكسل في الكاميرا.${\displaystyle K}$هي المصفوفة الجوهرية كما هو موضح أدناه، و${\displaystyle R\,T}$تشكيل المصفوفة الخارجية كما هو موضح أدناه.${\displaystyle x_{w},y_{w},z_{w}}$تمثل إحداثيات مصدر شعاع الضوء الذي يصطدم بمستشعر الكاميرا في إحداثيات العالم، نسبةً إلى نقطة الأصل في العالم. وذلك بقسمة حاصل ضرب المصفوفة على${\displaystyle w}$ويمكن إيجاد القيمة النظرية لإحداثيات البكسل.

${\displaystyle K={\begin{bmatrix}\alpha _{x}&\gamma &u_{0}\\0&\alpha _{y}&v_{0}\\0&0&1\end{bmatrix}}}$

ال${\displaystyle K}$يحتوي على 5 معلمات جوهرية خاصة بطراز الكاميرا المحدد. تشمل هذه المعلمات البعد البؤري ، وشكل مستشعر الصورة ، ونقطة الكاميرا الرئيسية .${\displaystyle \alpha _{x}=f\cdot m_{x}}$و${\displaystyle \alpha _{y}=f\cdot m_{y}}$يمثل البعد البؤري بالبكسل، حيث${\displaystyle m_{x}}$و${\displaystyle m_{y}}$يمثلان معكوس عرض وارتفاع البكسل على مستوى الإسقاط و${\displaystyle f}$^{[ 1 ]} البعد البؤري بدلالة المسافة. ${\displaystyle \gamma }$ يمثل معامل الانحراف بين المحورين x و y، وغالبًا ما يكون 0. ${\displaystyle u_{0}}$و${\displaystyle v_{0}}$تمثل النقطة الرئيسية، والتي من الناحية المثالية ستكون في مركز الصورة.

تُعدّ المعاملات الداخلية غير الخطية، مثل تشوه العدسة، مهمة أيضاً، على الرغم من عدم إمكانية تضمينها في نموذج الكاميرا الخطي الموصوف بمصفوفة المعاملات الداخلية. وتقوم العديد من خوارزميات معايرة الكاميرات الحديثة بتقدير هذه المعاملات الداخلية أيضاً باستخدام تقنيات التحسين غير الخطي. ويتم ذلك من خلال تحسين معاملات الكاميرا والتشوه، فيما يُعرف عموماً باسم ضبط الحزمة .

${\displaystyle {}{\begin{bmatrix}R_{3\times 3}&T_{3\times 1}\\0_{1\times 3}&1\end{bmatrix}}_{4\times 4}}$

${\displaystyle R,T}$تمثل هذه المعاملات الخارجية تحويلات نظام الإحداثيات من إحداثيات العالم ثلاثي الأبعاد إلى إحداثيات الكاميرا ثلاثية الأبعاد. وبالمثل، تحدد هذه المعاملات الخارجية موضع مركز الكاميرا واتجاهها في إحداثيات العالم.${\displaystyle T}$هو موضع أصل نظام الإحداثيات العالمي معبراً عنه بإحداثيات نظام الإحداثيات المتمركز حول الكاميرا.${\displaystyle T}$غالباً ما يُظن خطأً أن هذا هو موضع الكاميرا. الموضع،${\displaystyle C}$، بالنسبة للكاميرا معبر عنها بإحداثيات العالم هي${\displaystyle C=-R^{-1}T=-R^{T}T}$(منذ${\displaystyle R}$(هي مصفوفة دوران ). يمكن التحقق من ذلك عن طريق فحص النقطة${\displaystyle [-R^{-1}T,1]}$يتحول إلى${\displaystyle [0,0,0,1]^{T}}$وهذا هو المتوقع (لأن موقع الكاميرا هو، في إحداثيات الكاميرا، نقطة الأصل).

تُستخدم معايرة الكاميرا غالبًا كمرحلة مبكرة في مجال رؤية الكمبيوتر .

عند استخدام الكاميرا ، يتم تركيز الضوء من البيئة المحيطة على مستوى الصورة والتقاطه. تُقلل هذه العملية أبعاد البيانات التي تلتقطها الكاميرا من ثلاثة إلى اثنين (يتم تخزين الضوء من مشهد ثلاثي الأبعاد على صورة ثنائية الأبعاد). وبالتالي، يتوافق كل بكسل على مستوى الصورة مع شعاع ضوئي من المشهد الأصلي.

طريقة تشانغ ^{[ 2 ] [ 3 ]} هي طريقة لمعايرة الكاميرا تستخدم تقنيات المعايرة التقليدية (نقاط معايرة معروفة) وتقنيات المعايرة الذاتية (التطابق بين نقاط المعايرة عند اختلاف مواقعها). لإجراء معايرة كاملة باستخدام طريقة تشانغ، يلزم الحصول على ثلاث صور مختلفة على الأقل لهدف/مقياس المعايرة، إما بتحريك المقياس أو الكاميرا نفسها. إذا توفرت بعض المعلمات الداخلية كبيانات (مثل تعامد الصورة أو إحداثيات المركز البصري)، يمكن تقليل عدد الصور المطلوبة إلى صورتين.

في الخطوة الأولى، يتم تقريب مصفوفة الإسقاط المقدرة${\displaystyle H}$يتم تحديد المسافة بين هدف المعايرة ومستوى الصورة باستخدام طريقة DLT . ^{[ 4 ]} بعد ذلك، تُطبق تقنيات المعايرة الذاتية للحصول على صورة المصفوفة المخروطية المطلقة. ^{[ 5 ]} يتمثل الإسهام الرئيسي لطريقة تشانغ في كيفية، بالنظر إلى${\displaystyle n}$تحديد أوضاع هدف المعايرة، واستخراج مصفوفة داخلية مقيدة${\displaystyle K}$، جنبا إلى جنب مع${\displaystyle n}$أمثلة على${\displaystyle R}$و${\displaystyle T}$معايير المعايرة.

تعتمد طريقة تساي على خوارزمية من مرحلتين. في المرحلة الأولى، يتم حساب الوضع (التوجيه ثلاثي الأبعاد، والتحريك على المحورين السيني والصادي). أما في المرحلة الثانية، فيتم حساب البعد البؤري ومعاملات التشوه والتحريك على المحور العيني. ^{[ 6 ]}

تتناول طريقة معايرة الكاميرا لسيلبي ^{[ 7 ]} المعايرة التلقائية لأنظمة كاميرات الأشعة السينية. يمكن نمذجة أنظمة كاميرات الأشعة السينية، التي تتكون من أنبوب توليد الأشعة السينية وكاشف الحالة الصلبة، كأنظمة كاميرات ذات ثقب صغير، تشمل 9 معلمات داخلية وخارجية للكاميرا. بعد ذلك، يمكن استخدام التسجيل القائم على شدة الإضاءة، بالاعتماد على صورة أشعة سينية عشوائية ونموذج مرجعي (كمجموعة بيانات تصوير مقطعي)، لتحديد معلمات الكاميرا النسبية دون الحاجة إلى جسم معايرة خاص أو أي بيانات مرجعية.