초록
본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.
In this paper, we propose an accurate camera calibration method for acquiring multiview stereoscopic images. Generally, camera calibration is performed by using checkerboard structured patterns. The checkerboard pattern simplifies feature point extraction process and utilizes previously recognized lattice structure, which results in the accurate estimation of relations between the point on 2-dimensional image and the point on 3-dimensional space. Since estimation accuracy of camera parameters is dependent on feature matching, accurate detection of checkerboard corner is crucial. Therefore, in this paper, we propose the method that performs accurate camera calibration method through accurate detection of checkerboard corners. Proposed method detects checkerboard corner candidates by utilizing 1-dimensional gaussian filters with succeeding corner refinement process to remove outliers from corner candidates and accurately detect checkerboard corners in sub-pixel unit. In order to verify the proposed method, we check reprojection errors and camera location estimation results to confirm camera intrinsic parameters and extrinsic parameters estimation accuracy.
