In this paper, we propose a self-calibration of a multi-camera system using factorization techniques for realistic contents generation. The traditional self-calibration algorithms for multi-camera systems have been focused on stereo(-rig) camera systems or multiple camera systems with a fixed configuration. Thus, it is required to exploit them in 3D reconstruction with a mobile multi-camera system and another general applications. For those reasons, we suggest the robust algorithm for general structured multi-camera systems including the algorithm for a plane-structured multi-camera system. In our paper, we explain the theoretical background and practical usages based on a projective factorization and the proposed affine factorization. We show experimental results with simulated data and real images as well. The proposed algorithm can be used for a 3D reconstruction and a mobile Augmented Reality.
Kang, Gyu-Chang;Choi, Ju-Ho;Park, Won-U;Hwang, Ui-Seong;Hong, Seong-Su;Yoo, Jun
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.2
no.1
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pp.194-203
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1999
This paper presents a measuring technique for bursting height of proximity fuses. This technique uses camera calibration to obtain the perspective transformation matrix describing the projection of the world coordinates to image coordinates, and calculates the world coordinates of bursting points from their image coordinates. The surface approximation algorithm by polynomial functions are also implemented.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.3
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pp.145-154
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2017
In recent years, demand for 1 / 1,000 digital map production has increased in various fields such as construction and urban planning. As a result, the use of low-cost non-metric cameras that replace expensive aerial photogrammetry equipment is required. In Korea, researches are being continuously carried out to produce a large scale digital map by photographing a small target area with a non-metric camera. However, due to the limitation of the accuracy of the non-metric camera, it is difficult to do digital mapping with stereoscopic photographs. In this study, we tried to verify the possibility of large-scale digital mapping to utilize non-metric camera for public survey. For this purpose, the accuracy of the digital mapping results of the non-metric camera and the results of the DMC camera were compared and analyzed. After performing in-situ self-calibration including 8 standard additional parameters, we plotted to a scale of 1/1,000 and confirmed that the RMSE is suitable for public survey accuracy of ${\pm}0.145m$ in horizontal and ${\pm}0.153$ m in vertical.
Ham, Woon-Chul;Kwon, Hyeok-Jae;Enkhbaatar, Tumenjargal
The Journal of Korea Robotics Society
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v.6
no.2
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pp.118-129
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2011
In this paper, we suggest a new camera capturing and synthesizing algorithm with the multi-captured left and right images for the better comfortable feeling of 3D depth and also propose 3D image capturing hardware system based on the this new algorithm. We also suggest the simple control algorithm for the calibration of camera capture system with zooming function based on a performance index measure which is used as feedback information for the stabilization of focusing control problem. We also comment on the theoretical mapping theory concerning projection under the assumption that human is sitting 50cm in front of and watching the 3D LCD screen for the captured image based on the modeling of pinhole Camera. We choose 9 segmentations and propose the method to find optimal alignment and focusing based on the measure of alignment and sharpness and propose the synthesizing fusion with the optimized 9 segmentation images for the best 3D depth feeling.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.429-432
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2012
In this paper, we proposed the algorithm computes the waste volume periodically for the way of waste repository standard. For the construction of safe and clear urban environment, it is necessary that we identify the rubbish waste volume and we know the accuracy volume. After camera calibration, we obtained the point cloud on the surface of the object and took this as the input of the calculation algorithm of the object volume. We proposed the two volume calculation algorithms based on the triangularmeshing methods and verified the validity of the algorithm through simulation and real experiments. The proposed algorithm can be used not only as the volume calculation of the waste repository but also as the general volume calculation of a three dimensional object.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.2
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pp.27-38
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2015
In this study, the 3D position coordinates were calculated for the targets using DLT and self-calibration bundle adjustment with additional parameters in close-range photogrammetry. And then, the accuracy of the results were analysed. For this purpose, the results of camera calibration and orientation parameters were calculated for each images by performing reference surveying using total station though the composition of experimental conditions attached numerous targets. To analyze the accuracy, 3D position coordinates were calculated for targets that has been identically selected and compared with the reference coordinates obtained from a total station. For the image coordinate measurement of the stereo images, we performed the ellipse fitting procedure for measuring the center point of the circular target. And then, the results were utilized for the image coordinate for targets. As a results from experiments, position coordinates calculated by the stereo images-based photogrammetry have resulted out the deviation of less than an average 4mm within the maximum error range of less than about 1cm. From this result, it is expected that the stereo images-based photogrammetry would be used to field of various close-range photogrammetry required for precise accuracy.
Stereo cameras are the most widely used sensing systems for automated machines including robots to interact with their three-dimensional(3D) working environments. The position of a target point in the 3D world coordinates can be measured by the use of stereo cameras and the camera calibration is an important preliminary step for the task. Existing camera calibration techniques can be classified into two large categories - linear and nonlinear techniques. While linear techniques are simple but somewhat inaccurate, the nonlinear ones require a modeling process to compensate for the lens distortion and a rather complicated procedure to solve the nonlinear equations. In this paper, a method employing a neural network for the calibration problem is described for tackling the problems arisen when existing techniques are applied and the results are reported. Particularly, it is shown experimentally that by utilizing the function approximation capability of multi-layer neural networks trained by the back-propagation(BP) algorithm to learn the error pattern of a linear technique, the measurement accuracy can be simply and efficiently increased.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.848-853
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2005
3D geometric modeling of an object of interest has been intensively investigated in many fields including CAD/CAM and computer graphics. Traditionally, CAD and geometric modeling tools are widely used to create geometric models that have nearly the same shape of 3D real objects or satisfy designers intent. Recently, with the help of the reverse engineering (RE) technology, we can easily acquire 3D point data from the objects and create 3D geometric models that perfectly fit the scanned data more easily and fast. In this paper, we present 3D geometric model generation based on a stereo vision system (SVS) using random pattern projection. A triangular mesh is considered as the resulting geometric model. In order to obtain reasonable results with the SVS-based geometric model generation, we deal with many steps including camera calibration, stereo matching, scanning from multiple views, noise handling, registration, and triangular mesh generation. To acquire reliable stere matching, we project random patterns onto the object. With experiments using various random patterns, we propose several tips helpful for the quality of the results. Some examples are given to show their usefulness.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.1
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pp.69-83
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2020
Signboards are standardized according to national legislation for the safety of pedestrians and disaster prevention in urban areas. Signboards should be installed according to the standard. However, it is not easy to manage the signboards systematically due to the number of signboards that have been installed for a long time and frequently changing stores. In this study, we proposed a methodology for distinguishing signboards that deviated from the standard. To this end, the signboard was photographed using a stereo camera, and then the three-dimensional coordinates of the signboard were determined from the signboard image to calculate the signboard's horizontal and vertical dimensions to determine the signboard's specifications. In order to determine the interior and relative orientation parameters of the stereo camera, an outdoor three-dimensional building was used as the test field. Then, the image coordinates of four vertices of the signboard were extracted from the signboard image taken from about 15m ~ 22m distance using deep learning. After determining the signboard's three-dimensional coordinates by using the interior and relative orientation parameters of the stereo camera and the image coordinates of the four vertices of the signboard, the horizontal and vertical sizes of the signboard were calculated, resulting in an error of about 2.7cm on average. The specifications for the ten flat-type signboards showed that all of the horizontal sizes were compliant with the specifications, but the vertical sizes exceeded about 36.5cm on average. Through this, it was found that maintenance of flat-type signboards is needed overall.
In this paper, one simple technique to calibrate the system setting of the three-dimensional measuring system is presented. Due to this technique, the three-dimensional shape of the huge structures and the buildings can be readily obtained. This technique is applied to the three-dimensional landscape simulation. Two examples are shown in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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