Autocalibration itérative de caméras à partir de structures planes
Résumé
In this paper we present an iterative algorithm for camera autocalibration from five or more views of an unknow planar scene. Although our method work provided five views, we aim the particular case of "real time video" autocalibration problems which involves an important number of images. We used a stratified approch to compute a metric reconstruction of camera and scene structure. In a first step, we compute a projective reconstruction of scene structure using planar homography. This intermediate reconstruction is used in a second time in a Kalman Filter which ensure its rectification to recover metric properties.
Dans cet article, nous nous intéressons à l'utilisation d'objets plans deans les processus d'autocalibration de caméras. La méthode que nous proposons permet de réaliser l'autocalibration d'une caméra observant un objet planaire inconnu à l'aide de cinq images ou plus de l'objet. Néanmoins, cette méthode vise plutôt des applications de type autocalibration "temps réel vidéo" dans lesquels de très nombreuses images doivent être traitées. La plupart des algorithmes proposés dans la littérature sont assez mal adaptés à ce type de problématiques dans laquelle le volume de données est très important. Pour résoudre ce problème, nous utilisons une approche itérative basée sur le filtre de kalman. Chaque nouvelle image permet le calcul d'une reconstruction projective du plan observé. Cette reconstruction, nous allons le montrer, permet de raffiner la structure métrique de la scène à travers le filtre de Kalman.
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