Resumen

Presentamos dos enfoques sencillos para calibrar una configuración de cámara estereoscópica con lentes heterogéneas: una lente gran angular de ojo de pez y una lente de ángulo estrecho en los lados izquierdo y derecho, respectivamente. En lugar de utilizar un patrón de damero convencional en blanco y negro, diseñamos un patrón de damero incrustado combinando dos patrones de colores diferentes. En ambos enfoques, dividimos las imágenes estéreo capturadas en canales RGB y extraemos los canales R y G invertidos de las imágenes de las cámaras izquierda y derecha, respectivamente. En nuestro primer enfoque, consideramos el patrón de tablero de ajedrez como el sistema de coordenadas mundial y calculamos las matrices de transformación izquierda y derecha correspondientes. Utilizamos estas dos matrices de transformación para estimar la pose relativa de la cámara derecha multiplicando la transformación izquierda inversa por la derecha. En el segundo enfoque, calculamos una transformación de homografía planar para identificar los puntos comunes de los objetos en los pares de imágenes izquierda-derecha y los tratamos con el conocido método de calibración de cámaras de Zhangs. Analizamos la robustez de estos dos enfoques comparando los errores de reproyección y los resultados de rectificación de la imagen. Los resultados experimentales muestran que el segundo método es más preciso que el primero.

• Materias:Biotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Diagnóstico de fallas Tecnología de sensores Diagnóstico de fallos
• Subjects:Biotechnology Sensor networks Sensor system Fault diagnosis Sensor technology
• Palabras claves:patrón de tablero de ajedrez, método de calibración de cámara zhangs, puntos de objeto comunes, resultados de rectificación de imagen, transformación izquierda inversa, transformación de homografía planar, imágenes de cámara derecha, pares de imágenes derechas, matrices de transformación derechas, configuración de cámara estereoscópica
• Keywords:checkerboard pattern, zhangs camera calibration method, common object points, image rectification results, inversed left transformation, planar homography transformation, right camera images, right image pairs, right transformation matrices, stereo camera setup