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자료유형
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저자정보
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제13권 제1호
발행연도
2004.1
수록면
27 - 34 (8page)

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Camera calibration is an important and fundamental procedure for the application of a vision sensor to 3D problems. Recently many camera calibration methods have been proposed particularly in the area of robot vision. However, the reliability of data used in calibration has been seldomly considered in spite of its importance. In addition, a camera model can not guarantee good results consistently in various conditions. This paper proposes methods to overcome such uncertainty problems of data and camera models as we often encounter them in practical camera calibration steps. By the use of the RANSAC (Random Sample Consensus) algorithm, few data having excessive magnitudes of errors are excluded. Artificial neural networks combined in a two-step structure are trained to compensate for the result by a calibration method of a particular model in a given condition. The proposed methods are useful because they can be employed additionally to most existing camera calibration techniques if needed. We applied them to a linear camera calibration method and could get improved results.
#camera calibration #RANSAC algorithm #lens distortion #artificial neural network

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A.J. Wilkinson / 1991. / Sensing by multiple cameras:Hardware and control strategy : 254 ~ 258 google schola H.A. Martins et al / 1981. / Camera models based on data from two calibration planes 17 : 173 ~ 180 google schola I. Sobel / 1974. / On calibrating computer controlled cameras for perceiving 3-D scenes 5 : 185 ~ 198 google schola I.W. Faig / 1975. / Calibration of close-range photogrammetric system 41 : 1479 ~ 1486 google schola J. Neubert, / 2001. / Automatic training of a neural net for active stereo 3D reconstruction : 2140 ~ 2146 google schola

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