2 - Approximation du changement de focale et de mise au point par une transformation affine à trois paramètres

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/1875
Title: 2 - Approximation du changement de focale et de mise au point par une transformation affine à trois paramètres
Author: ENCISO (R.); VIEVILLE (T.); FAUGERAS (O.)
Abstract: Dans ce travail, on approxime dynamiquement le changement de focale et de la mise au point en suivant deux points quelconques entre deux images prises par la même caméra. Plus précisément, on étudie la variation des paramètes intrinsèques lors d'un changement de la mise au point et du zoom. On démontre grâce à cette analyse, qu'un modèle de transformation affine à 3 paramètres est tout à fait suffisant, et qu'un modèle de transformation affine général ne se justifie pas, car la transformation à utiliser n'a - mathématiquement - que 5 paramètres et non 6 tandis que l'analyse physique du système montre que 3 paramètres suffisent. Expérimentalement, le modèle est justifié, car la précision est meilleure que 1.5 pixel pour des variations de la mise au point et dans tous les cas meilleure que si l'on utilise le modèle général. Par une méthode des moindres carrés on accède à des équations très simples qui nous permettent d'obtenir une précision dépendant du nombre des points suivis
Description: This work aims to develop a dynamic approximation to the variation in a lens' intrinsic parameters when the zoom and focus parameters are modified . This approximation is built by tracking two generic points in a monocular image sequence. Our preliminary analysis demonstrates that a particular three-parameter affine model is sufficient to describe these modifications . The general affine model is not acceptable on a mathematical or physical level : the mathematical transformation to be used has only five parameters, instead of six, and an analysis of the physics reveals that three parameters are sufficient . Experimentally, this approximation is entirely valid, with the precision being better than 1 .5 pixels in almost every case . Using a least-squares method, we obtain very simple equations in which the precision of the estimate increases with the number of available correspondences .
Subject: Traitement image; Vision ordinateur; Caméra; Etalonnage; Zoom; Méthode moindre carré; Mise au point; Transformation affine; Résultat expérimental
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1994

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