Digitale Bildverarbeitung Gruppe 3: Rektifizierung/ perspektivische Entzerrung über...
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Digitale Bildverarbeitung
Gruppe 3:
Rektifizierung/ perspektivische Entzerrung über Homographie-MatrixLea Schorling, Samuel Rau, Mario Reyes Napoles
Aufgabe
Zwei Ausgangsbilder mittels Homographie-Matrix transformieren
Eingabebilder liegen schräg auf der jeweiligen Ebene
Ausgabebilder werden auf Spielfeldkoordinaten transformiert
Idee aus der Literatur (Homographie) • Rektifizierung erzeugt durch
lineare Transformation • Homographie skaliert, rotiert und
transformiert• mindestens vier
Punktkorrespondenzen nötig• Homographie hat acht
Freiheitsgrade • zur Transformation in
inhomogene Punkte umwandeln Y= Y´/Z´
Methode• Berechnung der Homographie-Matrix
Quelle[1]
Alles auf rechte Seite bringenund als Matrix-Multiplikation schreiben. Jeweils 2 Zeilen pro Punktkorrespondenz.Problem: A*h = 0 Lösung: h = Nullraum von A (berechnen) umsortieren als Matrix
Methode
Umsetzung
Verwendung der Efficient Java Matrix Library (EJML)
Homographie- Matrix
Spielfeld mit allen erkennbaren Punkten
Umsetzung
Quellen
1. S. Malik, G. Roth, C. McDonald, Robust Corner Tracking for Real-Time Augmented Reality, published in Vision Interface 2002 pp. 399-406, Calgary, Alberta, Canada, May 2002, NRC 45860
2. E.Dubrofsky: Homography Estimation, B.Sc., Carleton University
3. Image geometry and planar homography; YouTube:https://www.youtube.com/watch?v=fVJeJMWZcq8
4. T. Langner, Selbstlokalisierung für humanoide Fußballroboter mittels Mono- und Stereovision, Berlin 2009