%0 Journal Article
%T COMPARACI車N DE T谷CNICAS DE CALIBRACI車N DE C芍MARAS DIGITALES
%A Diego Aracena Pizarro
%A Pedro Campos
%A Cl谷sio Luis Tozzi
%J Revista Facultad de Ingenier赤a - Universidad de Tarapac芍
%D 2005
%I 
%X Este trabajo presenta una comparaci車n de las t谷cnicas de calibraci車n propuestas por Tuceryan et al. [15], Trucco et al. [13] y Zhang [20], los cuales proponen maneras diferentes para determinar los par芍metros a partir de puntos 3D conocidos y sus correspondientes en el plano imagen 2D. La correspondencia es extra赤da en forma manual, centrando la atenci車n en la exactitud de los par芍metros de c芍mara entregados (intr赤nsecos y extr赤nsecos). Los patrones pasivos utilizados consideran las t谷cnicas de calibraci車n con diferentes homograf赤as, dependiendo de los planos existentes en el proceso. Zhang [20] propone una aproximaci車n basada en patrones acomodados en una superficie planar 2D, donde la c芍mara o el patr車n se desplaza sin conocer el movimiento. En cambio Tuceryan et al. [15] y Trucco et al. [13] se basan en un modelo conocido 3D y su correspondencia en el plano imagen 2D, diferenci芍ndose en la consideraci車n de los par芍metros intr赤nsecos que deben ser determinados o de influencia en la matriz de c芍mara final. Los algoritmos fueron implementados en Matlab 6.0, de acuerdo a la interpretaci車n de los trabajos y t谷cnicas de optimizaci車n extra赤das desde la literatura citada. This work presents a comparison of the calibration techniques proposed by Tuceryan et al. [15], Trucco et al. [13] and Zhang [20], suggesting different ways to determine the parameters, starting from known 3D points and their corresponding points in the 2D image plane. The correspondence is manually extracted, being the obtained parameter accuracies (extrinsic and intrinsic) the most important. The passive patterns used consider the calibration techniques with different homographs, depending on the existing process planes. Zhang [20] proposes an approximation based on patterns located on a 2D planar surface, where the camera or the pattern are displaced without knowledge of the motion. Tuceryan et al. [15] and Trucco et al. [13] base their procedure in a known 3D model and its correspondence on a 2D image plane, the difference being in the consideration of the intrinsic parameters that must be determined or considered in the final camera matrix. The algorithms were implemented using Matlab 6.0, according to the interpretation of the works and optimization techniques extracted from the cited literature.
%K Visi車n computacional
%K calibraci車n de c芍mara
%K homograf赤a 3D-2D
%K matrices de proyecci車n
%K Computer vision
%K camera calibration
%K 3D-2D homograph
%K projection matrix
%U http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-13372005000100007