Camera Calibration

@concept

Camera Calibration
: 실제 3차원 공간 상의 좌표계와 카메라 내부 이미지 상 좌표계의 변환을 위한 parameter를 구하는 단계이다.

 - The Meaning of Camera Calibration
: (x,y,z)는 일반적으로 우리가 알고 있는 3차원 공간 상의 좌표계이며, (u,v)는 이미지 상에서 좌표계이다. 이 때 camera intrinsic parameter를 최대한 간략하게 표기하면 focal length f와 scale factor w로 나타낼 수 있고, 이를 통해 두 좌표계 간의 변환이 가능하다. camera calibration이란, 이 미지수들을 찾아내는 과정이다. 이를 찾기 위해 미리 3차원 공간 상의 좌표를 알고 있는 특정 패턴을 카메라로 받아들여 계산해 낸다.

 - Projection Matrix P
: 위에서 [u,v,w] 좌표와 [x,y,z] 사이의 좌표를 변환하는 행렬을 projection matrix P라고 부르는데, P를 계산하기 위해 3차원 공간의 여러 점 또는 한 점을 공간 상에서 움직여가며 촬영하여 수식을 쌓아(stacking) 최적화 문제로 해결한다. P matrix에는 여러 가지 기하학적인 특징이 있다. 그래서 값을 계산할 때 이러한 기하학적 특징까지 고려하면 보다 정밀한 값을 찾을 수 있다. 가장 일반적으로 많이 사용하는 방식은 SVD(Singular Value Decomposition)을 사용하며, 좀 더 복잡하게 계산할 때는 전형적인 최적화 방식으로 계산하기도 한다.

 - Calibration Patterns
: calibration을 수행하기 위해 사용되는 패턴은 크게 2D checker board와 3D calibration box로 나눌 수 있다. 2D checker board는 상대적으로 제작이 쉽지만 calibration을 위해 checker board를 이리저리 바꿔가며 여러 장의 이미지를 얻어야 한다는 단점이 있다. 반면 calibration box는 한 장의 이미지만으로 camera calibration을 수행할 수 있다는 장점이 있지만 제작이 복잡하다는 단점이 있다.

@reference
http://blog.naver.com/ntrex/130173772290