使用Logitech QuickCam Express實驗

am Express 市價約為 NT. 1000左右，屬於平價 webcam，

但其所攝得之影像，若用於三維重建，有雜訊過多的問題。以相機校正時所取得 的影像為例，所取得校正板影像如圖5.11(a)。我們用 Orite MY120所取得的影像 與之比較，如圖5.11(b)。影像解析度皆為 320

Logitec QuickC

×240。利用 Harris coner detection 的 取角點，並人工刪除 必要的 後，結果 圖5.12。

方法自動 不 點 如

(a)

(b)

(a)

(b)

圖5.12 此圖中之(a)、(b)影像，分別為圖5.11之(a)、(b)影像，利用Harris corner detection 的 點後的結果。

方法自動取角點，並人工刪除不必要

比較圖中自動偵測到的點位置與實際角點位置，可發現圖5.12(a)因雜訊較 嚴重，某些自動偵測的角點與實際位置有蠻大的偏差。此一偏差將會影嚮到相機 校正的結果，並於實際的應用時，因影像本身的品質而造成特徵點取得與對應的 困難，這些不良的影嚮也都會反應在重建的結果上。

我們以此相機拍攝不同視角角六張影像，並進行後續的重建步驟，同5.1節 所述，算出邊長與邊夾角資訊，列於表5.7，平面重建結果則列於表5.8。由這些 分析的資訊可看出，使用此相機的重建結果，與使用 Orite MY120 進行重建的 結果相較，的確是較差的。

相機Logitech QuickCam Express 與 Orite MY120，價位皆為 NT. 500~1000，

目前市面上低雜訊的相機已很普遍，雜訊問題可於事先的相機挑選來避免。

表5.7 邊長與邊夾角重建結果分析

邊長:

標準差

邊夾角(deg):

a. 平均誤差 b. 標準差

1 2 3 4 5 6

1 ^{0.2654 0.0898 0.0582 0.051 0.0376} 2 a. -0.3309

b. 22.0669

0.2894 0.0665 0.0481 0.0407

3 a. -0.1565 b. 8.188

a. -0.6071 b. 29.1214

0.1252 0.0762 0.0557

4 a. -0.0446 b. 4.3157

a. -0.1898 b. 5.4932

a. -1.107 b. 8.9104

0.101 0.067

a. -0.048 a. -0.0643 a. -0.1796

5 b. 3.2597 b. 3.5025 b. 5.0015

a. -0.701 b. 7.5539

0.1443

6 a. -0.0442 b. 3.02

a. -0.0714 b. 3.3724

a. -0.1077 b. 4.2096

a. -0.1923 b. 4.6793

a. -0.5755 b. 11.9438

表5.8 平面重建與相機定位分析

第六章 結論與未來工作

本論文以一套現有的電腦視覺軟體系統，探討使用較平價的相機為機器人視 覺器材，以之進行場景重建與機器人定位的可行性。文中針對了一些較低階

m ， 做 三 維 重 建 與 相 機 定 位 之 精 確 度 分 析 。 除 了 影 像 解 析 度 降 為

，包括影像的雜 訊與影像扭曲。另外，實驗中一些與取像系統本身較無關的因素，如視角差的大

小、特徵點的多寡、待重建物體 影像中所 等 重

的好壞。從實 結果可看出，在我們所使 m 中，若無嚴重的雜

訊干擾或是影像扭曲的情形，在大部分的情況下，若擷取視角差 以上之

影 ，再以這些影像 建以及相機 ， 往

滿意的。

在本論文的分析實驗裡，為了避免被特徵點擷取產生的誤差所影響，

特徵點的選擇與對應，是以人工介入的方式來達成，未來可進一步與前端的特徵

點自動擷取系統結合，分析重建 影 特徵點的選取與對

應、視角與視角差之決定等方面設法改善，以滿足實際應用的要求。

webca

320× 240，在本論文裡也探討了可能影響重建與定位結果的因素

在 佔比例 等，也都會影響到 建結果

驗 用的平價 webca

20°

240

320× 像 做三維重 之定位 其結果往 是令人

因此在

與定位結果，並從 像品質、

參考文獻

Using Dense Stereo," Proc. International Conference on Computer Vision,

[2]

April 1993.

[3] M. Pollefeys and L. Van Gool, "From Images to 3D Models,"

tio vol. 20, no. 1, pp. 15-25, Feb. 2004.

[5] Fanhuai Shi, Xiaoyun Zhang, Yuncai Liu. "A New Method of Camera Pose

Cambridge University Press, 2001.

[7] O. Faugeras and Q.-T. Luong, The Geometry of Multiple Images. The MIT Press, 2001.

] M. Pollefeys, "Tutorial on 3D Modeling from Images," in conjunction with European Conference on Computer Vision, June 26, 2000.

] O. Faugeras, ″Stratification of Three-Dimensional Vision: Projective, Affine, and Metric Representations,″ Journal of the Optical Society of America, vol.12, no.3, pp. 465-484, 1995.

0] M. Pollefeys, ″Self-Calibration and Metric 3D Reconstruction from Uncalibrated Image Sequences,″ Ph.D. Thesis, Katholieke Universiteit Leuven, 1999.

[11] Z. Zhang, ″A Flexible New Technique for Camera Calibration,″ IEEE Trans.

Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, no. 11, pp. 1330-1334, November 2000.

[1] P. Narayanan, P. Rander, and T. Kanade, "Constructing Virtual Worlds 1998.

M. Okutomi and T. Kanade, "A Multiple-baseline Stereo," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 15, no. 4, pp. 353-363,

Communications of the ACM, vol. 45, no. 7, pp.50-55, July 2002.

[4] Y.F. Li and R.S. Lu, "Uncalibrated Euclidean 3-D Reconstruc n Using an Active Vision System, " IEEE Transactions on Robotics and Automation,

Estimation Using 2D-3D Corner Correspondence," Pattern Recognition Letters, vol. 25, no. 10, pp.1155-1163, July 16, 2004.

[6] R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision.

[8

[9

[1

[12] H.C. Longu from Two Pr

et-Higgins, ″A Computer Algorithm for Reconstructing A Scene ojections,″ Nature, vol. 293, pp. 133-135, 1981.

] K.-L. Lee, ″Optimization of Fundamental Matrix and Euclidean Reconstruction,″ Master Thesis, National Chiao Tung University, 2002.

[16] d O. Faugeras, ″Some Properties of the E Matrix in Two-View

[17] L.-C. Guo, “Robot Vision for 3D Scene Reconstruction,” Master [18]

ence, pp 147-151. 1988.

gust 2003.

(http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/

[13

[14] R. Hartley, ″In Defense of the Eight-point Algorithm,″ IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, no. 6, pp. 580-593, June 1997.

[15] Z. Zhang, ″Determining the Epipolar Geometry and Its Uncertainty: A Review,″ Research Report, No. 2927, INRIA Sophia-Antipolis, July 1996.

T. Huang an

Motion Estimation,″ IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 11, no. 12, pp. 1310-1312, Dec. 1989.

Thesis, National Chiao Tung University, 2003.

Chris Harris and Mike Stephens, “A Combined Corner and Edge Detector”, Proc. The Fourth Alvey Vision Confer

[19] Myron Z. Brown, Darius Burschka, and Gregory D. Hager, “Advances in Computational Stereo”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 25, no. 8, pp. 993-1008, Au

)