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環境地圖建立 環境地圖建立 環境地圖建立 環境地圖建立

第三章 第三章

第三章 環境地圖建立 環境地圖建立 環境地圖建立 環境地圖建立

本研究的最終目的是希望將攝影機所拍攝到的影像透過電腦進行追蹤,將得

到的車輛位置座標可以顯示在使用者介面上。由於本研究是使用環場攝影機進行

影像的拍攝,因此所得到的車輛座標位置是在環場影像上,必須透過透視投影的

動作將其座標轉換到透視影像上,再將區域座標位置轉換為全域座標位置,作後

再對座標位置進行修正,轉換過程如下:

圖 3.1 環境地圖建立流程圖

3.1 攝影機成像攝影機成像攝影機成像 攝影機成像

環場攝影機是由一台 CCD(Charge Coupled Device)攝影機及一個半雙曲面

的凸型鏡面所構成的(圖 1.6)。根據環場攝影機成像結果分析,空間中實體影像

透過環場攝影機的拍攝會產生扭曲變形的現象(Warpping)(圖 3.2(a))。由於環 Omni-directional

Image

Perfective Image

Environmental Image

Environmental Map

場攝影機拍攝影像扭曲的相當嚴重,無法對本研究在監控平台上的處理直接提供

有效的資訊(例如:移動物體的正確位置),這種情況會對最終實驗的結果產生

很大的干擾,透過反扭曲(Dewarpping)的技術可以對此一現象做大幅改善,將

扭曲的影像恢復成較接近真實場景的透視影像(Perfective View)(圖 3.2(b))。

另一方面,由於本研究的室內實驗停車場裝置了八支環場攝影機,透過不同

的環場攝影機所拍攝出各自不同的影像,可以方便日後繪製停車場全景圖,在這

之前必須先將這些環場攝影機所拍攝出的影像進行拼湊(Mosiacing)的動作(圖

3.3)。為了達到以上這些目的,首先要將影像平面的像素座標從區域座標系統透 過雙曲鏡面的反射,重新對應到新的全域座標系統(圖 3.4)。

(a) (b)

圖 3.2 (a)環場影像(b)透視影像

圖 3.3 環境影像

首先定義雙曲線公式(3.11),a 和 b 分別代表鏡面雙曲線的兩軸(Semiminor

and Semimajor),值分別設定為 67.082(cm)及 150.000(cm)。

2

/ ( / ) X t Y ty x Z tf x c

 =

 =

 = −

(3.7)

,其中 t 是一個參數,tR+

圖 3.4 環場影像成像原理 L1

L2

我們將(3.6)與(3.7)代入(3.5)運算,可以得到另一方程式:

2 2

1

(Perspective Image),並且透過使用者所定義的有效範圍將影像可拼湊如圖 3.2

所示,該影像稱為環境影像(Environmental Image),再將此環境影像以人工手繪

的方式可以得到圖 3.6 的結果,稱作環境草圖(Environmental Manuscript)。

圖 3.5 有效區域

圖 3.6 環境初稿

環境初稿與環境地圖(Environmental Map)(圖 3.7)比較之下還是會有出現

誤差的情況,為了降低這種現象對本研究產生的影響,在這一節提出電腦視覺

(Computer Vision, CV)中的幾何攝影機校正(Geometric Camera Calibration)及

Linear Least Square Method 來解決這個問題。

進行攝影機的校正時,必須考慮兩種攝影機參數的影響,分別為內部參數

(Intrinsic Parameters)以及外部參數(Extrinsic Parameters),在本研究中僅探討

外部參數所帶來的影響,針對全景影像C(圖 1.3)與反扭曲拼湊影像W(圖 3.5)

1 1 1 1 2 3 4 5 6

( T ) 1 T

T = U U U V (3.15)

,其中U+ =(U UT )1UTU 的 pseudo inverse。

表 3.1 校正矩陣

2.0823 -0.0495 -142.2398 0.1111 2.0022 -162.0952

0 0 1

1.8135 0.1168 -143.6494 0.1333 1.8666 81.6688

0 0 1

1.9884 -0.0966 147.7995 0.1231 2.0189 -158.0205

0 0 1

1.9862 -0.0142 137.8453 -0.0392 1.9988 67.3252

0 0 1

2.0256 -0.0768 398.8315 0.1407 1.9866 -172.3693

0 0 1

2.0720 -0.0483 388.1822 0.0389 2.1418 1.6456

0 0 1

2.1753 -0.1131 671.6380 0.0317 2.0981 -165.1985

0 0 1

2.2743 -0.0977 634.5074 0.0406 2.1550 24.0031

0 0 1

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