[ ]
[ ] Kết quả thông số projector:
[ ] [ ] Ma trận quay R: [ ] Vector dịch chuyển T: * + Sai số hiệu chuẩn:
Camera = 4.181831e-01, Projector = 5.57818, Stereo = 4.16599
Thí nghiệm 2: với projector Sony độ phân giải 1024x768, với bàn cờ 6x9 kích thƣớc 24x24mm:
47
Stt Ảnh thu đƣợc
1
2
Kết quả thông số camera:
[ ]
[ ] Kết quả thông số projector:
[ ] [ ] Ma trận quay R: * + Vector dịch chuyển T: * +
48 Sai số hiệu chuẩn:
Camera = 4.25028e-01, Projector = 5.765e-01, Stereo = 5.6315e-01
Thí nghiệm 3: với projector Infocus độ phân giải 1280x800, với bàn cờ 6x9 kích thƣớc 20x20mm: Stt Ảnh thu đƣợc 1 2 3 4
Kết quả thông số camera:
[
49
[ ] Kết quả thông số projector:
[ ] [ ] Ma trận quay R: * + Vector dịch chuyển T: * + Sai số hiệu chuẩn:
Camera = 3.0333e-01, Projector = 3.0667e-01, Stereo = 3.791196e-01
Nhận xét: Qua thực nghiệm cho thấy phƣơng pháp hiệu chuẩn hệ thống hoạt động tốt trên các projector khác nhau, phần lớn lỗi xảy ra khi tấm bàn cờ bị cong vênh, lỗi in ấn, lấy nét bàn cờ, vị trí đặt không đúng…, đối với projector Infocus hiệu chuẩn cho kết quả tốt hơn và độ phân giải của thiết bị này cũng cao hơn 2 thiết bị còn lại, lỗi hiệu chuẩn chung là 0.3% do đó tôi lựa chọn projector Infocus cho các thí nghiệm tiếp theo cũng nhƣ tích hợp thành hệ thống chung hoàn chỉnh.
Phục hồi thông tin cho điểm ảnh 2.9.
Sau khi đ có các tham số hệ thống, dựa trên các công thức trong phần trên ta tiến hành sửa lỗi hệ thống, phục hồi thông tin cho từng điểm ảnh đầu vào theo các bƣớc sau:
Giả sử x, y là tọa độ của điểm ảnh đang khảo sát ta có phƣơng trình biểu diễn x, y là kết quả của hàm khai triển sau:
50
(2-23)
ic là hệ số riêng của hệ quang học của camera hoặc projector ta có:
(( (( ) ) )) (2-24) Độ lệch của tọa độ x, y điểm ảnh đƣợc xác định theo hệ số k3 và k2 là hệ số méo theo tiếp tuyến và bán kính: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
( ) (2-25)
( ) (2-26)
Tọa độ thực của điểm ảnh sau khi bù sai số quang học đƣợc thực hiện theo công thức:
( ) ( ) (2-27) Sau khi sửa lỗi các điểm ảnh ta cần phải tính toán vị trí cho từng điểm ảnh theo tọa độ không gian x, y, z các bƣớc tính theo phƣơng pháp tam giác đƣợc giới thiệu trong phần dƣới đây.
Tạo vân dịch chuyển đƣờng 2.10.
Vân dịch chuyển đƣờng do Guhring [2] đƣa ra là các đƣờng mã 1 dịch chuyển lần lƣợt theo chiều dọc và chiều ngang của ảnh. Mục đích của các đƣờng này là đƣa ra vị trí chính xác cho từng điểm ảnh tƣơng ứng với các điểm trên projector, và các điểm này có độ chính xác sub pixels.
51
Theo hình 2-15 thì các vạch có giá trị 1 cách nhau 6 pixels, ta có thể lựa chọn khoảng cách 8 hoặc 10 pixels tùy ý, tuy nhiên khi khoảng cách giữa các vạch sáng tăng lên thì số mẫu vân tạo ra cũng tăng theo làm tăng thời gian lấy mẫu và xử lý. Việc chọn khoảng cách vân tùy theo độ phân giải cũng nhƣ đặc tính Blur của projector hoặc camera, trong thí nghiệm của tôi đƣa ra thì khoảng cách đƣợc chọn là 6.
Với các phƣơng pháp thu nhận ảnh 3D khác ta thấy rằng tọa độ x, y của các pixels là số nguyên không âm, tức là các điểm ảnh cách đều nhau và hơn kém nhau 1 đơn vị. Tuy nhiên khi đó ta lý tƣởng hóa bài toán dẫn đến sai số và không đạt độ chính xác nhƣ mong muốn.
Để có kết quả sát với thực tế với độ chính xác cao hơn thì ta thƣờng tăng độ phân giải của camera hoặc cả camera và projector, điều này khiến cho chi phí thiết bị tăng lên cũng nhƣ thời gian xử lý cho chƣơng trình nhiều hơn.
Với phƣơng pháp xử lý dịch chuyển đƣờng này, các giá trị lý tƣởng số nguyên x, y đƣợc thay bằng tọa độ sub pixels là các số thực, nhƣ vậy thông tin 3D x, y, z của điểm ảnh có độ chính xác cao hơn trong khi phần cứng không thay đổi.
Stt Bƣớc Ảnh vân chiếu
52 2 X = 1… 6 X = 6 7 Y = 0 8 Y= 1… Bộ dò đỉnh vạch chiếu 2.11.
Có rất nhiều nghiên cứu đƣa ra để xác định tâm của một vạch sáng với độ chính xác sub pixels, theo [2] đƣa ra phƣơng pháp sử dụng bộ dò do Blais và Rioux phát triển không phụ thuộc nhiều vào chiếu sáng từ môi trƣờng xung quanh, trong một ảnh ta có thể áp dụng nhóm 4 hoặc nhóm 8:
53
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (2-28) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (2-29)
Ta xác định vị trí tâm của đỉnh đƣợc xác định bằng nội suy tuyến tính giao cắt với đƣờng đặc tính 0, nhƣ vậy sub pixel đ đƣợc tính.
Hình 2-16 a) Vị trí sub pixels qua nội suy tuyến tính, b) Khoảng biên của độ rộng dịch chuyển đƣờng với gray code
Trong luận văn này, tôi đƣa ra phƣơng pháp kết hợp mới để tìm chính xác vị trí đỉnh bằng phƣơng pháp bình phƣơng cực tiểu Parabol:
Y= aX2 + bX + c (2-30)
Cự trị max ta tìm đƣợc có tọa độ:
(2-31)
(2-32) Theo hình 2-17 giá trị mức xám vạch line shift là đƣờng biểu diễn màu xanh blue, vạch màu đỏ là đỉnh đƣợc xác định theo công thức 2-29, vạch màu xanh green là đỉnh đƣợc xác định theo công thức 2-31 và 2-31. Ta thấy rằng vị trí các đỉnh phát hiện theo phƣơng pháp bình phƣơng cực tiểu Parabol cho độ chính xác tốt hơn so với phƣơng pháp sử dụng quãng 8 từ đó nâng cao đƣợc chất lƣợng ảnh cũng nhƣ độ chính xác của điểm 3D thu đƣợc.
54