Digitale Bildverarbeitung Gruppe 3: Rektifizierung/ perspektivische Entzerrung über Homographie-Matrix Lea Schorling, Samuel Rau, Mario Reyes Napoles
Aufgabe Zwei Ausgangsbilder mittels Homographie-Matrix transformieren Eingabebilder liegen schräg auf der jeweiligen Ebene Ausgabebilder werden auf Spielfeldkoordinaten transformiert
Idee aus der Literatur (Homographie) Rektifizierung erzeugt durch lineare Transformation Homographie skaliert, rotiert und transformiert mindestens vier Punktkorrespondenzen nötig Homographie hat acht Freiheitsgrade zur Transformation in inhomogene Punkte umwandeln Y= Y´/Z´
Methode Berechnung der Homographie-Matrix Quelle[1] Alles auf rechte Seite bringen und als Matrix-Multiplikation schreiben. Jeweils 2 Zeilen pro Punktkorrespondenz. Problem: A*h = 0 Lösung: h = Nullraum von A (berechnen) umsortieren als Matrix
Methode
Umsetzung Verwendung der Efficient Java Matrix Library (EJML) Homographie- Matrix
Umsetzung Spielfeld mit allen erkennbaren Punkten
Quellen S. Malik, G. Roth, C. McDonald, Robust Corner Tracking for Real-Time Augmented Reality, published in Vision Interface 2002 pp. 399-406, Calgary, Alberta, Canada, May 2002, NRC 45860 E.Dubrofsky: Homography Estimation, B.Sc., Carleton University Image geometry and planar homography; YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=fVJeJMWZcq8 T. Langner, Selbstlokalisierung für humanoide Fußballroboter mittels Mono- und Stereovision, Berlin 2009