acompanhamento de cenas com calibração automática de câmeras por flávio szenberg orientadores:...

Acompanhamento de Cenas com Calibração Automática de Câmeras

por

Flávio Szenberg

Orientadores:Marcelo Gattass

Paulo Cezar Pinto Carvalho

Departamento de Informática, PUC-RioDepartamento de Informática, PUC-Rio

19 de dezembro de 200119 de dezembro de 2001

Juiz Virtual

pontos de referência

pontos de objetos

Problema“Dada uma seqüência de imagens que

apresentam a visualização, total ou parcial, de um determinado modelo, acompanhar este modelo, calibrando as câmeras para

cada imagem de forma automática, a fim de sobrepor objetos virtuais.”

Requisitos:

• Menor intervenção possível do usuário

• Processamento em tempo real

Modelos

F1

F6 F2

F3

F4

F5 F7

F8 F9

F1

F6

F2

F3

F4

F5

F8

F7

F9

Os modelos utilizados na tese:

Modelo de um campo de futebol

Modelo sem simetria

Algoritmo básicoImagem

Filtragem para realce de linhasA1

Extração de segmentos de retas longosA2

Reconhecimento dos segmentosA3

Cálculo da transformação projetiva planarA4

Calibração da câmeraA5

Filtragem para realce de linhas O filtro Laplaciano da Gaussiana (LoG) é aplicado à

imagem, baseado na luminância.

010

141

010

121

242

121

16

1

filtro gaussiano

filtro laplaciano

Filtragem para realce de linhas Problemas com linhas duplas

Filtragem para realce de linhas A transformação negativa é aplicada entre o cálculo da

luminância e o filtro LoG.

Filtragem para realce de linhas Resultado de uma segmentação (threshold) feita na

imagem filtrada.

(em negativo para visualizar melhor)

Extração de segmentos de retas longos

O objetivo é localizar segmentos de retas longos candidatos a serem linhas da imagem do modelo.

O procedimento é dividido em dois passos:

1. Eliminação de pontos que não estão sobre nenhum segmento de reta.

2. Determinação de segmentos de retas.

Eliminando pontos que não estão sobre um segmento de reta

A imagem é dividida, por uma grade regular, em células retangulares.


Para cada célula, os autovalores 1 e 2 (1 2) da matriz de covariância, dada abaixo, são calculados.

Se 2 = 0 ou 1/ 2 > M (dado) então

o autovetor de 1 é a direção predominante

senão

a célula não tem uma direção predominante

n

ii

n

iii

n

iii

n

ii

vvvvuu

vvuuuu

n

1

2

1

11

2

1

1

2

vu ,


Podemos atribuir pesos i aos pontos (resultado do LoG).

n

ii

n

iii

n

iii

n

ii

vvvvuu

vvuuuu

n

1

2

1

11

2

1

n

iii

n

iiii

n

iiii

n

iii

n

ii vvvvuu

vvuuuu

1

2

1

11

2

1

1


Células com pontos formando segmentos de retas:

Determinando segmentos de reta

As células são percorridas de modo que as linhas são processadas de baixo para cima e as células em cada coluna são processadas da esquerda para direita. Um valor é dado para cada célula: Se não existe uma direção predominate na célula, o valor é zero. Caso contrário, verifica-se os três vizinhos abaixo e o vizinho à

esquerda da célula corrente. Se algum deles tem uma direção predominante similar ao da célula corrente, quando unidos, então a célula corrente recebe o valor da célula que tem a direção mais similar; senão, um novo valor é usado para a célula corrente.

Determinando segmentos de reta São formados grupos com células de mesmo valor,

representados na figura abaixo por cores distintas.

Extração de segmentos de retaCada grupo fornece um segmento de reta.

A reta de equação v=au+b é encontrada por método de mínimos quadrados:

O segmento é obtido limitando a reta pela caixa envoltória dos pontos usados.

n

iii

n

iiii

n

ii

n

iii

n

iii

n

iii

v

vu

u

uu

b

a

1

1

1

11

11

2

v

u

Extração de segmentos de retaOs segmentos de reta que estão sobre a mesma reta suporte são unidos, formando segmentos longos, usando mínimos quadrados.

No final do processo, tem-se um conjunto de segmentos de reta.

a

b

c

d

e

f

f1

f2f3

f4

f5

f6

f7

Extração de segmentos de retaSobrepondo as linhas extraída na imagem, temos o seguinte resultado:

Reconhecimento dos segmentos

A partir do conjunto de segmentos, as linhas do modelo são detectadas e o modelo reconhecido [Grimson90].

Método baseado na Transformada de Hough.

Método de reconhecimento baseado em modelo.

• Conjunto de restrições


F1 F7 F6F5F4F3F2

f1:

f2:

F1

F6F2

F3

F4

F5 F7

Modelo

F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2

Árvore de Interpretaçãof1

f2f3

f4

f5

f6

f7

Visualização

Método de Reconhecimento baseado em Modelo

O nó {f1: F1, f2:F6 , f3:F3} é discardado por que viola a restrição:

A linha representante de F6 deve estar entres as linhas que

representam F1 e F3, na visualização.F1 F7 F6F5F4F3F2

F1 F7 F6F5F4F3F2

f1:

f2:

Árvore de Interpretação

F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2 F1 F7 F6F5F4F3F2

f3:

Reconhecimento dos segmentosDiscardando nós

F1

F6F2

F3

F4

F5 F7

Modelo

f1

f2

f3

f4

f5

Visualização

f6

f7

Reconhecimento dos segmentosProblema relacionado com a perspectiva

2

1222

122

1222

12

12122

1212

)()()()(

))(())((

vvuuvvuu

vvvvuuuu

ttttssss

ttssttss

8.01

21

Reconhecimento dos segmentosProblema relacionado com a perspectiva

f1

f2

f3

Reconhecimento dos segmentosEscolhendo a melhor solução

F1

F6F2

F3

F4

F5 F7

Modelo

• Em geral, existem diversas interpretações possíveis;

• Escolhemos a interpretação onde a soma dos comprimentos dos segmentos representativos é máxima.

f1 : F4 f2 : F3 f3 : f4 : f5 : F6 f6 : F7 f7 : F1 Vencedor

f1

f2f3

f4

f5

f6

f7

Visualização

f1 : F4 f2 : f3 : f4 : F3 f5 : F6 f6 : F7 f7 : F1

f1 : F2 f2 : F3 f3 : f4 : f5 : F6 f6 : F5 f7 : F1

f1 : F4 f2 : F3 f3 : f4 : f5 : F6 f6 : F7 f7 : F1

f1

f2f3

f4

f5

f6

f7

Visualização


F1

F6F2

F3

F4

F5 F7

ModeloResultado final

F7

F1

F6F2

F3

F4

F5

Modelo

ou

Cálculo da transformação projetiva planar

Uma transformação projetiva planar H (homografia) correspondente às linhas reconhecidas é encontrada (usando pontos de interseção e pontos de fuga como pontos de referência).

Modelo reconstruído

H

pontos de interseção

pontos de fuga

Calibração da câmeraModelo de Câmera - “pinhole”

13

0302

0301

z

y

x

tr

tvftrvfr

tuftrufr

s

vs

us

z

zy

zx

p~ f

Z

Y

X

P

v~

u~ C

Plano da imagem projetada

u

v

x y z

o

r1

r3

r2

O imagem

p

P = (x, y, z)p = (u, v)

Calibração da câmera A câmera é calibrada usando método de Tsai para a

reconstrução de elementos que não estão no plano do modelo.

Erros de sobreposição

Algoritmo estendidoImagem

Filtragem para realce de linhasA1

Extração de segmentos de retas longosA2

Reconhecimento dos segmentosA3

Cálculo da transformação projetiva planar preliminarB1

Reconstrução da visualização do modeloB2

Reajuste das LinhasB3

Cálculo da transformação projetiva planarA4

Calibração da câmeraA5

Reajuste das linhas

tolerância para reajuste das linhas reconstruídas

São usadas faixas de tolerância para descartar pontos distantes.

Reajuste das linhaslinhareconstruída

faixa de tolerância

pontos da imagem

nova linha localizada

A nova linha localizada é obtida pelo método dos mínimos quadrados

Reajuste das linhasResultado do reajuste das linhas:

Depois do reajuste das linhas do modelo na visualização, uma nova transformação é encontrada e uma nova reconstrução pode ser obtida.


Calibração da câmera A câmera é calibrada usando o método de Tsai, com erro

de sobreposição aceitável.

• Para a primeira imagem, aplicamos o algoritmo proposto por inteiro.

Trabalhando com uma seqüência

• A transformação projetiva planar final da imagem anterior é usada como a transformação preliminar para a imagem corrente.

• Para otimizar o processo, da segunda imagem em diante, tiramos proveito do resultado da imagem anterior.

Próxima imagem da seqüência

A1 Filtragem para realce de linhas

B3 Reajuste das Linhas

A4Cálculo da transformação projetiva planar

A5 Calibração da câmera

Reajuste dos segmentos

Faixa de tolerância sem estimativa

Faixa de tolerância com estimativa

pontos da cena n

novo ajuste

posição do segmento na cena n-2

posição do segmento na cena n-1

estimativa de posição do segmento para cena n

Estimativa de posição do segmento na cena n dada suas posições nas cena n-1 e n-2.

Algoritmo proposto

Filtragem para realce de linhas

Primeira imagem da seqüência

Próxima imagem da seqüência

Extração de segmentos de retas longos


Cálculo da transformação projetiva planar preliminar

Reconstrução da visualização do modelo


Calibração da câmera

Filtragem para realce de linhas

Reajuste dos segmentos

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

Limiar

Se

gm

en

tos

ex

tra

ído

sHeurística para determinar o limiar de

corte usado na segmentação Procura um patamar com valor máximo no gráfico que informa

o número de segmentos extraídos para cada valor do limiar de corte.

Seqüência artificial

ResultadosSeqüência real

Resultados

Resultados

Via acompanhamento

Algoritmo inteiro

Diferença

ResultadosProtótipo para testar o algoritmo usando uma câmera 8mm

Resultado do algoritmo usando a câmera posicionada conforme a imagem acima:

Resultadoswebcam

Sem oclusão

Com oclusão

ResultadosOutro modelo

Resultados Onde o algoritmo falha

Falta de nitidez

Sombra parcial

A seqüência real de teste tem 67 imagens

Computador: Pentium III 600MHz

Tempo de processamento: 1140 milisegundos Computador: Pentium 4 1.7GHz

Tempo de processamento: 500 milisegundos

(<< 2234 milisegundos necessários para processamento em tempo real – 30 fps)

Resultados

Resultados (precisão)

Pontos do CampoCoordenadas

Corretas Coordenadas Reconstruídas Erro

x y z u v u v105,0 68,00 0,00 81,707 216,584 81,731 215,972 0,612

88,5 13,84 0,00 230,117 78,133 228,747 77,525 1,499

88,5 54,16 0,00 1,236 183,463 0,424 183,197 0,854

99,5 24,84 0,00 259,039 134,206 258,566 133,815 0,614

99,5 43,16 0,00 146,690 174,826 146,067 174,484 0,711

105,0 30,34 0,00 269,817 155,102 269,629 154,697 0,446

105,0 30,34 2,44 270,921 181,066 270,215 180,863 0,735

105,0 37,66 2,44 224,101 194,645 223,291 194,407 0,845

105,0 37,66 0,00 223,405 170,271 223,082 169,876 0,510

Erro Médio 0,696Comparação entre as coordenadas corretas e reconstruídas para a primeira cena.

Pontos do CampoCoordenadas

Corretas Coordenadas Reconstruídas Erro

x y z u v u v105,0 68,00 0,00 97,167 205,940 96,791 205,585 0,517

88,5 13,84 0,00 243,883 66,434 243,549 66,022 0,530

88,5 54,16 0,00 16,101 173,174 15,655 172,623 0,709

99,5 24,84 0,00 273,344 124,029 273,125 123,715 0,382

99,5 43,16 0,00 160,672 164,798 160,366 164,421 0,486

105,0 30,34 0,00 284,160 145,173 283,992 144,914 0,309

105,0 30,34 2,44 285,241 171,290 284,886 171,090 0,407

105,0 37,66 2,44 238,127 184,768 237,744 184,538 0,447

105,0 37,66 0,00 237,462 160,349 237,252 160,063 0,355

Erro Médio 0,452Comparação entre as coordenadas corretas e reconstruídas para uma outra cena.

Resultados (precisão)

Conclusões• A estratégia de dividir a imagem em células resolve bem o

problema da extração de segmentos de retas quando a imagem contém regiões com características diversas.

• Uma boa maneira para identificar linhas do modelo na imagem é a utilização do método baseado na árvore de interpretações. Um conjunto de apenas 5 restrições é suficiente.

• O reajuste das linhas utilizando uma faixa de tolerância e operando com a imagem filtrada e segmentada apresentou bons resultados para a nova localização dos segmentos na seqüência de quadros. Uma estimativa de localização de segmentos baseada em quadros passados é importante, podendo conduzir a resultados melhores.

Conclusões

• A heurística apresentada para determinar um valor de limiar utilizado no método de segmentação apresentou na prática resultados satisfatórios.

• O critério que suaviza a restrição de paralelismo

mostrou-se eficiente quando existe uma distorção perspectiva na imagem.

2

1222

122

1222

12

12122

1212

)()()()(

))(())((

vvuuvvuu

vvvvuuuu

ttttssss

ttssttss

Conclusões

• O algoritmo proposto gerou bons resultados mesmo quando aplicado às imagens com ruídos capturadas de uma transmissão de TV.

• O algoritmo pode ser usado em computadores pessoais (nenhum hardware especializado é necessário).

• O tempo de processamento é bem abaixo do necessário para processamento em tempo real. O tempo extra pode ser usado, por exemplo, para desenhar anúncios ou propagandas.

Trabalhos futuros

• Pesquisar outros filtros para realce de linhas e métodos de segmentação. Obter métodos para determinar o valor do limiar usado na segmentação.

• Utilizar de forma mais eficiente os valores dos pontos da imagem resultante do filtro LoG, através de funções de transferência.

• Critério de paralelismo: determinar valores para e .

• Desenvolver outras técnicas de coletas de pontos para o reajuste das linhas.

Trabalhos futuros

• Investigar métodos para suavizar a seqüência de câmeras através da aplicação do filtro de Kalman.

• Desenvolver técnicas para acompanhar outros objetos que se movem sobre o modelo, tais como bola e jogadores sobre as linhas do gramado.

• Desenhar objetos no campo atrás dos jogadores, dando a impressão de que os jogadores estão andando sobre eles.

Trabalhos futurosChroma Key

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