folien

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
1.
2.
3.
4.
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

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