Diseño de un protocolo de calibración de cámaras estéreo

Abstract

El presente Proyecto Final de Carrera tiene como objetivo principal la elaboración completa de un protocolo que indique una manera eficaz de calibrar un sistema estéreo. Un sistema estéreo es aquél formado por, al menos, dos cámaras; y está caracterizado por disponer de información tridimensional del entorno. Es decir, un sistema estéreo es capaz de indicar la distancia a la que se encuentran los objetos respecto a las cámaras que los han ilustrado. En el caso actual, se va a proceder, en primer lugar, con la calibración, por separado, de cada una de las dos cámaras utilizadas (cámara Bumblebee xb3) para obtener sus parámetros más representativos, parámetros intrínsecos y extrínsecos. Posteriormente, se tratarán las imágenes proporcionadas por las cámaras hasta lograr que se encuentren en las condiciones adecuadas para un análisis estéreo, o lo que es lo mismo, bien rectificadas, sin distorsiones, ni inclinaciones. Por último, se comprobará la eficiencia del protocolo representando el mapa de disparidad de las imágenes. Todo lo anterior se va a desarrollar en un entorno de programación en lenguaje C/C++. Para poder realizarlo se van a usar, como elemento de apoyo, las librerías OpenCV de visión por Computador.

This Thesis Project aims at fully developing a protocol which would specify an efficient way of calibrating a stereo system. A stereo system is a system formed by at least two cameras and it is characterized by providing three dimensional information of the surrounding. In other words, a stereo system is able of indicating the distance to an object with respect to the corresponding cameras. During the project, the first step is the calibration of each camera separately of the two used (Bumblebee xb3 cameras); in order to retrieve the camera’s most representative parameters, both intrinsic and extrinsic. Secondly, the images provided by the cameras will be edited until they are both in equal conditions for a stereo analysis, correctly rectified, without distortions or inclinations. Finally, the efficiency of the protocol will be presented with a map of image disparities. All the described steps are developed using the C/C++ programming environment. To be able to do this, the OpenCV libraries are used as an assistance element of computer vision.