Evrimsel hesaplama tabanlı kamera kalibrasyonu
Evolutionary computing based camera calibration
Yazar: MEHMET AKİF GÜNEN
Danışman: PROF. DR. ERKAN BEŞDOK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Robotik, oto-navigasyon, fotogrametrik harita üretimi, görme-tabanlı örüntü tanıma, eş-zamanlı çevresel algılama ve haritalama ve çeşitli ters-mühendislik araştırmaları gibi optik-görme tabanlı verilerin yoğun kullanıldığı mühendislik uygulamalarında yüksek konumsal doğruluğa sahip veriler üretmek için kamera kalibrasyon parametreleri gürbüz olan metrik kamera kullanımı zorunludur. Aksi halde kamera iç ve dış yöneltme parametrelerinin elde edilmesi gerekmektedir. Bu parametrelerin belirlenmesi karmaşık, çok çözümlü ve lineer olmayan bir süreç olduğu için çok sayıda yöntem ilgili problemin çözümü için geliştirilmiştir. Gradyan tabanlı çalışan klasik kamera kalibrasyon yöntemleri mevcut çok fazla çözümden bir tanesine takılabilmektedir. Çoğu klasik kamera kalibrasyon metodu, iyi-tanımlı ışın demetleri tabanlı dengeleme yönteminin çeşitli versiyonlarının serilere açılarak lineerleştirilmiş formlarınca tanımlanan matematiksel modeller kullanır. Işın demetleri tabanlı orijinal matematik modelin, serilere açılımıyla elde edilmiş analitik lineer eşleniği, hesaplama süreçlerinin iteratif doğasının performansını arttırsa da belirli ölçüde lineerleştirme sonunda ancak sınırlandırılmış sayıda seri-açılımı katsayısının kullanılmasından kaynaklanan bilgi kaybı oluşur. Evrimsel hesaplama algoritmaları sayısal problemlerin çözümünde yerel çözümlerden kaçınabildiğinden, yüksek hassasiyetli optik-görme uygulamaları için gerekli kamera kalibrasyon parametrelerini doğru bir şekilde hesaplama potansiyeline sahiptir. Tez çalışmasında, 6 evrimsel hesaplama algoritması (WDE, ABC, PSO, COBIDE, DE, CS) kullanılarak iki farklı test alanlarına ait videolardan çıkartılan görüntüler kullanılarak kamera kalibrasyon parametreleri hesaplanmıştır. İlgili deneylerin tarafsız değerlendirilebilmesi için gradyan tabanlı iki geleneksel kamera kalibrasyon yöntemi (Zhang ve Bouguet) kullanılmıştır. İğne deliği kamera modeline ait kamera kalibrasyon parametrelerinin klasik ve evrimsel hesaplama algoritmaları ile hesaplanmasında Zhang kamera model, kullanılmıştır. Gerçekleştirilen deneylerde evrimsel hesaplama yöntemlerinin elde ettiği çözümlerle klasik yöntemlerle elde edilen ilgili çözümler arasındaki farklar istatistiksel araçlar ve görsel sunumlar kullanılarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca, test alanlarına ait videolardan elde edilen çoklu görüntüler NIQE görüntü kalite belirleme yöntemi kullanılarak ayıklandıktan sonran Structure from Motion yöntemi kullanılarak sahnelerin 3D nokta bulutları oluşturulmuştur. Nokta bulutlarının karşılaştırılması için yersel lazer tarayıcı ile referans nokta bulutu yakalanmıştır. Gerçekleştirilen istatistiksel testler ve görsel sunumlar sonucunda WDE algoritmasının karşılaştırma yöntemlerinden daha başarılı olduğu ve istatistiksel olarak anlamlı farkın olduğu görülmüştür

Anahtar Kelimeler: Kamera Kalibrasyonu, Evrimsel hesaplama algoritmaları, Nokta Bulutu, SfM Fotogrametrisi

Abstract:
Metric camera with robust camera calibration parameters is mandatory to produce high spatial accuracy data in engineering applications where optical vision-based data is used extensively, such as robotics, auto-navigation, photogrammetric map production, vision based pattern recognition, simultaneous environmental detection and mapping, and various reverse engineering research. Otherwise, the camera intrinsic and extrinsic orientation parameters must be obtained. Since the determination of these parameters is a complex, multi-solution and non-linear process, many methods have been developed for the solution of the problem. Gradient based classic camera calibration methods can trap one of the many solutions available. Most classic camera calibration methods use mathematical models defined by linearized forms of various versions of the well-defined bundle-based adjustment method. Although the analytical linear conjugation of the bundle-based original mathematical model with the expansion to the series increases the performance of the iterative nature of the computational processes, there is a loss of information resulting from the use of a limited number of series-expansion coefficients at the end of linearization. Since evolutionary computing algorithms can avoid local solutions in the solution of numerical problems, it has the potential to accurately compute camera calibration parameters required for high-precision optical-vision applications. In the thesis study, camera calibration parameters were computed using the images extracted from the videos of two different test areas using 6 evolutionary computing algorithms (WDE, ABC, PSO, COBIDE, DE, CS). Two gradient-based traditional camera calibration methods (Zhang and Bouguet) were used to evaluate the relevant experiments impartially. Zhang camera model was used to compute the camera calibration parameters of the pinhole camera model using traditional and evolutionary computing algorithms. In the experiments conducted, the differences between the solutions obtained by the evolutionary computing algorithms and the related solutions obtained by traditional methods were compared by using statistical tools and visual presentations. In addition, after the multiple images obtained from the videos of the test areas were extracted using the NIQE image quality measurement method, 3D point clouds of the scenes were created using the Structure from Motion method. As a result of the statistical tests and visual presentations, the WDE algorithm was found to be more successful than the comparison methods and there was a statistically significant difference.

Keywords: Camera Calibration, Evolutionary computing algorithms, Point Cloud, SfM Photogrammetry