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Accurate Camera Self-Calibration based on Image Quality Assessment -
분야 공학 > 로봇
저자 Rabia Fayyaz Eun Joo Rhee
발행기관 한국데이타베이스학회
간행물정보 Journal of Information Technology Applications & Management 2018년, Journal of Information Technology Applications & Management Vol.25 No.2, 41page~52page(총12page)
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목차
부제 :
Abstract
1. Introduction
2. Image Quality Assessment and Camera Self-Calibration
3. Experiments and Discussion
4. Conclusion
References
 
 
영문초록
This paper presents a method for accurate camera self-calibration based on SIFT Feature Detection and image quality assessment. We performed image quality assessment to select high quality images for the camera self-calibration process. We defined high quality images as those that contain little or no blur, and have maximum contrast among images captured within a short period. The image quality assessment includes blur detection and contrast assessment. Blur detection is based on the statistical analysis of energy and standard deviation of high frequency components of the images using Discrete Cosine Transform. Contrast assessment is based on contrast measurement and selection of the high contrast images among some images captured in a short period. Experimental results show little or no distortion in the perspective view of the images. Thus, the suggested method achieves camera self-calibration accuracy of approximately 93%.
 
 
Image Quality Assessment, Blur detection0, Camera Self-calibration, Contrast Assessment, Discrete Cosine Transform
 
 
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