Pasos críticos en la estimación de pose en cámara: una evaluación usando la biblioteca LTI-LIB2

Resumen

En este artículo se presenta una evaluación de métodos de estimación de pose en cámara, usando un patrón de tablero de ajedrez. Los pasos evaluados en el proceso de estimación son la detección de puntos de interés y la estimación de parámetros de cámara, debido a su criticidad en el proceso como un todo. Se comparan el método ChESS y un método heurístico para la detección de patrones de tableros de ajedrez. Ambos métodos son objetivamente contras tados usando los criterios de Verdadero Positivo y Falso Negativo. Mientras tanto, el método de Zhang para estimación de pose en cámaras basado en distribuciones de puntos en superficies planas se usa como primera aproximación y luego es refinado por medio de una regresión no lineal usando el algoritmo de Levenberg-Marquardt. Este algoritmo de estimación de pose de cámara es evaluado por medio de una comparación con una herramienta estable, como lo es el paquete “Camera Calibration Toolbox” para Matlab®.