Avaliação de Diferentes Métodos para Calibração de Câmera Não-Métrica

Abstract

A calibração de câmera digital não-métrica é um procedimento que visa modelar erros sistemáticos causados pela distorção da lente devido ao processo de fabricação e montagem. Este procedimento deve ser realizado para melhorar a precisão de um projeto. Além disso, na Fotogrametria, é essencial compreender os parâmetros de orientação interior para modelar as distorções e gerar produtos cartográficos confiáveis. A calibração da câmera é necessária para câmeras não-métricas devido à sua baixa estabilidade geométrica. No caso de uma câmera digital não-métrica, seus parâmetros de orientação interior são sensíveis à exposição externa e outros fatores, essas características criam a necessidade de calibrar o sensor antes de qualquer aquisição de dados. Os métodos de calibração apresentam diferenças, algumas abordagens requerem maior tempo, dados mais elaborados e algoritmos sofisticados, como a calibração usando pontos de controle no solo; por outro lado, existem abordagens mais rápidas e automatizadas que aplicam algoritmos de visão computacional para reduzir os erros inseridos pelo operador. Neste artigo, a qualidade posicional de dois diferentes métodos para a calibração de câmera foi investigada. O primeiro método, denominado “GCP-based”, é baseado em pontos de controles obtidos via estação total e processados com o software Pix4D e Agisoft PhotoScan. O segundo método, denominado “Chessboard-based”, é baseado em algoritmos de visão computacional para estimar os parâmetros usando um tabuleiro xadrez com padrões em preto e branco e dimensões conhecidas. Como resultado, o RMSE planimétrico foi comparado com as coordenadas de referência obtidas via estação total, obteve-se melhor acurácia com o software Agisoft PhotoScan, com um RMSE de 1,4 cm.

Keywords

• orientação interior
• distorções das lentes
• fotogrametria