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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 劉格非(Ko-Fei Liu) | |
| dc.contributor.author | Wei-Chen Liu | en |
| dc.contributor.author | 劉偉辰 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2023-03-19T22:32:49Z | - |
| dc.date.copyright | 2022-08-26 | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.date.submitted | 2022-08-24 | |
| dc.identifier.citation | Zhengyou Zhang, “Camera Calibration with One-Dimensional Objects”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 26, pp. 892-899, 2004. Zhengyou Zhang, “Flexible Camera Calibration by Viewing a Plane from Unknown Orientations,” The Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Computer Vision, vol. 1, pp. 666–673, 1999. Guo-Qing Wei and Song De Ma, “A Complete Two-Plane Camera Calibration Method and Experimental Comparisons,” In Proc. Fourth International Conference on Computer Vision, pp. 439–446, May 1993. P. Sturm and S. Maybank, 'On Plane-based Camera Calibration: A General Algorithm, Singularities, Applications,' Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognitions, Fort Collins, Colorado, USA, Jun, 1999. IEEE Computer Society Press. pp.432-437. R. Y. Tsai, “A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3D Machine Vision Metrology Using Off-the-Shelf TV Cameras and Lenses,” IEEE Journal of Robotics and Automation, vol. 3, issue 4, pp. 323–344, Aug 1987. Chu-Song Chen, Chi-Kuo Yu, Yi-Ping Hung, “New Calibration-free Approach for Augmented Reality Based on Parameterized Cuboid Structure,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, Corfu, Greece, 1999, pp.30-37. 蔡明穎、林正賢、徐福瑜、孫永年,「以多台攝影機為基礎的主動式監視系統與相機校正」,Active surveillance system with multiple cameras and camera calibration,2009 蘇塏軒,「以三維影像座標投影技術分析堰塞壩潰決特性」,2017 謝宗倫、洪晟翔、李正宇,「單相機高速運動物體3D軌跡重建的新方法」2010 葉揚,「變焦測距應用於表面流速的計算」,2017 鄭勝文,「攝影機校準及影像轉換技術與其應用之研究」A Study on Camera Calibration and Image Transformation Techniques and Their Applications | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/84921 | - |
| dc.description.abstract | 近年來攝影機作為監測設備已廣泛應用於土石流現地,但獲得的資料有限,造成無法提供足夠的資訊去做預警,本研究設想提供現場攝影機的檢定結果,建立現場世界座標與影像中像素座標的轉換關係,等到利用影像技術分析出土石流水面線時,可以提供轉換座標的流程去計算出土石流的流深。而本研究是針對在現場尺度約為100公尺範圍的大尺度情況下所設計的流程,利用在現場測量的方式,沿著河道方向設立斷面並檢定攝影機的內參數,根據理論一台攝影機只會有一組內參數,但因為現場尺度較大,造成每個斷面的測量點在影像深度的差異會較大,及測量時本身的測量誤差,會造成每個斷面在檢定參數上會有誤差,而本研究的目的是為了要反轉換出現場的座標,故為了讓轉換結果更準確便選擇此方法,在建立出各斷面的檢定參數之後,即可轉換影像中在斷面內水面線的世界座標,首先取得每個測量斷面平均 的世界座標及像素座標,並在影像中將其依序連線,並求出線上每個點對應的,再利用此點去計算與各斷面的直線距離,決定將未知點分配到垂直距離最短的斷面,利用該斷面的檢定參數及相對應的 帶入式子去反轉換最後的世界座標。之後利用數值實驗及現場測量來驗證本研究所設計的流程並列出轉換結果的誤差,最後將流程實際套用到事件發生後利用影像技術分析出的水面線,去計算出土石流水面線的實際流深。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | In recent years, cameras have been widely used as monitoring equipment in the field of debrisflow, but the data obtained are limited that cannot provide sufficient information for early warning.This study aims to provide on-site camera calibration results and establish a conversion relationship between on-site world coordinates and pixel coordinates in the image, so that when the water surface line of the debrisflow is analyzed by imaging technology, the conversion process of coordinates can be provided to calculate the flow depth of the debrisflow. In this study, the process is designed for a large scale of about 100 meters in the field, using the field measurement method to set up a section along the river direction and calibrate the internal parameters of the camera. According to the theory, a camera will only have one set of internal parameters, but because of the large scale of the site, the difference in image depth of each measurement point in each section will be larger, and the measurement error of the measurement itself will cause errors in the calibration parameters of each section, and the purpose of this study is to inverse convert the coordinates of the site, so in order to make the conversion results more accurate, this method is chosen. After establishing the calibration parameters of each section, we can convert the world coordinates of the water surface lines in the section in the image, First,get the average world coordinates and pixel coordinates of each measured section, and connect them in the image in order, and find the corresponding distance of each point on the line, and then use this point to calculate the straight line distance from each section, and decide to assign the unknown point to the section with the shortest vertical distance, and use the calibration parameters of the section and the corresponding equation is brought into the equation to inverse convert the final world coordinates.Afterwards, numerical experiments and field measurements are used to verify the process designed by this study and to list the errors of the conversion results. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2023-03-19T22:32:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 U0001-1708202214291300.pdf: 5970491 bytes, checksum: e277debac933c37a8dccff8283a391af (MD5) Previous issue date: 2022 | en |
| dc.description.tableofcontents | 誌謝 i 中文摘要 ii ABSTRACT iii 目錄 iv 圖目錄 vi 表目錄 ix Chapter 1 緒論 1 1.1 研究背景與目的 1 1.2 文獻回顧 2 1.3 論文架構 4 Chapter 2 研究方法 5 2.1 獲取世界座標與像素座標 5 2.1.1 座標系轉換關係 5 2.1.2 世界座標測量方式 10 2.1.3 獲取像素座標 11 2.2 攝影機檢定過程 12 2.2.1 測量並計算外參數矩陣 12 2.2.2 檢定內參數矩陣 14 Chapter 3 方法驗證 18 3.1 驗證流程 18 3.1.1 室內實驗 18 3.1.2 數值實驗 22 3.1.3 現地測量 : 霍薩溪 27 3.1.4 現地測量 : 愛玉子溪 31 Chapter 4 實際應用於抓取水面線高度 34 4.1 轉換影像中水面線為世界座標 34 4.1.1 像素座標轉換回世界座標 34 4.1.2 將影像中各斷面平均 連線 35 4.1.3 建立各斷面平面方程式 36 4.1.4 分配斷面檢定參數並轉換未知點座標 36 4.2 影像深度影響未知點轉換結果誤差 37 4.3 轉換未知點並計算誤差 41 4.3.1 未知點在斷面內及斷面外的影響 41 4.3.2 斷面的影像深度差對於轉換結果影響 43 4.3.3 轉換分布於斷面內未知點世界座標 46 4.4 現場事件分析 51 4.4.1 外插斷面座標 51 4.4.2 計算河道中央與兩側轉換結果誤差 52 4.5 計算斷面水深隨時間變化 54 4.5.1 計算斷面Zc的方式 55 4.5.2 計算結果 57 Chapter 5 結論與建議 58 Chapter 6 參考文獻 59 圖目錄 圖 1.3.1研究方法流程圖 5 圖 2.1.1座標系示意圖 6 圖 2.1.2 針孔成像原理 7 圖 2.1.3 透視投影示意圖 9 圖 2.1.4 圖像座標轉換為像素座標示意圖 10 圖 2.1.5 斷面示意圖,圖中黃色框線為各斷面,黑色點為測量點,斷面會沿著河道方向(X方向)依序測量 11 圖 2.1.6 現場測量座標人員 12 圖 2.2.1 攝影機與全測站間座標轉換 12 圖 2.2.2 計算俯角示意圖 13 圖 2.2.3 計算平轉角示意圖 14 圖 3.1.1實驗現場儀器設置 18 圖 3.1.2 利用標誌確認全測站角度與攝影機角度一樣 19 圖 3.1.3 攝影機所拍攝標定版影像 20 圖 3.1.4 選取特徵點 21 圖 3.1.5左圖:測量點在虛擬三維空間圖,右圖:透視投影至影像示意圖 23 圖 3.1.6原斷面與使用相近 為斷面的影像圖 24 圖 3.1.7 比較測量點利用本身 及平均 回推誤差,圖中分別利用三種顏色表示三個方向的誤差結果,黑色為X方向,藍色為Y方向,紅色為Z方向 25 圖 3.1.8 利用各斷面檢定參數回推整張影像測量點世界座標的絕對誤差,圖中分別利用三種顏色表示三個方向的誤差結果,黑色為X方向,藍色為Y方向,紅色為Z方向 26 圖 3.1.9霍薩溪現地與攝影機位置關係圖 27 圖 3.1.10 霍薩溪攝影機影像畫面 28 圖 3.1.11 霍薩溪現場儀器架設 28 圖 3.1.12 霍薩溪測量斷面在影像中示意圖 29 圖 3.1.13 霍薩溪各斷面檢定參數回推整張影像測量點結果並計算絕對誤差,圖中分別利用三種顏色表示三個方向的誤差結果,黑色為X方向,藍色為Y方向,紅色為Z方向 30 圖 3.1.14 愛玉子溪現地與攝影機位置關係圖 31 圖 3.1.15 愛玉子溪攝影機影像畫面 31 圖 3.1.16 愛玉子溪現場儀器架設 32 圖 3.1.17 愛玉子溪測量斷面在影像中示意圖 32 圖 3.1.18 愛玉子溪各斷面檢定參數回推整張影像測量點結果並計算絕對誤差,圖中分別利用三種顏色表示三個方向的誤差結果,黑色為X方向,藍色為Y方向,紅色為Z方向 33 圖 4.1.1將影像中各斷面平均 連線 36 圖 4.3.1 左圖:測量點與未知點在虛擬三維空間圖,右圖:透視投影至影像示意圖 41 圖 4.3.2 比較未知點在斷面內與斷面外預測結果的誤差 42 圖 4.3.3原斷面與使用相近 為斷面的影像圖 43 圖 4.3.4 比較原本斷面與相近 斷面回推世界座標誤差,圖中分別利用三種顏色表示三個方向的誤差結果,黑色為X方向,藍色為Y方向,紅色為Z方向 44 圖 4.3.5 比較未知點分布於斷面內外的轉換結果誤差 45 圖 4.3.6 未知點轉換結果分布情形 46 圖 4.3.7 程式流程結果與方程式推導結果比較 47 圖 4.3.8 例用兩個斷面轉換未知點進行程式流程結果與方程式推導結果比較 49 圖 4.3.9 攝影機與河道方向夾角對應三個方向的最大絕對誤差,圖中分別利用三種顏色表示三個方向的誤差結果,黑色為X方向,藍色為Y方向,紅色為Z方向 50 圖 4.4.1 霍薩溪原測量斷面 51 圖 4.4.2 外插座標示意圖 52 圖 4.4.3 霍薩溪斷面中心,斷面中心為圖中綠點,藍色線為土石流水面線 52 圖 4.4.4 將各斷面中心連線 53 圖 4.4.5 比較斷面中心與斷面兩側的轉換結果絕對誤差,圖中分別利用三種顏色表示三個方向的誤差結果,黑色為X方向,藍色為Y方向,紅色為Z方向 53 圖 4.5.1 霍薩溪橋下斷面示意圖 54 圖 4.5.2 霍薩溪橋柱上比例尺 55 圖 4.5.3 霍薩溪同一地點上垂直高度與 的對應關係 55 圖 4.5.4 橋下斷面像素座標與Zc對應關係示意圖 56 圖 4.5.5 霍薩溪橋下斷面中心 56 圖 4.5.6 程式轉換霍薩溪斷面中心水位與人眼抓取比較,黑線為程式轉換出高度,藍線為利用人眼對比找出高度,紅線為橋樑底部高度 57 圖 4.5.7 分析霍薩溪斷面水位座標隨時間變化,黑線為程式轉換出高度,紅線為橋樑底部高度 57 表目錄 表 3.1 室內實驗攝影機資訊 18 表 3.2 利用最小方差求得內參數結果 21 表 3.3室內實驗計算內參數矩陣及攝影機焦距結果 22 表 3.4 攝影機基本資訊 23 表 3.5 比較原本斷面與相近 斷面內參數誤差 24 表 3.6 神木村攝影機資訊 27 表 3.7 霍薩溪個測量斷面檢定參數 29 表 3.8愛玉子溪個測量斷面檢定參數 32 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 攝影機檢定 | zh_TW |
| dc.subject | 土石流監測 | zh_TW |
| dc.subject | 座標系轉換關係 | zh_TW |
| dc.subject | 三維空間重建 | zh_TW |
| dc.subject | 影像深度 | zh_TW |
| dc.subject | Landslide monitoring | en |
| dc.subject | image depth | en |
| dc.subject | 3D spatial reconstruction | en |
| dc.subject | coordinate system conversion relationship | en |
| dc.subject | camera calibration | en |
| dc.title | 攝影機檢定應用於土石流現場 | zh_TW |
| dc.title | Camera Calibration applied on debris flow site | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 110-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 詹錢登(Chyan-Deng Jan),周憲德(Hsien-Ter Chou) | |
| dc.subject.keyword | 影像深度,三維空間重建,座標系轉換關係,攝影機檢定,土石流監測, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | image depth,3D spatial reconstruction,coordinate system conversion relationship,camera calibration,Landslide monitoring, | en |
| dc.relation.page | 59 | |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202202503 | |
| dc.rights.note | 同意授權(限校園內公開) | |
| dc.date.accepted | 2022-08-25 | |
| dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 土木工程學研究所 | zh_TW |
| dc.date.embargo-lift | 2022-08-26 | - |
| 顯示於系所單位: | 土木工程學系 | |
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