KALIBRASI PARAMETER KAMERA DENGAN MENGGUNAKAN PROJECTOR UNTUK REKONSTRUKSI 3D BERBASIS METODE STRUCTURED LIGHT

·       MODEL KAMERA

Kamera dapat menghasilkan gambar 2 D berasal dari gambar nyata (word coordinat) 3D. kamera mentransformasi media 3D (word plane ) menjadi 2D (image plane) Richard Hartley(2003). Model kamera salah satunya adalah pinhole camera, Gambar yang dihasilkan adalah gambar perespektif yang mana Kamera merupakan pusat proyeksi. Semua sinar yang datang akan dikumpulkan menjadi satu pada pusat kamera.

 

·       Z= f = image plane atau focal plane

·       Pusat proyeksi adalah pusat kamera

·       Garis pusat kamera tegak lurus ke bidang gambar = principal axis atau principal ray

·       Titik pertemuan principal axis dan bidang image disebut principal point.

·       Bidang yang melewati pusat kamera ke bidang image secara parallel disebut bidang principal camera

Dapat dihitung bahwa titik di (X, Y, Z)T dapat di mappingkan ke (fX/Z, fY/Z, f)T sehingga

didapat pesamaan

(X, Y, Z)^T à (fX/Z, fY/Z, f)T                        (1)

Sehingga akan didapat matrik

 (2)

Analisis dari percobaan pada jurnal yang berhubungan dengan model kamera adalah model kamera tersebebut digunakan untuk membuat suatu object 3D menjadi 2D. Hal itu terjadi karena kamera membuat gambar 3D menjadi 2D dengan menggunakan gambar perspektif, model kamera juga mensimulasikan menangkap cahaya dari tiga dimensi menjadi ruang objek gambar ke dua dimensi. Model kamera tersebut juga bisa digunakan untuk menentukan titik koordinat pada suatu grafik atau gambar.

Ref :

• jurnal.umk.ac.id/index.php/SNA/article/download/160/164
• Zhang, Zhengyou (1999). Flexible Camera Calibration by Viewing aPlane from Unknown Orientation. In International Conf. on Computer Vision
• Janne Heikkilla and Olli silven(1997). A four-step Calibration procedure with Implicit Image Correction, Infotech Oulu and Departement Electrical of Enginerring University of Oulu.finland Prosiding SNATIF Ke-1 Tahun 2014 ISBN: 978-602-1180-04-4 Fakultas Teknik – Universitas Muria Kudus 318
• Roger Y. Tsai(1987). A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3D Machine Vision Metrology Using Off-the- Shelf TV Camera and Lenses. IEEE Journal of Robotics and  utomation, Vol. RA-3, No. 4,
• August Richard Hartley and andrew zisserman (2003). Multiple View Geometry in computer vision.    ambridge University pers.
• Elena Stoykova,Jane Harizanova, Venteslav Sainov (2008). Pattern Projection Profilometry for 3D Coordinates Measurement of Dynamic Scenes. in Three Dimensional Television, Springer, ISBN 978-3-540-72531-2
• Tsioukas, P.Patias, P.F. Jacobs. A Novel System For The 3d Reconstruction Of Small Archaeological Objects. Mississippi State University, Cobb Institute of Archaeology