Progetto e Realizzazione di un Sensore Ibrido Omnidirezionale/pin ...

di destra, ad essa competerà una linea dell’immagine di sinistra secondo una relazione
dipendente dalla geometria del sistema e la ricerca delle disparità potrà limitarsi ad una
ricerca e ad un matching di discontinuità di colore o intensità su righe, alla soluzione
quindi di un problema monodimensionale. Evidentemente questo richiede una
calibrazione del sistema binoculare per recuperare le distorsioni introdotte dalle ottiche
e per mettere in relazione tra di loro le righe delle immagini.
Quello appena descritto è il caso classico di calibrazione di un sistema binoculare. Nel
nostro caso specifico, in realtà, la situazione è diversa: il procedimento seguito si basa
sul modello dell’inversione prospettica e quindi, limitandosi all’estrazione di
informazioni stereo legate ad un solo specifico piano (gli oggetti o giacciono sul piano o
non ne fanno parte), non serve cercare le disparità dei singoli pixel ma basta operare una
sottrazione pixel a pixel delle due immagini, per poi analizzarne le differenze. Prima di
analizzare i particolari del processo di calibrazione, vale la pena di notare come in ogni
caso, anche non adottando il modello dell’inversione prospettica, non avremmo potuto
operare con la tecnica suddetta dato che lo specchio utilizzato nel catadiottro non
presenta un singolo punto prospettico. Non sarebbe stato quindi possibile (se non
passando per un processo di calibrazione assai più complicato) giungere a immagini
prospettiche pure, passo indispensabile affinché valga il principio delle linee epipolari.
Il problema di calibrazione binoculare è in realtà molto più semplice di quello basato sul
metodo delle linee epipolari. Dall’inversione prospettica delle due immagini stereo, si
generano due descrizioni (mappe) del piano di riferimento del pavimento, che
coincidono laddove rappresentano qualcosa che effettivamente risiede su questo piano,
e differiscono laddove invece si presenta un oggetto che emerge dal piano: la
calibrazione stereo consiste solamente nell’identificare quali pixel debbano essere
confrontati con quali, tenendo conto che le due immagini rettificate possono avere scale
diverse (ossia la porzione di piano rappresentata da un pixel può non essere la stessa per
entrambe le immagini). La soluzione sarà utilizzare per il confronto una semplice rototraslazione
di una immagine rispetto all’altra (con un’eventuale fattore di scala).
Vedremo nel prossimo paragrafo come questa soluzione è stata realizzata nel nostro
sistema.
69