SoSe24 - Praktikum Systementwurf - Inverse Perspektiventransformation (IPT)

Abbildung 1: GeradeInKurve in BirdeyeView Perspektive

Autoren:	Daniel Block, Paul Janzen
Thema:	Inverse Perspektiventransformation (IPT)
Workshoptermin 9:	20.06.2024
Lernzielkontrolle 3:	04.07.2024

Einleitung

In diesem Wikiartikel wird dargestellt, wie wir eine Inverse Perspektiventransformation (IPT) auf ein Bild und ein Video angewendet haben. Die angewendete IPT war eine sogenannte Bird's Eye View-Transformation. Diese Technik bietet eine unverzerrte Draufsicht, die die Erkennung und Verfolgung von Fahrspuren erheblich erleichtert, da die Linien parallel und gleichmäßig erscheinen.

Kalibrierung der Kamera

Abbildung 2: Original und entzerrtes Bild

Für die Erstellung des kalibrierten Bildes wurden folgende von der App erstellten Parameter verwendet:

Tabelle 1: Erzeugte Parameter der Matlab Calibrator App

Parameter	Wert
FocalLength	[472.3687, 473.2485]
ImageSize	[478, 752]
RadialDistortion	[-0.3437, 0.1698, -0.0485]
TangentialDistortion	[0.0016, -0.0018]
PrincipalPoint	[386.103, 228.4705]
MeanReprojectionError	0.1542

Tabelle 2: Extrinsische Kameraparameter

Parameter	Wert
Kameraneigung	10°
Kamerahöhe über Boden	27,5cm
Fahrzeugfront bis Kamera	27cm
Fahrzeuglänge	41cm
Fahrzeugbreite	20cm

Inversen Perspektiventransformation

Beschreibung der MATLAB Funktion(en), Eingangs- und Ausgangsparameter

PAP

Programmablaufplan 

Abb. 10: PAP der Inverse Perspektiventransformation

Quelltext

startInversePerspektivenTransformation.m 

%****************************************************************
%                   Hochschule Hamm-Lippstadt                   *
%****************************************************************
% Modul	          : SDE-Praktikum                               *
%                                                               *
% Datum           : 20.06.2024                                  *
%                                                               *
% Funktion        : Inverse Perspektiventransformation          *
%                                                               *
% Implementation  : MATLAB 2023a                                *
%                                                               *
% Req. Toolbox    : Image Processing Toolbox                    *
%                   Computer Vision Toolbox                     *
%                   Automated Driving Toolbox                   *
%                                                               *
% Author          : Paul Janzen, Daniel Block                   *
%                                                               *
% Bemerkung       :                                             *
%                                                               *
% Letzte Änderung : 20.06.2024                                  *
%                                                               *
%***************************************************************/
%% Matlab vorbereiten
clear all
close all
clc

%% Pfade einstellen und Parameter laden
addpath 'D:\SVN\SDE_Praktikum_trunk\_Semesterordner\SS2024\Team_1_Block_Janzen\Termin_9\Aufgabe_9_1'
addpath 'D:\SVN\SDE_Praktikum_trunk\_Semesterordner\SS2024\Team_1_Block_Janzen\Termin_9\Bilder'
load('cameraParams.mat')


%% Bild laden
inputImage = imread('Geradeaus.png');
%inputImage = imread('Linkskurve.png');

%% Einstellen der notwendigen Parameter
% Intrinsischen Parameer
camIntrinsics = cameraIntrinsics(cameraParams2.FocalLength,cameraParams2.PrincipalPoint,cameraParams2.ImageSize);

% Extrinsischen Parameter
height = 0.275;
pitch = 10;
sensor = monoCamera(camIntrinsics,height,'Pitch',pitch);

% Einstellen der Sichtweite
distAhead = 3;
spaceToOneSide = 0.8;
bottomOffset = 0.275;
outView = [bottomOffset,distAhead,-spaceToOneSide,spaceToOneSide];

% IPT am Bild anwenden 
outImageSize = [NaN,250];
birdsEyeConfig = birdsEyeView(sensor, outView, outImageSize);
outputImage = transformImage(birdsEyeConfig, inputImage);

%% Darstellung des Bildes in BirdeyeView
figure
imshow(outputImage);
title('Geradeaus in BirdeyeView')


%% Video laden
video = VideoReader('GeradeInKurve.mp4');

% Video Writer initialisieren
outputVideoFile = 'GeradeInKurve_IPT.mp4'; % Speichername des Bearbeiteten Videos festlegen
outputVideo = VideoWriter(outputVideoFile, 'MPEG-4'); % Datentyp des Neuen Videos festlegen
outputVideo.FrameRate = video.FrameRate; % Festlegen der gleichen Bildrate wie das Originalvideo
open(outputVideo);

% Frames extrahieren, bearbeiten und in das neue Video schreiben
while hasFrame(video)
    frame = readFrame(video); % Einlesen der einzelnen Frames
    
    % Frame bearbeiten
    processedFrame = transformImage(birdsEyeConfig, frame); % Frame mit der IPT transformeieren
    processedFrame = rgb2gray(processedFrame); % Bild in ein Graubild umwandeln
    processedFrame = imbinarize(processedFrame); % Bild in ein Binärbild umwandeln

    % Bearbeitete Frames in das neue Video schreiben
    writeVideo(outputVideo, im2uint8(processedFrame));
end

% Video Writer schließen
close(outputVideo);

Ergebnisse

Abbildung 3: Original Bild von Geradeaus

Abbildung 4: In BirdeyeView Umgewandeltes Bild

Links zu den Arbeitsergebnissen in SVN fehlen!!

Analyse

Tabelle 1: Problembeschreibung

Beschreibung	Das Problem ist..
Was genau ist das Problem?	Neben der Fahrbahn werden auch Störelemente aufgenommen
Wo tritt das Problem auf?	Die Kamera zeichnet die Störquellen mit auf
Wie zeigt sich das Problem?	Zusätzliche Kanten und Muster werden in den transformierten Bildern angezeigt
Wann tritt das Problem auf?	Bei jedem aufgenommenen Bild
Warum ist es ein Problem?	Bei der Weiterarbeitung und Verwendung kann dies zu Fehl Schlüssen führen

Tabelle 2: Ursachenanalyse

Nr.	Beschreibung
1	Licht Empfindlichkeit der Kamera ist zu hoch eingestellt
2	Ungünstiger Lichteinfall zur Bildaufnahme
3	Objekte neben der Fahrbahn

Tabelle 3: Maßnahmen zur Beseitigung der identifizierten Ursache(n)

Nr.	Maßnahme	Verantwortung	Termin	Status
1	Auseinandersetzen mit den Kamera Einstellungen	Block, Janzen	04.07.2024
2	Abdunkeln der Fenster	Block, Janzen	04.07.2024
3	Bewegliche Objekte aus der Kamerasicht entfernen. Nicht bewegliche Objekte abdecken	Block, Janzen	04.07.2024

Hinweis: Die Maßnahmen müssen nicht umgesetzt werden.

Zusammenfassung

In diesem Praktikum zum Systementwurf und zur inversen Perspektiventransformation (IPT) wird die Kalibrierung der Kamera, die Transformation von Bildern und Videos in eine Vogelperspektive sowie die Analyse der Ergebnisse beschrieben. Die Kalibrierung der Kamera umfasst die Ermittlung intrinsischer und extrinsischer Parameter. Durch die Anwendung der IPT werden Bilder entzerrt, um die Verfolgung von Fahrspuren zu erleichtern. Die Analyse identifiziert Probleme wie Störelemente in Bildern und schlägt Maßnahmen zur Verbesserung der Bildqualität vor. Die Bearbeitung und Transformation von Videomaterial wird ebenfalls detailliert erläutert.

Beantwortung der Lernzielkontrollfragen

Wofür werden die Kamerakalibrierparameter verwendet?

Kamerakalibrierparameter werden verwendet, um die Verzerrungen einer Kamera zu korrigieren. Diese Parameter beinhalten sowohl intrinsische Parameter (wie Brennweite und optischer Mittelpunkt) als auch extrinsische Parameter (wie Rotation und Translation der Kamera im Raum).

Was ist ein Region-of-Interest (ROI)? Wie wird dieser gewählt?

Ein Region-of-Interest (ROI) ist ein spezifischer Bereich eines Bildes, der für die Analyse ausgewählt wird. Dieser wird basierend auf der Relevanz für die aktuelle Aufgabe gewählt, um Rechenressourcen zu sparen und die Analyse zu fokussieren. Kriterien können die Position von Objekten, Bewegungen oder andere relevante Merkmale sein.

Wie führt man eine effektive Binarisierung durch?

Um eine effektive Binarisierung durchzuführen muss das Bild erst in ein Graubild umgewandelt werden. Um das Graubild in ein Binärbild umzuwandeln stellt Matlab die Funktion "imbinarize" zur Verfügung. Mithilfe dieser Funktion, welche das Graubild als Eingang benötigt, können Bilder in Binärbilder umgewandelt werden.

Welche Fehler zeigen sich im Binärbild? Wie lassen sich diese beheben?

Typische Fehler im Binärbild umfassen Rauschen, unvollständige Segmentierung und fehlerhafte Kanten. Diese lassen sich durch Vorverarbeitungsschritte wie Filterung (z.B. Median- oder Gauss-Filter) beheben.

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