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Correction of errors in "Time of Flight" cameras

  • Autores: David Jiménez Cabello
  • Directores de la Tesis: Manuel R. Mazo Quintas (dir. tes.), Daniel Pizarro Pérez (codir. tes.)
  • Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2015
  • Idioma: inglés
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Sira Elena Palazuelos Cagigas (presid.), Carlos Andrés Luna Vázquez (secret.), José Miguel Buenaposada Biencinto (voc.), Adrien Bartoli (voc.), Luis Baumela Molina (voc.)
  • Materias:
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: e_Buah
  • Resumen
    • español

      En esta tesis se aborda la corrección de errores en cámaras de profundidad basadas en tiempo de vuelo (Time of Flight - ToF). De entre las más recientes tecnologías, las cámaras ToF de modulación continua (Continuous Wave Modulation - CWM) son una alternativa prometedora para la creación de sensores compactos y rápidos. Sin embargo, existen gran variedad de errores que afectan notablemente la medida de profundidad, poniendo en compromiso posibles aplicaciones. La corrección de dichos errores propone un reto desafiante. Actualmente, se consideran dos fuentes principales de error: I) sistemático y II) no sistemático. Mientras que el primero admite calibración, el último depende de la geometría y el movimiento relativo de la escena. Esta tesis propone métodos que abordan I) la distorsión sistemática de profundidad y dos de las fuentes de error no sistemático más relevantes: II.a) la interferencia por multicamino (Multipath Interference - MpI) y II.b) los artefactos de movimiento.

      La distorsión sistemática de profundidad en cámaras ToF surge principalmente debido al uso de señales sinusoidales no perfectas para modular. Como resultado, las medidas de profundidad aparecen distorsionadas, pudiendo ser reducidas con una etapa de calibración. Esta tesis propone un método de calibración basado en mostrar a la cámara un plano en diferentes posiciones y orientaciones. Este método no requiere de patrones de calibración y, por tanto, puede emplear los planos, que de manera natural, aparecen en la escena. El método propuesto encuentra una función que obtiene la corrección de profundidad correspondiente a cada píxel. Esta tesis mejora los métodos existentes en cuanto a precisión, eficiencia e idoneidad.

      La interferencia por multicamino surge debido a la superposición de la señal reflejada por diferentes caminos con la reflexión directa, produciendo distorsiones que se hacen más notables en superficies convexas. La MpI es la causa de importantes errores en la estimación de profundidad en cámaras CWM ToF. Esta tesis propone un método que elimina la MpI a partir de un solo mapa de profundidad. El enfoque propuesto no requiere más información acerca de la escena que las medidas ToF. El método se fundamenta en un modelo radio-métrico de las medidas que se emplea para estimar de manera muy precisa el mapa de profundidad sin distorsión.

      Una de las tecnologías líderes para la obtención de profundidad en imagen ToF está basada en Photonic Mixer Device (PMD), la cual obtiene la profundidad mediante el muestreado secuencial de la correlación entre la señal de modulación y la señal proveniente de la escena en diferentes desplazamientos de fase. Con movimiento, los píxeles PMD capturan profundidades diferentes en cada etapa de muestreo, produciendo artefactos de movimiento. El método propuesto en esta tesis para la corrección de dichos artefactos destaca por su velocidad y sencillez, pudiendo ser incluido fácilmente en el hardware de la cámara. La profundidad de cada píxel se recupera gracias a la consistencia entre las muestras de correlación en el píxel PMD y de la vecindad local. Este método obtiene correcciones precisas, reduciendo los artefactos de movimiento enormemente. Además, como resultado de este método, puede obtenerse el flujo óptico en los contornos en movimiento a partir de una sola captura.

      A pesar de ser una alternativa muy prometedora para la obtención de profundidad, las cámaras ToF todavía tienen que resolver problemas desafiantes en relación a la corrección de errores sistemáticos y no sistemáticos. Esta tesis propone métodos eficaces para enfrentarse con estos errores.

    • English

      This thesis addresses the correction of errors in Time of Flight (ToF) depth cameras. Among current technologies, Continuous Wave Modulation (CWM) ToF cameras are a promising alternative for creating compact and fast sensors. However, a wide variety of error sources notably affect depth measurements, compromising potential applications. Correction of errors in ToF cameras is a very challenging problem. Two main types of errors are considered: I) systematic and II) non-systematic errors. While the former admits calibration, the latter depends on the scene’s geometry and motion. This thesis proposes methods to address I) systematic depth distortion and two of the most relevant sources of non-systematic errors: II.a) multipath interference and II.b) motion artifacts.

      Systematic depth distortion in ToF cameras is mainly produced by the use of non-ideal sinusoidal signals to modulate light. As a result, depth measurements appear distorted but this distortion can be reduced with a calibration step. This thesis proposes a calibration method based on showing the camera a flat surface in different positions and orientations. This method does not require special patterns and thus, natural planes existing in the scene can be used. The proposed method finds a function that gives the corresponding depth correction for every pixel. This thesis improves existing methods in terms of accuracy, efficiency and optimality.

      Multipath Interference (MpI) appears due to the overlap of light reflected from different paths with the direct path reflection, producing notable distortions that become more pronounced in convex surfaces. Multipath interference of light is the cause of important errors in CWM ToF depth estimation. This thesis proposes a method that removes MpI from a single depth map. The proposed approach does not require information about the scene, apart from ToF measurements. The method is based on a radiometric model of ToF measurements that is used to estimate very accurately the undistorted depth map.

      One of the leading CWM ToF imaging technologies for depth sensing is based on Photonic Mixer Device (PMD), that obtains depth by sequentially sampling the correlation between the modulation signal and the incoming signal from the scene at several phase shifts. With motion, PMD pixels capture different depths at each stage of the pipeline, producing motion artifacts. The method proposed in this thesis for correcting motion artifacts is very fast, simple and can be easily included in camera’s hardware. Depth of each pixel is recovered by exploiting consistency of each sample of the correlation function given by the PMD pixel and its local neighbours. This method obtains accurate corrections that highly reduce motion artifacts. In addition, as a result of this method, the motion flow of occluding contours is available from a single frame.

      Despite being a very promising alternative for depth sensing, ToF cameras need to solve challenging problems regarding the correction of systematic and non-systematic errors. This thesis proposes effective methods to cope with these errors.


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