Journals / Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 21 Sayı: 1

Performance Analysis of Thermal Camera Calibration Patterns

TERMAL KAMERALARDA KALİBRASYON ŞABLONLARININ PERFORMANS ANALİZİ

Pages
131–144
Publication Date
2016-05-06
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Great dimensional calibration pattern results were found to be more accurate than small dimensional calibration pattern.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Thermal cameras is transforming heat of objects to image.
📊
Key Findings & Data:The thermal image must necessarily calibrated for high density photogrametric application.
💡
Conclusion & Impact:Great dimensional calibration pattern results were found to be more accurate than small dimensional calibration pattern.
🔬Design:Makale
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Fotogrametri · Bilgisayar Görüsü · Kalibrasyon Deseni

Abstract

Thermal cameras is transforming heat of objects to image. The thermal image must necessarily calibrated for high density photogrametric application. Camera parameters are mathematically determined by camera calibration methods. In this study, chessboard pattern, which is one of many pattern for camera calibration and most commonly used pattern, was used to calibrate thermal camera. As a result of studies was observed that relationship between the calibration results and dimensions of the pattern. Great dimensional calibration pattern results were found to be more accurate than small dimensional calibration pattern.

Özet

Termal kameralar nesnelerin ısılarını görüntüye dönüştürmektedir. Kameralardan alınan görüntülerin yüksek hassasiyet gerektiren fotogrametrik çalışmalarda kullanılabilmeleri için mutlaka kalibre edilmeleri gerekmektedir. Kamera kalibrasyonu yöntemleri ile kamera parametreleri matematiksel olarak belirlenmektedir. Bu çalışmada kamera kalibrasyonu için geliştirilen birçok desen türünden biri olan ve en sık olarak kullanılan satranç tahtası deseni çalışmamızda termal kamerayı kalibre edebilmek için kullanılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda, kamerayı kalibre edebilmek için kullanılan desenlerin boyutları ile kalibrasyon sonuçları arasında bir ilişki bulunduğu deneysel olarak ortaya konulmuştur. Büyük boyutlu kalibrasyon şablonunu ile elde edilen sonuçların daha küçük boyutlu şablonların sonuçlarına göre doğru olduğu tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

Durgut, A., Akçay, Ö. (2016). Performance Analysis of Thermal Camera Calibration Patterns. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, Cilt: 21 Sayı: 1, 131–144. https://doi.org/10.17482/uujfe.61071

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (17)

  1. Abdel-Aziz, Karar, Y. (1971). Direct Lineer Transformation from Comparator Coordinates into Object Space Coordinates in Close-Range Photogrammetry. Proceedings of theSymposium on Close-RangePhotogrammetry, 1-18.
  2. Bouguet. (2010). Camera Calibration Toolbox for Matlab. Camera Calibration Toolbox for Matlab: http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/ adresinden alınmıştır
  3. Ellmauthaler, A., Eduardo A. B. da Silva, Carla L. Pagliari, Jonathan N. Gois. (2013). A novel iterative calibration approach for thermal infrared cameras. In Image Processing (ICIP), 2013 20th IEEE International Conference on, 2182-2186. doi: 10.1109/ICIP.2013.6738450
  4. Gianinetto, M., F. Roncoroni, M. Scaioni. (2005). Calıbratıon of close-range thermal ımagery for ıntegratıon ınto 3d vr models. 2191.
  5. Lagüela, S., González-Jorge, H., Armesto, J. (2011). Calibration and verification of thermographic cameras for geometric measurements. Infrared Physics & Technology, 92-99. doi:10.1016/j.infrared.2011.01.002
  6. R. Yang, W. Y. (2011). Geometric calibration of IR camera using trinocular vision. Lightwave Technology, vol. 29, no. 24, 3797-3803.doi: 10.1109/JLT.2011.2170812
  7. Soldan, S., Rangel, J., Kroll, A. (2011). An Overview of Calibration Boards for the Geometric Calibration of Thermal Cameras., InfraR&D 2011,79-83.
  8. Songand, L., Wang, M. (2006). High precision camera calibration in vision measurement. Opt. Laser Technol., 1413-1420. doi:10.1016/j.optlastec.2006.10.006
  9. Taşdemir, Ş., Ürkmez, A., Yakar, M., İnal, Ş. (2009). Sayısal görüntü analiz işleminde kamera kalibrasyon parametrelerinin belirlenmesi. 5.Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (IATS’09), 13-15 Mayıs 2009, Karabük, Türkiye
  10. Vidas, S., Lakemond, R., Denman, S., Fookes, C. (2012). A Mask-Based Approach for the Geometric Calibration of Thermal-Infrared Cameras. IEEE Transactıons on ınstrumentatıon and measurement, Vol. 61, No. 6, 1625-1635. doi: 10.1109/TIM.2012.2182851
  11. Vidas, S., Moghadam, P., Bosse, M. (2013). 3D thermal mapping of building interiors using an RGB-D and thermal camera. in Robotics and Automation, 2311-2318. doi: 10.1109/ICRA.2013.6630890
  12. Yang, X., Huang, Y., Gao, F. (2010). A simple camera calibration method based on sub-pixel corner extraction of the chess board image. IEEE Int. Conf. ICIS, Xiamen, 688-692.doi: 10.1109/ICICISYS.2010.5658280
  13. Yu, Z., Shen Lincheng, Zhou Dianle, Zhang Daibing. (2013). Camera Calibration of Thermal-Infrared Stereo Vision System. 2013 Fourth International Conference on Intelligent Systems Design and Engineering Applications, 197-201.doi: 10.1109/ISDEA.2013.449
  14. Zhang, Z. (2000). A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1330-1334.doi: 10.1109/34.888718
  15. Zhang, Z. (2004). Camera Calibration with One-Dimensional Objects. IEEE Transcations on pattern analysis and machine intelligence, 892-899. doi: 10.1109/TPAMI.2004.21
  16. Ellmauthaler, A., Eduardo A. B. da Silva, Carla L. Pagliari, Jonathan N. Gois. (2013). A novel iterative calibration approach for thermal infrared cameras. In Image Processing (ICIP), 2013 20th IEEE International Conference on, 2182-2186. doi: 10.1109/ICIP.2013.6738450
  17. Zhang, Z. (2004). Camera Calibration with One-Dimensional Objects. IEEE Transcations on pattern analysis and machine intelligence, 892-899. doi: 10.1109/TPAMI.2004.21