Bioengineering

Медико-класс Стерилизуемый Мишень для жидкости погруженных фиброфетоскоп калибровки оптических искажений

Published: February 23, 2017 doi: 10.3791/55298

Daniil I. Nikitichev*¹, Dzhoshkun I. Shakir*¹, François Chadebecq¹, Marcel Tella¹, Jan Deprest^1,2, Danail Stoyanov³, Sébastien Ourselin¹, Tom Vercauteren¹

¹Translational Imaging Group, CMIC, University College London, ²Department of Obstetrics and Gynecology, University Hospitals Leuven, ³Surgical Robot Vision Group, CMIC, University College London

* These authors contributed equally

Introduction

Калибровка камеры является хорошо известной проблемой в области зрения компьютера , который интенсивно изучался на протяжении многих лет ^{^1,} ^{^2,} ^3. Ключевым шагом процедуры калибровки камеры заключается в оценке параметров модели искажений, а также внутренние параметры камеры, путем извлечения сетки из точек с известной геометрией из изображений с камеры с субпиксельной точностью. Проверочных с шахматным рисунком с изображением черно-белые квадраты обычно используются для этой цели. Круглые сгустки предлагают альтернативный образец ^{^4,} ^{^5,} ^6.

В последние годы наблюдается растущий интерес в развитии хирургической технологии навигации для плода процедур хирургии, таких как обработка близнецов к двойной синдром трансфузии (TTTS) на плоде> ^7, ^{^8,} ^{^9,} ^10. Поскольку поле зрения фиброфетоскоп (т.е. эндоскоп используется в эмбриональных хирургических процедур) очень ограничено, были предложены способы картирования плацентарный сосудистую сеть без использования внешних трекеров для помощи TTTS хирургии ^{^11,} ^{^12,} ^13. Оптические искажения в пределах fetoscopic изображений оказывают неблагоприятное воздействие на этих вычислительных методов мозаик , которые полагаются на извлечение визуальной информации ^11. Таким образом, существует неудовлетворенная потребность в экономически эффективным и быстрым инструментом для пригородных оперативно калибровки fetoscopes таким образом, чтобы оптическая компенсация искажения может быть сделано в режиме реального времени во время вмешательства.

В связи с тем, что фиброфетоскоп погружена в амниотической жидкости во время вмешательства, разность показателя преломления между ал и амниотической жидкости оказывает классические методы калибровки камеры в воздухе непригодными для плода процедур хирургии. Оценка параметров камеры жидкостью погружена от параметров камеры в воздухе является трудной задачей и требует , по меньшей мере , одно изображение цели калибровочной жидкости погруженных ^14. Кроме того, периоперационная, fetoscopic калибровка камеры жидкость погруженных в настоящее время нецелесообразно из-за требований по стерилизации и ограничений на распространение материалов разрешено в операционном зале. По этим причинам, калибровка эндоскопов для оптических искажений, как правило, не является частью текущего клинического процесса. Работа в этой рукописи является попыткой закрыть этот разрыв калибровки камеры путем разработки и получения стерилизуемая и практическую цель калибровки оптических искажений показывая образец асимметричных кругов. Ранее Wengert и др. изготовил устройство пользовательских калибровки с участием окисленной алюминиевой пластины в качестве цели калибровки. Их метО.Д., однако, работает только в сочетании с алгоритмом пользовательской калибровки они разработали ^15.

Protocol

1. Целевой показатель Fabrication

Пескоструйная
1. Подготовьте 316 из нержавеющей листовой стали толщиной 1,2 мм. С помощью карандаша или гвоздь, нарисовать мм квадрат 40 мм х 40 на листе с помощью линейки.
2. Обрежьте нарисованный квадрат, используя резак ручной металла. ВНИМАНИЕ! Смотрите пальцы.
3. Используйте файл для закругления углов и сторон образца. ВНИМАНИЕ! Они очень острые; быть осторожен.
4. Подготовьте прямой деревянный или металлический блок размером немного больше, чем лист из нержавеющей стали. Поместите лист бумаги на нем; делают это для того, чтобы избежать изгиба образца во время пескоструйной обработки.
5. Поместите узел во внутренней взрывной камеры. Не забудьте использовать пылесборник и плотно прилегают внутренней взрывной камеры; В противном случае, песок будет распространяться во всем процессе. Носите защитные очки для защиты глаз.
6. Поместите взрывную пистолет перпендикулярно и по крайней мере в 4-5 см от поверхности металла. Примените стопы CONTRола для пескоструйной обработки. Поместите образец на кусок дерева (1-2 см толщиной), используя тиски, как поток песка высокого давления может деформировать образец. Во время пескоструйной обработки, удерживания образца плотно краем куска дерева или с помощью другого заместителя.
7. Повторите пескоструйную обработку с другой стороны, если желательно иметь образец для калибровки выгравирован с обеих сторон.
Лазерное структурирование
1. Дизайн образец асимметричных окружностей, как показано на рисунке 1.
2. Подготовка файла обмена чертежа формат (DXF) конструкции либо с помощью программного обеспечения САПР или другой подходящий язык программирования.
  Примечание: Для удобства Python приложение , которое может генерировать DXF файлы для дизайна , упомянутых в настоящем документе предоставляется в рамках компактного приложения с графическим интерфейсом ^16.
3. Импорт файлов DXF в программное обеспечение для лазерной резки.
4. Настройте следующие параметры для фона травления. Мощность лазера: 40%, Скорость сканирования:80 см / с, частота: 4000 Гц, число проходов: 1.
5. Настройте следующие параметры для травления рисунка. Мощность лазера: 40%, Скорость сканирования: 2,1 см / с, частота: 4000 Гц, число проходов: 1.
6. Поместите образец на рабочей площадке и выровнять шаблон резки с помощью программного обеспечения.
7. После того, как лазер выполняет разрез, очистку образца путем погружения его в спирте. Не используйте влажные салфетки, так как они обычно оставляют нежелательный остаток.
стерилизация
1. Оберните стерилизованное образца в пакете стерилизации и вставить его в блок стерилизации (автоклав).
2. Добавляют воду (не дистиллированной воды) в автоклав и следуйте руководству пользователя / рекомендации изготовителя для стерилизации цели.

2. периоперационную калибровка

программное обеспечение для калибровки
1. Установите "endocal" пакет программного обеспечения калибровки эндоскоп , предусмотренный на GitHub ¹⁶(Следуйте инструкциям в файле README в нем).
  Примечание: Эта программа оборачивает модуль ¹⁷ калибровки камеры OpenCV в приложении удобство простой в использовании. Предоставленный приложение работает в двух режимах: онлайн и оффлайн. Режим онлайн получает видеопоток непосредственно из совместимого оборудования каркасно-граббер. Режим позволяет отсутствует загрузка изображений эндоскопа либо из видеофайла или папку с номером видеокадров, сохраненных в виде файлов изображений. Смотрите README для поддерживаемого оборудования и подробные инструкции о том, как использовать эти два режима.
Эндоскопические приобретение видео
Примечание: Следующие инструкции предназначены для онлайн калибровки (как описано выше), но они также применимы к автономной калибровки.
1. Поместите мишень калибровки в стерильной емкости для жидкости, такой как живица.
2. Заполните контейнер с целевой жидкости или аналогичного стерильного вещества.
  ПРИМЕЧАНИЕ: Например, в fetoscopic процедур, целевая жидкость амниотической жидкости. Поскольку оптические свойства амниотической жидкости аналогичны соленой воды ^{^18,} ^19, стерильный физиологический раствор вода может быть использована для калибровки фиброфетоскоп.
3. Отрегулируйте масштаб и резкость эндоскопа по желанию.
4. Погрузитесь эндоскоп в жидкости и удерживать его на расстоянии от мишени калибровки аналогично расстоянию от анатомии, что эндоскоп будет позже использоваться в.
5. Запустите приложение калибровки и начать приобретение камеры.
6. Перемещение кончик эндоскопа немного для различных взглядов, сохраняя при этом весь образец для калибровки с учетом камеры. Для обеспечения оптимальной производительности, сохранить эллиптическую легенду вокруг рисунка калибровки в пределах кругового обзора эндоскопа.
  Примечание: Видео кадры , которые могут использоваться для калибровки обозначаются виртуального шаблона наложения, как показано на рисунке 3.
7. Акуиповторно по крайней мере минимального количества эндоскопических изображений с камер, необходимых для калибровки (как указано в endocal окне).
  Примечание: Текущая версия endocal требует , по меньшей мере , 10 эндоскопических телекамер для калибровки, эвристически выбранное количество просмотров , где появляется ошибка калибровки будет минимальным и следовать стабильный паттерн ^20.
8. Нажмите клавишу калибровки, как указано на endocal окне, чтобы начать процесс калибровки с использованием изображений, полученных до сих пор.
Сохранение и использование параметров калибровки
1. Нажмите указанную клавишу калибровки , чтобы сохранить полученные параметры калибровку в YAML ( "YAML Не Markup Language") файл ^21.
2. Группа калибровочные параметры в матрицу камеры и искажения коэффициентов, как объяснено в модуле ¹⁷ калибровки OpenCV камеры.
  Примечание: После выполнения калибровки, калибровкаприложение автоматически отображает искажение скорректированного изображения справа от исходного эндоскопического изображения.
3. Используйте искажения скорректированной видеопоток во время fetoscopic процедуры для чистой визуализации или в режиме реального времени плацентарный мозаик ^11.

Representative Results

Мы создали стерилизуемая мирой травлением рисунок асимметричного окружности на пескоструйной из нержавеющей стали , металлического листа, конструкция которого показана на рисунке 1. Установка , показывающая образец этой цели калибровки в действии вместе с фиброфетоскоп показано на рисунке 2. Для того, чтобы кормить эту конструкцию в программное обеспечение лазерного травления, пользовательское приложение было реализовано на языке программирования Python ^16. Создание шаблона проектирования включает в себя итеративно травления параллельные линии на металлическом листе. Для шаблон , чтобы иметь последовательный цвет в конце концов, расстояние между этими линиями должно быть меньше , чем ширина луча лазера (вставка рисунка 1) -это значение 45 мкм для лазерный резак Violino (Laservall).

Ронг> Рисунок 1: Конструкция гравированным узором с изображением 3-х по-11 сетки из асимметричных кругов. Вставки: Увеличиваемую ввиду сетки асимметричных кругов. Расстояние между линиями составляет 45 мкм (равна ширине луча лазера), и каждый круг имеет диаметр 1 мм. Другие размеры могут быть использованы для сетки, а также, но это было установлено, что оптимальным по отношению к фиброфетоскоп поля зрения. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

фигура 2
Рисунок 2: Воплощением установки с целью калибровки при использовании. Кончик погруженных в воду фиброфетоскоп направлен на мишень калибровки справа. Слева находится британский пенни, чтобы предоставить информацию о масштабе."Целевых =" _blank "> Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

Сфабрикованный мишень калибровки позволяет для обнаружения кругового массива в эндоскопической видеопотока с OpenCV ^17, положение которых затем сортируются в предопределенной несимметричной круговой сетке (смотри рисунок 3). Используя эту информацию в сочетании с уже известной геометрии сетки, внутренние параметры камеры могут быть оценены. К ним относятся матрицу камеры и коэффициенты искажения. Матрица камеры состоит из фокусных расстояний и оптических центров вдоль х- и у-оси плоскости изображения 2D. Коэффициенты искажения основаны на модели Брауна-Конради ^3. Обратите внимание, что для этой работы, лишь радиальные параметры искажения были оценены. Для краткого обсуждения теории, с практическими примерами см веб-страницу модуля калибровки камеры OpenCV <вир класс = "Xref"> 17 и калибровка инструментов ²² MATLAB камеры. Более подробно о процедуре калибровки камеры доступны в работе Чжана ^20. Endocal репозиторий программного обеспечения имеет образец набора данных 10 эндоскопических видом сфабрикованному мирой ^16. С помощью этого набора данных, калибровку со средней ошибкой повторной проекции 0,28 пикселей (мин: 0,16, макс: 0,45) был получен. Это сопоставимо с 0,25 пикселей , представленных Wengert и соавт. используя свой собственный алгоритм калибровки ^15. Та же группа исследователей, однако, сообщил об ошибке повторно проекции 0,6 пикселов в более поздней работе при использовании метода в ¹⁵ для калибровки эндоскопической камеры , используемой для плацентарного мозаик ^18.

Рисунок 3
16 с изображением обнаруженного калибровочный шаблон накладными на видеопотоке в реальном времени с помощью визуализации виртуальной реальности от OpenCV ^17. Обратите внимание, что каждый найденный столбец диаграммы калибровки подчеркивается другим цветом. Обнаруженные круги, в сочетании с известной геометрии, используются для вычисления параметров камеры. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

Расчетные параметры камеры используются для коррекции оптических искажений. На рисунке 4 показана прямоугольная шахматном порядке , как видно с помощью фиброфетоскоп, где оптические искажения делают эти строки появляются в виде кривых. Обратите внимание, что линии кажутся нормальными в distortiна скорректированное изображение.

Рисунок 4: Оптическая коррекция искажений. Скриншот из приложения калибровки ¹⁶ с изображением живого видеоизображения от записи фиброфетоскоп из шахматном порядке (слева) с искажением коррекцией изображения (справа). Три образцовых линии рисуются на обоих изображениях, каждый из одного угла в другой, где траектория является линейной. Из-за оптических искажений, эти линии появляются в виде кривых в исходных фиброфетоскоп изображений. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

Discussion

Пескоструйная является важным шагом в процессе изготовления, потому что сырой поверхности металла заметно отражает эндоскопа свет, что делает невозможным для окружности, чтобы быть обнаружены. Трудно различить круги даже невооруженным глазом (см рисунок 5). Обратите внимание, что поверхность мишени, показанной уже выгравированы лазером. Тем не менее, это не уменьшает отражение света.

Рисунок 5: мишень калибровки без каких - либо пескоструйной применяется. Как видно из вида эндоскопического на левой стороне, блики от эндоскопа света на поверхности материала делает его трудно даже невооруженным глазом различить круги (есть круг только на юго-восток от большого отражения). Обратите внимание , что поверхность этой цели (то есть, "фон") был уже выгравированы, но это не полезно при отсутствии пескоструйной обработки. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

Перед травлением рисунка, также важно, чтобы протравить поверхность всей выборки. Это необходимо потому , что поверхность имеет пескодувкой много зеркальных отражений (смотрите рисунок 6), которые взаимодействуют с обнаружением больших двоичных объектов.

Рисунок 6: пескоструйная поверхность без травления. Хотя не столь заметным, как сырой поверхности металла, относительно небольшие зеркальные отражения (некоторые из которых отображаются желтые стрелки) по-прежнему достаточно, чтобы предотвратить обнаружение блоб с последующим, так что калибровка не может быть выполнена с этой целью.Arget = "_blank"> Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

Применение лазера с разной скоростью дает разные цвета фона. Цвет фона играет существенную роль в контраст между кругами и фоном. Следовательно, жизненно важно, чтобы определить оптимальный цвет фона. Для этой цели пластина с кругами травлению против набора был создан разного происхождения (см рисунок 7). Фоны были протестированы с использованием модуля обнаружения особенностью OpenCV ^23, который используется в модуле ¹⁷ калибровки OpenCV камеры. В этой работе, мишень была изготовлена из нержавеющей стали, так как она является наиболее распространенным и надежным материалом, используемым в клиниках для медицинских устройств. Этот материал находится в свободном доступе, не дорого, надежные и легко стерилизовать. Другие материалы, потенциально могут быть использованы для мирой, такого как алюминий или йодированных металлов, но это СКОПе будущей работы.

Рисунок 7: Нержавеющая сталь пластины показывая палитру различные цвета фона выгравированы с помощью лазера. Практические эксперименты проводились совместно с модулем обнаружения функции OpenCV , чтобы определить , какой цвет фона дает оптимальный результат с точки зрения блоб к фону контрастности ^23. Вид эндоскопа слева показывает пластину. Умеренные цвета фона (т.е. те , другой , что темные и самые светлые из них) в этой палитре дают лучшее обнаружение BLOB. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

Одним из преимуществ этой работы является то, что выполнение калибровки с помощью сфабрикованного цель занимает 2-3 мин. Большинство усилий идутэс вручную стабилизации эндоскоп, чтобы получить достойные вид шаблона калибровки. Использование пользовательского встроенный держатель эндоскопа может устранить необходимость ручной стабилизации, которая, в свою очередь, может значительно сократить время калибровки.

Видео 1: Видео показывает , как оптическое искажение калибровка может быть выполнена с использованием разработанной цели калибровки вместе с endocal программным обеспечением. Пожалуйста , нажмите сюда , чтобы просмотреть это видео. (Щелкните правой кнопкой мыши для загрузки.)

Преимущество нашей работы по сравнению с работой Wengert и др. ¹⁵ является то , что модуль ¹⁷ калибровки OpenCV камера может быть использована как для калибровки, не требуя каких - либо изменений или пользовательского парамеризации. Потому что OpenCV является хорошо установлены и хорошо поддерживается пакет программного обеспечения и является очень популярным в компьютерного зрения сообщества, используя это устраняет необходимость в написании и поддержании специального программного обеспечения. Для удобства читателя, компактное приложение с графическим интерфейсом обеспечивается ^16, который читатель может легко установить и использовать для тестирования новых целей калибровки. Одним из недостатков нашего метода по сравнению с Wengert и соавт. ¹⁵ является то , что их метод является более устойчивым к окклюзий узора, поскольку он не требует обнаружения всех сгустков.

Первоначально мишень калибровки с шахматным рисунком был изготовлен для этой работы. Тем не менее, этот тип мирой оказались непригодными в экспериментах из-за трудности обнаружения углы шахматной доски квадратов. Обнаружение Угол опирается на гистограмме на основе бинаризации изображения (см OpenCV исходный код ^24). Это имплежит необходимость четкого цветового контраста между темными и светлыми квадратами, которые не могли быть гарантированы с нашим шахматным рисунком, частично из - за отражений зеркального отражения, как и те , которые показаны на рисунке 6. Такие зеркальные отражения присутствуют даже после травления фона; Тем не менее, обнаружение окружностей, как представляется, менее чувствительны к этим недостатком.

В текущей установке, только перпендикулярные виды цели калибровки позволяют для успешного обнаружения больших двоичных объектов. Это связано с зеркальными отражений от поверхности мишени, посягающих обнаружение блоб при косых углах. Мы работаем для дальнейшего улучшения цели таким образом , чтобы обеспечить приобретение взглядов на более широком диапазоне углов, которые потенциально могли бы улучшить качество выполняемых калибровок ^20.

В режиме реального времени плацентарного мозаик трубопровода , который был ранее предложенный ^11, вычисление трансформирование, переводящий пары изображений зависит от успешного обнаружения и группировки признаков. Оптические искажения, с другой стороны, вызывает группа функций с жесткой геометрией, чтобы отличаться по изображениям. Как следствие, это различие приводит к неточностям в вычисленных преобразований, которые вызывают дрейфы в получаемом смонтированные аэрофотоснимки. Поскольку наиболее известные оптические искажения присутствуют по краям, эндоскопические изображения в настоящее время обрезается до их внутренних областях. Хорошая коррекция для оптических искажений бы потенциально обеспечить включение большей части каждого изображения в процесс мозаик. Преимущество этого метода состоит в два раза. Во-первых, это приведет к увеличению числа обнаруженных особенностей в каждом изображении, что может повысить скорость вычисления преобразования изображения. Во-вторых, это позволило бы для всей целевой анатомической поверхности, чтобы быть реконструированы в более короткие сроки.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
1.2 mm Metal sheet 316 Grade, 40 mm by 40 mm
Water container at least 50 mm by 50 mm by 30 mm
A sterilization package
Saline water
Manual metal cutter
A file to round up the corners
A wooden or metal block 50 mm by 50 mm at least 10 mm thick
A vice (desirable but not required)
Sand Blasting machine
GUI application to create .dxf file with the pattern			https://github.com/gift-surg/endocal
PC
Laser Cutter
Autoclave
An endoscope calibration software			from GitHub: https://github.com/gift-surg/endocal
Endoscope
OpenCV camera calibration module			http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html
Safety goggles
A lab coat
A ruler and a marker
Alcohol (preferably ethanol) for dust removal and cleaning

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

Zhang, Z., Matsushita, Y., Ma, Y. Camera calibration with lens distortion from low-rank textures. CVPR 2011 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Washington, D.C., USA, , IEEE Computer Society. 2321-2328 (2011).
Devernay, F., Faugeras, O. D. Automatic calibration and removal of distortion from scenes of structured environments. SPIE's 1995 International Symposium on Optical Science, Engineering, and Instrumentation. 62-72 International Society for Optics and Photonics, , International Society for Optics and Photonics. 62-72 (1995).
Duane, C. B. Close-range camera calibration. Photogramm. Eng. 37 (8), 855-866 (1971).
Mallon, J., Whelan, P. F. Which pattern? biasing aspects of planar calibration patterns and detection methods. Pattern recognition letters. 28 (8), 921-930 (2007).
Balletti, C., Guerra, F., Tsioukas, V., Vernier, P. Calibration of Action Cameras for Photogrammetric Purposes. Sensors. 14 (9), 17471-17490 (2014).
Heikkila, J. Geometric camera calibration using circular control points. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. 22 (10), 1066-1077 (2000).
Deprest, J. A., et al. Fetal surgery is a clinical reality. Seminars in fetal and neonatal medicine. 15 (1), Elsevier. 58-67 (2009).
Watanabe, M., Flake, A. W. Fetal surgery: Progress and perspectives. Advances in pediatrics. 57 (1), 353-372 (2010).
Lewi, L., Deprest, J., Hecher, K. The vascular anastomoses in monochorionic twin pregnancies and their clinical consequences. American journal of obstetrics and gynecology. 208 (1), 19-30 (2013).
Yamashita, H., et al. Miniature bending manipulator for fetoscopic intrauterine laser therapy to treat twin-to-twin transfusion syndrome. Surgical Endoscopy. 22 (2), 430-435 (2008).
Daga, P., et al. Real-time mosaicing of fetoscopic videos using SIFT. Proc. SPIE 9786, Medical Imaging 2016: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling. 97861R. , International Society for Optics and Photonics. (2016).
Yang, L., et al. Image mapping of untracked free-hand endoscopic views to an ultrasound image-constructed 3D placenta model. The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery. 11 (2), 223-234 (2015).
Liao, H., et al. Fast image mapping of endoscopic image mosaics with three-dimensional ultrasound image for intrauterine fetal surgery. Minimally invasive therapy & allied technologies. 18 (6), 332-340 (2009).
Chadebecq, F., et al. Practical Dry Calibration With Medium Adaptation For Fluid-Immersed Endoscopy. Hamlyn Symposium on Medical Robotics, , (2015).
Wengert, C., Reeff, M., Cattin, P. C., Székely, G., et al. Bildverarbeitung für die Medizin 2006: Algorithmen Systeme Anwendungen. Proceedings des Workshops vom 19. - 21. März 2006 in Hamburg. Handels, H., et al. , Springer. Berlin Heidelberg. 419-423 (2006).
Shakir, D. I. Compact GUI application for optical distortion calibration of endoscopes. , Available from: https://github.com/gift-surg/endocal (2016).
Camera calibration With OpenCV. , Available from: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html (2016).
Reeff, M., Gerhard, F., Cattin, P. C., Székely, G. Mosaicing of endoscopic placenta images. , Citeseer. (2011).
Steigman, S. A., Kunisaki, S. M., Wilkins-Haug, L., Takoudes, T. C., Fauza, D. O. Optical properties of human amniotic fluid: implications for videofetoscopic surgery. Fetal diagnosis and therapy. 27 (2), 87-90 (2009).
Zhang, Z. A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 22 (11), 1330-1334 (2000).
Evans, C. C. The Official YAML Web Site. , Available from: http://yaml.org (2016).
Bouguet, J. -Y. Camera Calibration Toolbox for Matlab. , Available from: http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/ (2015).
Common Interfaces of Feature Detectors. , Available from: http://docs.opencv.org/2.4/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html (2016).
Open Source Computer Vision Library. , Available from: https://github.com/opencv/opencv (2016).