Программное и алгоритмическое обеспечение систем компьютерного видения с несколькими полями зрения

• Автор: Васильев, Антон Игоревич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 116 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ВИДЕНИЯ С НЕСКОЛЬКИМИ ПОЛЯМИ ЗРЕНИЯ
1.1. Аэрофотосъемка с использованием много-объективной камеры бокового обзора
1.2. Программно-технический комплекс для мониторинга местности в реальном времени с использованием БПЛА
1.3. Оперативное картографирование с использованием стереокамер
1.4. Автоматизация процесса регистрации трещин с использованием бытовой камеры
1.5. Анализ доступных программных средств применительно к системам компьютерного видения с несколькими полями зрения
1.6. Анализ доступных программных средств для реализации программных компонент
1.7. Выводы
Глава 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТ СИСТЕМ КОМПЬЮТЕРНОГО ВИДЕНИЯ С НЕСКОЛЬКИМИ ПОЛЯМИ ЗРЕНИЯ
2.1. Математическая модель камеры
2.2. Минимизация ошибки перепроецирования
2.3. Классификация задач определения параметров камеры
2.4. иМЬ-диаграмма классов компоненты для определения параметров
камеры
2.5. Сопоставление изображений на основе признаковых методов
2.6. Сопоставление аэрофотоснимков

2.7. Сопоставление снимков с БПЛА
2.8. ИМЬ-диаграмма классов компоненты для сопоставления изображений
2.9. Выводы
Глава 3. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ СОПОСТАВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
3.1. Программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений на основе графических процессоров ЬПЛсНа
3.2. Параллельная реализация алгоритма сопоставления аэрофотоснимков
3.3. Оценка производительности параллельной реализации детектора Харриса на вРИ
3.4. Параллельная реализация алгоритма сопоставления снимков с БПЛА
3.5. Сравнение и оценки производительности разработанной реализации БШТ-детектора
3.6. Оценки производительности сопоставления снимков с БПЛА
3.7. Выводы
Глава 4. СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ВИДЕНИЯ С НЕСКОЛЬКИМИ ПОЛЯМИ ЗРЕНИЯ В ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧАХ
4.1. Система для автоматического построения фотосхемы местности по данным аэрофотосъемки много-объективной камеры бокового обзора
4.2. Система для автоматического построения фотосхем местности по снимкам с двух объективной камеры БПЛА
4.3. Приложение для калибровки систем компьютерного видения с несколькими полями зрения
4.4. Система компьютерного видения для оперативного
картографирования
4.5. Система для автоматизации процесса регистрации трещин в хрупких
тензочувствительных покрытиях
4.6. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БЛАГОДАРНОСТИ
ЛИТЕРАТУРА

ляется спецификой прикладной задачи (качеством изображений, особенностями наблюдаемых сцен и др.). Среди часто используемых дескрипторов можно назвать оконные дескрипторы (в виде прямоугольных фрагментов изображения), инвариантные моментные характеристики, дескрипторы на основе гистограмм ориентаций градиента яркости, на основе разложений Хаара и другие [50,53-57].
Известный тип движения
г“™Т
Поступательное
движение
(р,хрг)
Вращательное
движение
Рі = Н-Р,
Известный тип сцены
Плоская сцена
Р2=Нр1

Оценка параметров модели на основе схемы RANSAC
Сцена общего вида
Рис. 2.5.1. Фильтрация выбросов на основе модели ограничений. рх,р2 - пиксельные однородные координаты одной и той же точки сцены на двух снимках, соответственно. е - вектор переноса при поступательном движении, Н - матрица 3x3 определяет параметры проективного преобразования, F - фундаментальная матрица 3x3 определяет связь двух точек одной и той же сцены на разных снимках.
На заключительном этапе сопоставления пары изображений производится фильтрация выбросов (неправильно найденных соответствий) с учетом некоторой модели ограничений (см. рис. 2.5.1). Распространенным подходом для решения этой задачи является метод RANSAC и его модификации [29,58,59]. В основе этого метода лежит критерий наилучшего согласования всего множества пар с выбранной моделью, параметры которой оцениваются по случайным выборкам из всего множества пар. Таким образом, качество найденных соответствий между признаками разных изображений зависит от выбора модели физических ограничений.
Для корректной работы этого метода требуется выбор адекватной модели, описывающей допустимую возможность соответствия найденных