Построение пространственной модели городской обстановки по ограниченной некалиброванной последовательности фотоизображений

• Автор: Кудряшов, Алексей Павлович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Владивосток
• Количество страниц: 149 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1 ОБЗОР, ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ТРЕБОВАНИЯ.

1.1 Анализ проблемы

1.2 Анализ существующих программных приложений.

1.3 Выводы по главе

2 КАЛИБРОВКА ИЗОБРАЖЕНИЙ.

2.1 Основные понятия.

2.2 Метод калибровки изображений.

2.3 Выводы по главе

3 НАХОЖДЕНИЕ И СОПОСТАВЛЕНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ

3.1 Основные понятия
3.2 Метод сопоставления точечшлх особенностей.
3.3 Метод сопоставления линий.
3.4 Выводы по главе
4 ВОССТАНОВЛЕНИЕ ТРЕХМЕРНЫХ СЦЕН И ОБЪЕКТОВ
4.1 Нахождение соответствий концевых точек на сопоставленных отрезках
4.2 Нахождение трехмерных координат концевых точек отрезков.
4.3 Нахождение дополнительных отрезков по первичной векторизации
4.4 Группировка и фильтрация отрезков
4.5 Построение и оптимизация полигонов.
4.6 Объединение полученных полигонов в объектыздания.
4.7 Сохранение полученной сцены в формате гес1Х
4.8 Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Напрямую задача восстановление трехмерных координат по одному снимку неразрешима, но, имея некоторую информацию о сцене, трехмерные объекты на ней можно выделить и восстановить. По двум, трем и т. Видеосъемка применяется для протяженных сцен, методика восстановления трехмерной модели похожа на предыдущую, но учитывается, что разница между соседними кадрами незначительна, и это значительно облегчает задачу отслеживание особенностей [,] и восстановления траектории камеры[, ]. Калибровка изображений подразумевает нахождение внешних и внутренних параметров камеры, основные параметры - это фокус, положение и ориентация камеры относительно центра общей системы координат. Калибровка может быть известна в методах, например, в методах с фиксированной стерео парой[, ], частично известной[], например, если известны только внутренние параметры камеры, и полностью не известна, если используются только изображения, без дополнительной информации -это наиболее распространенный случай. Существующие методы калибровки изображений рассмотрены в пункте 1. Задача нахождения и отслеживания особенностей подробно рассматривается в пункте 1. Восстановление трехмерных координат особенностей решается методами, которые рассмотрены в пункте 1. Представление сцены в виде текстурированной триангуляционной сетки, построенной по восстановленным трехмерным точкам [, ,]. Далее часть этих методов будет рассмотрена более подробно. Кроме методов, в которых для реконструкции трехмерной сцены используются только одно или несколько изображений, существуют многочисленные методы использующие дополнительные устройства: проектор[], ультразвуковой сканер, лазерный дальномер[, ] и др. Но, поскольку эти методы выходят за рамки задачи решаемой в данной работе, здесь они не рассматриваются. В последние годы исследователями в области компьютерного зрения много внимания было уделено решению задачи калибровки в контексте проблемы реконструкции пространственных сцен по некалиброванным изображениям. С более подробным обзором по этой теме можно ознакомиться, например, в [, , , ]. Основополагающей концепцией в алгоритмах self-calibration является использование инварианта absolute conic. Учет дополнительных офаничений, связанных со спецификой сцен, позволяет упростить конструирование алгоритмов вычисляющих absolute conic и, соответственно, матрицы калибровки камеры. Например, в работах [, ] существенно используется параллельность и ортогональность линий, присущая архитектурным сценам. В этом случае решения строятся на использовании т. Основные понятия калибровки изображений, vanishing points и эпиполярной геометрии рассмотрены во второй главе. Цифровое изображение представляет из себя двумерную матрицу чисел, и несмотря на кажущуюся простую структуру содержит сложную и комплексную информацию о наблюдаемой сцене. Извлечь какую - либо осмысленную информацию из изображений весьма трудно. Поэтому были разработаны технологии, которые позволяют извлекать из изображений некоторую структурированную информацию об объектах сцены. Одной из таких технологий является слежение за особенностями, это могут быть линии, прямоугольники, но наиболее часто объектами отслеживания являются точки. В самом деле, точка - эго простейший геометрический элемент, с которым проще всего работать. С математической точки зрения, точка может рассматриваться как элемент дискретного представления некоторой функции. Если мы выделим в сцене некоторое количество особенных точек, и определим их положение на каждом кадре, то полученные данные смогут дать определенное количество информации о сцены, а также о положениях камеры, с которой были получены эти изображения. В некоторых методах слежение за особенностями используется для определения траектории наблюдаемых объектов, выделения самих движущихся объектов. При определенных ограничениях на наблюдаемую сцену можно определить параметры внутренней и внешней калибровки камеры. Если в сцене отслеживается большое количество особых точек, то можно произвести триангуляцию по этим точкам и построить приблизительную трехмерную модель сцены.