Методика подготовки данных для восстановления трёхмерной структуры сцены
Автор: Тараненко Сергей Сергеевич, Ковалв Олег Фдорович
Журнал: Вестник Донского государственного технического университета @vestnik-donstu
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 3 (78) т.14, 2014 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается проблема подготовки данных для восстановления трёхмерной структуры сцены, составленной из точек, отрезков, прямых линий и т. д., используя видеоинформацию, получаемую с камеры, движущейся вокруг статической сцены. На основе анализа существующих методов представлена методика и алгоритм для выделения и подготовки данных для восстановления трёхмерной структуры сцены. За основу алгоритма взят фильтр Канни с оператором Собеля, дополненный вычислением дескрипторов из алгоритмов SURF (Speeded Up Robust Feature). Для фильтрации шумов с кадров предлагается использовать wavelet-фильтры, что позволит получить алгоритм выделения контура объекта в кадре и сопоставление его с контуром объекта на следующем кадре, что является входными данными для большинства алгоритмов восстановления трёхмерной сцены.
Камера-обскура, особые точки, трёхмерная структура, фильтр калмана, фильтр канни, подавление немаксимумов, сцена, градиент
Короткий адрес: https://sciup.org/14250082
IDR: 14250082 | DOI: 10.12737/5717
Список литературы Методика подготовки данных для восстановления трёхмерной структуры сцены
- Ullman, S. The Interpretation of Visual Motion. Cambridge: MIT Press, 1979.
- Longuet-Higgins, H. C. A computer algorithm for reconstructing a scene from two projections. Nature, 1981, vol. 293, pp. 133-135.
- Weng, J., Huang, T. S., Ahuja, N. Motion and structure from two perspective views: Algorithms, error analysis, and error estimation. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., 1989, vol. 11, no. 5, pp. 451-476.
- Hu, X., Ahuja, N. Motion and structure estimation using long sequence motion models. Image and Vision Computing, 1993, vol. 11, no. 9, pp. 549-570.
- Horn, B. K. P. Relative orientation. Int. J. Computer Vision, 1990, vol. 4, pp. 59-78.
- Weng, J., Huang, T. S., Ahuja, N., Motion and Structure from Image Sequences, Springer Series on Information Sciences. Berlin, Springer-Verlag, 1993.
- Herbert, B., Andreas, E., Tinne, T., Luc, V. G. SURF: Speeded Up Robust Features, Computer Vision and Image Understanding (CVIU). 2008, vol. 110, no. 3, pp. 346-359.
- Грузман, И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах/И. С. Грузман [и др.]. -Новосибирск: Новосиб. гос. техн. ун-т, 2002. -352 c.
- Canny, J. A computational approach to edge detection. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1986, vol. 8, no. 6, pp. 679-698.
- Wyman, C. Canny Edge Detection. Advanced Computer Graphics (Advanced OpenGL Rendering), Syllabus for Spring 2008. Available at: http://homepage.cs.uiowa.edu/~cwyman/classes/spring08-22C251/homework/canny.pdf (accessed: 05.05.2014).
- Kalra, P. K. Canny Edge Detection. Lectures on Digital Image Processing, 2009. Available at: http://www.cse.iitd.ernet.in/~pkalra/csl783/canny.pdf (accessed: 03.02.2014).
- Moeslund, T. B. Image and Video Processing. Computer Vision and Media Technology, Alborg University, 2009.
