Проективное совмещение телевизионных сигналов методом RANSAC для промышленных систем технического зрения
Автор: Диязитдинова А.А.
Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti
Рубрика: Новые информационные технологии
Статья в выпуске: 4 т.18, 2020 года.
Бесплатный доступ
Совмещение телевизионных сигналов - это актуальная задача, которая повсеместно решается в системах технического зрения при обнаружении и распознавании объектов, а также для повышения качества изображения и уменьшения объемов хранимых данных. В статье описан алгоритм проективного совмещения телевизионных сигналов с использованием метода RANSAC. Разработанный алгоритм включает в себя: вычисление реперных точек, сопоставление точек на совмещаемых изображениях методом RANSAC, расчет параметров проективного преобразования. Для улучшения результатов совмещения также предусмотрена процедура на основе алгоритма Lucas-Kanade, которая обеспечивает субпиксельную оценку совмещения фрагментов телевизионных изображений в окрестности реперных точек, что уменьшает погрешность проективного совмещения. Разработанный алгоритм предназначен для автоматического совмещения телевизионных сигналов систем технического зрения промышленного назначения, в частности для авиационной техники и систем безопасности.
Проективное совмещение, телевизионный сигнал, техническое зрение, реперная точка, особая точка, субпиксельная оценка
Короткий адрес: https://sciup.org/140255743
IDR: 140255743 | DOI: 10.18469/ikt.2020.18.4.08
Список литературы Проективное совмещение телевизионных сигналов методом RANSAC для промышленных систем технического зрения
- Гошин Е.В., Котов А.П., Фурсов В.А. Двухэтапное формирование пространственного преобразования для совмещения изображений // Компьютерная оптика. 2014. Т. 38, № 4. С. 886-891
- The contour analysis and image superimposition problem in computer vision systems / A.I. Novikov [et al.] // Pattern Recognition and Image Analysis. 2015. Vol. 25, no. 1. P. 73-80. DOI: 10.1134/S1054661815020194
- Hast A., Nysjö J., Marchetti A. Optimal RANSAC - Towards a repeatable algorithm for finding the optimal set // Journal of WSCG. 2013. Vol. 21, no. 1. P. 21-30
- Ефимов А.И., Новиков А.И. Алгоритм поэтапного уточнения проективного преобразования для совмещения изображений // Компьютерная оптика. 2016. Т. 40, № 2. С. 258-265. DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-2-258-265
- Nonrigid image registration using free-form deformations with a local rigidity constraint / D. Loeckx [et al.] // Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention-MIC- CAI 2004, Springer Berlin Heidelberg. 2004. P. 639-646
- Ke Y., Sukthankar R. PCA-SIFT: A more distinctive representation for local image descriptors // Computer Vision and Pattern Recognition. 2004. Vol. 2. P. 506-513
- Цифровая обработка изображений в информационных системах / И.С. Грузман [и др.]. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. 351 с
- Измерение характеристик и оценка возможностей видеокамер со сверхширокоугольной оптикой / О.Л. Куляс [и др.] // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2020. Т. 23, № 1. С. 89-99. DOI: 10.18469/1810-3189.2020.23.1.89-99
- Harris С., Stephens M. A combined corner and edge detector // Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference. 1988. P. 147-151
- Lucas B., Kanade T. An iterative image registration technique with an application // Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'81). 1981. Vol. 2. P. 674-679
