Методика подготовки данных для восстановления трёхмерной структуры сцены
Аннотация
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.
Об авторах
Сергей Сергеевич Тараненко
Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М. И. Платова, Россия
Россия
Россия
Олег Фёдорович Ковалёв
Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М. И. Платова, Россия
Россия
Россия
Список литературы
1. Ullman, S. The Interpretation of Visual Motion. Cambridge : MIT Press, 1979.
2. Longuet-Higgins, H. C. A computer algorithm for reconstructing a scene from two projections. Nature, 1981, vol. 293, pp. 133–135.
3. 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.
4. 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.
5. Horn, B. K. P. Relative orientation. Int. J. Computer Vision, 1990, vol. 4, pp. 59–78.
6. Weng, J., Huang, T. S., Ahuja, N., Motion and Structure from Image Sequences, Springer Series on Information Sciences. Berlin, Springer-Verlag, 1993.
7. 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.
8. Грузман, И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах / И. С. Грузман [и др.]. — Новосибирск : Новосиб. гос. техн. ун-т, 2002. — 352 c.
9. Canny, J. A computational approach to edge detection. IEEE Trans. Pattern Analysis and Ma-chine Intelligence, 1986, vol. 8, no. 6, pp. 679–698.
10. Wyman, C. Canny Edge Detection. Advanced Computer Graphics (Advanced OpenGL Ren-dering), Syllabus for Spring 2008. Available at: http://homepage.cs.uiowa.edu/~cwyman/classes/
11. spring08-22C251/homework/canny.pdf (accessed: 05.05.2014).
12. 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).
13. Moeslund, T. B. Image and Video Processing. Computer Vision and Media Technology, Alborg University, 2009.
Для цитирования:
Тараненко С.С., Ковалёв О.Ф. Методика подготовки данных для восстановления трёхмерной структуры сцены. Вестник Донского государственного технического университета . 2014;14(3):145-151. https://doi.org/10.12737/5717
For citation:
Taranenko S.S., Kovalev O.F. DATA PREPARATION METHODS FOR RECOVERING THREE-DIMENSIONAL STRUCTURE OF THE SCENE. Vestnik of Don State Technical University . 2014;14(3):145-151. (In Russ.) https://doi.org/10.12737/5717
Просмотров: 170
Послать статью по эл. почте 