Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Зіставлення зображень на основі пошуку найближчих сусідів в просторі параметрів(Мелітопольський державний педагогічний університет ім. Богдана Хмельницького, 2019) Дашкевич, Андрій Олександрович; Шоман, Ольга ВікторівнаВ задачах комп'ютерного зору та обробки зображень часто виникає необхідність проведення процесу зіставлення точок двох зображень, наприклад, для пошуку об'єктів на зображеннях або для відновлення тривимірних геометричних моделей сцени. В той же час, не існує загального методу визначення чітких точкових відповідностей на зображеннях. В роботі запропоновано підхід до визначення пар ключових точок на зображеннях на основі розбиття простору параметрів на регулярну сітку і представлення такої сітки в вигляді просторової хеш-таблиці для прискорення пошуку. Підхід дозволяє визначати стійкі пари ключових точок на двох зображеннях, що дозволяє його використання в задачах стереозору для відновлення тривимірних моделей поверхонь і для пошуку об’єктів на зображеннях. Представлений підхід складається з наступних кроків: визначення ключових точок з використанням дескрипторів; зіставлення ключових точок на основі побудови двовимірного простору параметрів, який формується з розміру і кута орієнтації дескриптора; розбиття простору параметрів на регулярну сітку; побудова хеш-таблиці на основі сітки, в якості значень в комірках хеш-таблиці містяться кількість пар ключових точок з близькими значеннями розміру і орієнтації дескриптора, що відповідають даній комірці; пошук в хеш-таблиці комірки, що міститиме найбільшу кількість точок, така комірка відповідатиме найбільш стійким відповідностям ключових точок на зображеннях. Представлений алгоритм може бути розширений для роботи з довільною кількістю параметрів. Запропонований алгоритм дозволяє проводити зіставлення ключових точок на зображеннях за час O(n).Документ Алгоритм поиска устойчивых соответствий пар ключевых точек на изображениях и картах глубины(НТУ "ХПИ", 2019) Дашкевич, Андрей Александрович; Воронцова, Дарья Владимировна; Скоробогатько, Никита ВалентиновичРазвитие эффективных методов компьютерного зрения постоянно находится в центре исследований многих учёных, так как они дают возможность повысить скорость и эффективность решения задач в различных отраслях промышленности: картография, робототехника, системы виртуальной и дополненной реальности, системы автоматизированного проектирования. Значительную перспективу имеют современные исследования, методы и алгоритмы решения задач стереозрения, распознавания образов, в том числе те, которые работают в режиме реального времени. Одной из важных задач стереозрения является задача сопоставления карт глубины для получения трёхмерной модели сцены, но есть некоторые нерешенные вопросы процесса сопоставления карт глубин для крупномасштабных сцен окружающей среды, полученных беспилотными летательными аппаратами, а именно: низкое разрешение по глубине из-за большого расстоянию сцены от камеры, и проблема наличия шума вследствие дефектов камеры. Указанные проблемы затрудняют обнаружение ключевых точек на изображениях для их дальнейшего сопоставления. В представленной работе предлагается подход к определению ключевых точек на смежных картах глубин на основе поиска ключевых точек, находящихся в близких областях пространства параметров. Подход базируется на поиске множества ключевых точек в двух последовательных видеокадрах и нахождении среди них пар точек таких, что каждая точка пары соответствует одной и той же точке сцены на входном изображении. Соответствующие пары ключевых точек, которые локализованы детектором признаков, могут быть ложно-положительными. Предложенный алгоритм может устранить такие пары точек путём определения преобладающего направления движения ключевых точек в локальных участках изображения, а также алгоритм даёт возможность определения центра смещение точки обзора камеры, чем обеспечивает лучшую оценку положения съёмочного оборудования. Результаты работы реализованы в виде программного приложения и протестированы на видеоматериалах, полученных беспилотным летательным средством.