Алгоритм реконструкции трехмерных объектов по двум изображениям
Автор: Клячин В.А., Кузьменко А.Ю.
Журнал: Математическая физика и компьютерное моделирование @mpcm-jvolsu
Рубрика: Моделирование, информатика и управление
Статья в выпуске: 2 т.27, 2024 года.
Бесплатный доступ
Пространственная реконструкция объектов по их изображениям является одной из сложных задач компьютерного зрения. В общем случае пространственный анализ изображений призван решать достаточно широкий класс задач - это вычисление пространственных характеристик объектов, их взаимное расположение в пространстве, и в частности, построение 3D-моделей объектов, обнаруженных на изображениях. В настоящей статье сделана попытка решить задачу построения каркасной 3D-модели объекта по его изображениям, полученным с двух камер. Предложен реберный алгоритм, в основе которого лежит простая идея - вероятность пересечения прямой с конечным подмножеством равна нулю. В статье полностью описан алгоритм и показан процесс реконструкции в среде трехмерного моделирования Blender.
Компьютерное зрение, ребра, вершины, изображения, пространственная реконструкция
Короткий адрес: https://sciup.org/149146885
IDR: 149146885 | DOI: 10.15688/mpcm.jvolsu.2024.2.5
Список литературы Алгоритм реконструкции трехмерных объектов по двум изображениям
- Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. — М.: Техносфер, 2006. — 1072 с.
- Григорьева, Е. Г. Алгоритм автоматического определения параметров ориентации камеры в пространстве на основе характерных элементов фотоснимка / Е. Г. Григорьева, B. А. Клячин // Тенденция развития науки и образования. — 2018. — Т. 45, № 6. — C. 10-20.
- Клячин, В. А. Теоремы единственности восстановления прообраза при вырожденном преобразовании / В. А. Клячин, Е. Г. Григорьева // Математическая физика и компьютерное моделирование. — 2022. — Т. 25, № 2. — С. 17-22. — 001: https://doi.Org/10.15688/mpcm.jvolsu.2022.2.2
- Поляков, А. Методы и алгоритмы компьютерной графики / А. Поляков, В. Брусен-цов. — СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 545 с.
- Пономарев, Д. В. Предобработка изображений для системы распознавания исторических рукописных документов / Д. В. Пономарев. — Электрон. текстовые дан. — Режим доступа: http://it-claim.ru/Library/Books/ITS/wwwbook/IST7/ponomarev/Ponomarev.htm. — Загл. с экрана.
- Сойфер, В. А. Компьютерная обработка изображений. Часть 2. Методы и алгоритмы / В. А. Сойфер // Соросовский образовательный журнал. — 1996. — № 3. — C. 110-121.
- Форсайт, Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Ж. Понс. — М.: Вильямс, 2004. — 928 c.
- Шапиро, Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. — 752 с.
- Discovering Objects and Their Localization in Images / J. Sivic, B. C. Russell, A. A. Efros, A. Zisserman, W. T. Freeman // ICCV. — 2005. — P. 370-377.
- Labeznik, S. Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories / S. Labeznik, C. Shmid, J. Ponce // 2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06). — New York: IEEE, 2006. — Vol. 2. — P. 2169-2178. — DOI: 10.1109/CVPR.2006.68
- Lowe, D. G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / D. G. Lowe // International Journal of Computer Vision. — 2004. — Vol. 60, № 2. — P. 91-110.
- Schmid, C. Comparing and Evaluating Interest Points / C. Schmid, R. Mohr, C. Bauckhage // Proceedings of the 6th International Conference on Computer Vision. — Bombay: IEEE, 1998. — P. 230-235. — DOI: 10.1109/ICCV.1998.710723
- Visual Categorization with Bags of Keypoints / G. Csurka, C. Dance, L. Fan, J. Willamowski, C. Bray // Workshop on Statistical Learning in Computer Vision, ECCV. — Prague: ECCV, 2004. — Vol. 1, № 1-22. — P. 1-2.
