Методика подготовки данных для восстановления трёхмерной структуры сцены
Автор: Тараненко Сергей Сергеевич, Ковалв Олег Фдорович
Журнал: Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don) @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 | УДК: 004.932.2 | DOI: 10.12737/5717
Data preparation methods for recovering three-dimensional structure of the scene
The problem of data preparation to recover the three-dimensional structure of the scene including points, segments, straight lines, etc., using video obtained from a moving camera around a static scene is considered. Based on the analysis of the existing methods, the methodology and algorithm of the data selection and preparation for recovering the three-dimensional scene structure are provided. Canny filter and Sobel operator complemented with calculating the algorithm SURF (Speeded Up Robust Feature) descriptors is taken as a basis. To filter noise from frames, wavelet filters are proposed. This allows obtaining an object contour extraction algorithm in the frame, and its comparison with the object contour in the next frame, which is the input data for the majority of algorithms of the three-dimensional scene reconstruction.
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.
