Методики сопоставления особых точек в задаче визуальной навигации БПЛА
Автор: Степанов Дмитрий Николаевич
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 4 т.4, 2015 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена разработке и экспериментальному сравнению методик сопоставления особых точек на изображениях - снимках земной поверхности с камер, установленных на беспилотном летательном аппарате (БПЛА) и искусственном спутнике Земли. Главная особенность задачи состоит в том, что одно из изображений (спутниковый снимок) разбит на фрагменты. Разработанные методики являются частью комплекса алгоритмов, предназначенных для определения положения и ориентации БПЛА с использованием средств, методов и алгоритмов технического зрения. Приведено описание технологии моделирования полета и решения задачи позиционирования. Особые точки на изображениях выделяются с помощью алгоритма SURF. Также исследован подход к сопоставлению, основанный на разбиении множества особых точек на два подмножества в зависимости от знака лапласиана. Предложены способы увеличения производительности сопоставления точек.
Бпла, особые точки, компьютерное зрение, спутниковые снимки, полный перебор, поисковый индекс, сопоставление изображений
Короткий адрес: https://sciup.org/147160576
IDR: 147160576 | УДК: 004.93''11, | DOI: 10.14529/cmse150402
Techniques of feature points matching in the problem of UAV's visual navigation
The paper is devoted to development and experimental comparison of techniques feature points matching on the images - images of the earth's surface with cameras mounted on unmanned aerial vehicles (UAVs) and artificial earth satellite. The main feature of the problem is that one of the images (satellite image) is divided into fragments. The developed techniques are part of a complex of algorithms for determining the position and orientation of the UAV using the methods and algorithms of machine vision. A description of the flight simulation technology and solving positioning tasks are described. Feature points on the image are extracted using an SURF algorithm. Also the approach to matching based on the partition of feature points’ set into two subsets depending on the sign of the Laplacian are stidied. Methods of increasing the performance of matching points are offered.
Список литературы Методики сопоставления особых точек в задаче визуальной навигации БПЛА
- Кабмин РФ предложил изменить законодательство для использования БПЛА. URL: http://ria.ru/politics/20150217/1048089808.html (дата обращения: 14.07.2015).
- Correlation based similarity measures -Summary. URL: https://siddhantahuja.wordpress.com/tag/sum-of-absolute-differences-sad (дата обращения: 14.07.2015).
- Harris, C. A combined corner and edge detector/C. Harris, M. Stephens//Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference -1988 -P. 147-151. DOI: DOI: 10.5244/c.2.23
- Гаганов, В. Инвариантные алгоритмы сопоставления точечных особенностей на изображениях/В. Гаганов//Компьютерная графика и мультимедиа -2009. Выпуск №7(1) -URL: http://cgm.computergraphics.ru/issues/issue17/invariant_features (дата обращения: 06.07.2015)
- Lowe, D.G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints/D.G. Lowe//International Journal of Computer Vision -2004 -Vol. 60, Issue 2 -P. 91-110. DOI: DOI: 10.1023/b:visi.0000029664.99615.94
- Bay, H. SURF: Speeded Up Robust Features/H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, L Van Gool//Computer Vision and Image Understanding (CVIU) -2008. -Vol. 110, №. 3 -14 p. DOI: DOI: 10.1016/j.cviu.2007.09.014
- Mikolajczyk, K. A performance evaluation of local descriptors/K. Mikolajczyk, C. Schmid//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence -2005 -Vol. 10, №. 27 -P. 1615-1630. DOI: DOI: 10.1109/tpami.2005.188
- Bouguet, J. Y. Pyramidal implementation of the Lucas Kanade feature tracker/J. Y. Bouguet//Intel Corporation, Microprocessor Research Labs -2000 -9 p.
- Muja, M. Fast Approximate Nearest Neighbors with Automatic Algorithm Configuration/M. Muja, D.G. Lowe//International Conference on Computer Vision Theory and Application VISSAPP'09 -2009 -P. 331-340
- Степанов, Д.Н., Тищенко, И.П., Поляков, А.В., Ватутин, В.М., Соболев, Д.Б. Подсистема определения положения и ориентации беспилотного летательного аппарата/Д.Н. Степанов, И.П. Тищенко, А.В. Поляков, В.М. Ватутин, Д. Б.Соболев,//Ракетно-космическое приборостроение и информационные технологии. 2012: Труды V Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий» (Москва, 5-7 июня 2012 г.)/под ред. Ю.М. Урличича, А.А. Романова. -М.: Радиотехника, 2013. -С. 9-27.
- Kamarainen, J.-K. Invariance Properties of Gabor Filter Based Features -Overview and Applications/J.-K. Kamarainen, V. Kyrki, H. Kälviäinen//IEEE Transactions on Image Processing -2006. -Vol. 15, No. 5 -12 p. DOI: DOI: 10.1109/tip.2005.864174
- Степанов, Д.Н. Методы и алгоритмы определения положения и ориентации беспилотного летательного аппарата с применением бортовых видеокамер/Д.Н. Степанов//Программные продукты и системы (международный журнал) -2014. -Т. 1, № 1. URL: http://www.swsys.ru/index.php?page=article&id=3776 (дата обращения: 06.07.2015).
- Stewenius. H. Recent developments on direct relative orientation/H. Stewenius, C. Engels, D. Nister.//ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing -2006. -Vol. 60, Issue 4 -P. 284-294. DOI: DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2006.03.005
- Fischler, M.A. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography/M.A. Fischler, R.C. Bolles//Comm. Of the ACM 24 -1981. -P. 381-395. DOI: DOI: 10.1145/358669.358692
- Кравцов, А. Общая формулировка задачи внешней калибровки камеры/А. Кравцов, В. Вежневец//Компьютерная графика и мультимедиа -2003. -Выпуск №1(2) URL: http://cgm.computergraphics.ru/content/view/34 (дата обращения: 06.07.2015).
- FLANN -Fast Library for Approximate Nearest Neighbors. URL: http://www.cs.ubc.ca/~mariusm/index.php/FLANN/FLANN (дата обращения: 06.07.2015).
- Bradski, G. A. Learning OpenCV/G. Bradski., A. Kaehler//O'Reilly Media -September 2008 -576 p.
