Методы вычисления параметров и сопоставления характерных точек объектов
Сопоставление необходимо для решения серии задач в рамках формирования единого трехмерного пространства:
- нахождении общих участков изображений,
- идентификации объектов,
- вычисления калибровочных точек,
- решении задачи вычисления координат точек в пространстве.
При этом разрабатываемые методы сопоставления должны быть легко реализуемыми в виде портативного автономного вычислительного модуля, располагаемого непосредственно вблизи источника изображений.
Рассмотрим метод выделения особенностей на изображениях [33].
Метод состоит в том, что обрабатывают текущий пиксель окнами заданного размера при смешении окон на несколько пикселей.
Выявление особенностей проводят следующим образом [34]:
Формируют опорное начальное значение координат текущей анализируемой точки (х,у), задают значения на которые итерационно смещают окно анализа (u, v). Вычисляют промежуточную величину функции:
где (a,b)- итерацинно изменяемые индексы движения окна.
Вычисляют минимум функции [35]:
C(х, у) = min (E (х, у)).
На основе сравнения с априрори заданным порогом приводя значения C(х,у):= 0, при условии не превышения заданного порога.
Вычисляют локальные экстремумы C(х,у), эти экстремумы далее используют как опорное значения для координат характерной точки.
Рассчитывают:
Преобразуют формулу :
Далее на основе методов SIFT [36] и SURF [37] рассчиывают координаты и формируют вектора-описатели характерных точек.
Фактически дескриптор SURF это многомерный вектор, который определяет совокупность параметров точки и совокупность параметров окрестности точки, в том числе взаимное расположение данной характерный точки относительно других точек.
Данные дескрипторы удобны с точки зрения аппаратной реализации на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС) [40].Для сопоставления дескрипторов на разных кадрах и, как следствие сопоставления, точек объектов на разных кадрах выполняют расчет расстояния по одной из метрик. Традиционно вычисляют декартово расстояние [41]. Однако в нашем случае будет необходимо дополнительно рассчитывать ряд вспомогательных параметров, определяющих степень близости соответствия точек [42].
где m- количество признаков.
Дале производят индексацию точек для реализации быстрой индексной обработки данных. Фактически какждая точка описывается указателем на область памяти, где хранится вектор-описатель точки.
Индексация позволяет производить быстрый поиск схожих точек в общем массиве обработанных пикселей и сократить время обработки без уменьшения точности сопоставления. Следует отметить, что это не влияет на вычислительную сложность и вероятность появления ошибок 2 рода при проведении вычислений.
Отдельно следует отметить про необходимость разработки либо адаптации известных протоколов и аппаратных модулей для передачи данных между оптико-электронным датчиками и вычислительным средством, входящим в состав разрабатываемого оптико-электронного устройства.
Так, полученный массив характерных точек должен быть передан от оптико-электронного датчика и модуля, его сформировавшего, непосредственно в вычислительный модуль, который будет обрабатывать с множества оптико-электронных датчико. Причём, вследствие потенциального наличия помех в канале передачи данных должны быть проанализированы возможные пути уменьшения потерь данных при передаче, а также обеспечена возможность повторного запроса параметров характерных точек и кадров изображений целиком.
Это обеспечит формирование множества описаний кадров изображений, поступающих с различных точек расположения рабочего пространства, и передачу их в отдельный вычислительный модуль и решение задачи вычисления параметров объектов рабочей сцены в реальном времени.
Определено, что в интересах реализации задач, связанных с транспортировкой грузов и перемещением транспортной системы внутри
значительных по площади промышленных объектов, а также при решении задач анализа и распознавания объектов на открытой местности и при значительных по объему рабочих сцен необходимо размещение нескольких ОЭД с целью получения изображений объектов с различных точек наблюдения.
При этом известные математические методы, алгоритмы и технические решения не обеспечивают возможности вычисления трехмерных координат объектов или характеризуются крайне низкой и не достаточной для практического применения точностью.
Определено, что перспективным подходом к построению разработываемого устройства является подход, базирующийся на основе модульной архитектуры специализированного оптико-электронного устройства, включающего совокупность отдельных автономных модулей получения и первичной обработки изображений и их последующую передачу в вычислительный модуль оптико-электронного устройства, что обеспечит распределенную обработку изображений непосредственно при их получении и решение задачи повышения точности трехмерного восприятия при множественных источниках изображений. Использование
специализированных протоколов передачи данных в совокупности с методами выделения информативных признаков на изображениях позволяет реализовать модульную распределенную архитектуру обработки визуальных данных и обеспечить решение задачи синтеза трехмерной модели исследуемого пространства.
Еще по теме Методы вычисления параметров и сопоставления характерных точек объектов:
- 2.7 Вычисление трехмерных координат сопоставленных точек
- 2.6 Модель синтеза множества характерных точек и обобщения сегментов и контуров объектов полученных с разных оптикоэлектронных датчиков
- ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ ВЫЧИСЛЕНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ КООРДИНАТ ОБЪЕКТОВ РАБОЧЕЙ СЦЕНЫ
- Вычисление параметров оптико-электронных датчиков в составе оптико-электронного устройства
- Анализ методов и устройств трехмерного технического зрения и методов калибровки
- Описание деформаций бетона при заданных секущих параметрах упругости
- 2.16 Сопоставление новых аппроксимирующих функций со степенной функцией вида (2.29)
- 2.4 Сегментация и построение контуров изображений объектов
- 3. Понятие и характерные черты административных правоотношений
- 2. Понятие и характерные черты исполнительной власти
- Объекты для испытаний
- Объект для испытания
- 2. Характерные черты административного права как отрасли права
- Карбовский Владислав Александрович. ТЕХНОЛОГИИ ЭКСТРЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В КРИТИЧЕСКИХ СИТУАЦИЯХ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-Петербург - 2014, 2014