Компьютерный метод оценки достоверных соответствий на стереоснимках Тупицын, Илья Владимирович

Введение к работе

Актуальность работы.

Задача сопоставления точек на изображениях является фундаментальной проблемой компьютерного зрения. Значимость методов сопоставления точечных особенностей связана с их использованием при решении широкого круга задач цифровой обработки изображений (трехмерная реконструкция, составление панорам, ГИС-системы, совмещение аэрофотоснимков, роботы, игры на мобильных устройствах со встроенной камерой). В настоящее время в мире разработано большое количество методов и алгоритмов извлечения и сопоставления точечных особенностей. Как правило, такие методы используются совместно с устойчивыми методами оценки параметров моделей (метод RANSAC и его модификации), повышающими устойчивость сопоставления к шумам, искажениям, изменениям масштаба.

Извлечение и сопоставление точечных особенностей связано с решением последовательности взаимосвязанных задач. При обнаружении точечных особенностей необходимо использовать инвариантные детекторы, позволяющие находить проекции одних и тех же точек объекта на различных ракурсах. Для поиска соответствий требуется выбирать такой алгоритм, который позволяет строить дескрипторы, инвариантные к искажениям. Также требуется выбрать такой устойчивый метод оценки параметров моделей, который позволяет максимально быстро и достоверно получить количество выбросов и попаданий.

Вклад в теорию и практику создания систем извлечения и сопоставления точечных особенностей с использованием как фото- или видеоизображений, так и дополнительного оборудования связан с именами С.В. Гришин, Д.С. Ватолин, А.С. Конушин, Д.В. Жук, M. Pollefeys, A. Zisserman, A. Akbarzadeh, R. Yang, P. Debevec и многих других. Существенные результаты в данной области получены в отечественных работах, выполненных в Институте прикладной математики РАН, Московском государственном университете, Московском физико- техническом институте и в др. организациях. Вместе с тем, существующие методы, алгоритмы и их программные реализации не в полной мере удовлетворяют основным требованиям, диктуемым практикой применения таких систем. К этим требованиям относятся: скорость обработки данных; геометрическая достоверность полученных моделей; устойчивость к шумам и искажениям. Изложенные обстоятельства свидетельствуют о необходимости дальнейших исследований проблемы создания методов, алгоритмов и программных средств для оценки достоверных изображений на фото- и видеоизображениях.

Цель работы. Целью диссертационной работы является повышение эффективности сопоставления точечных особенностей на стереоснимках.

Поставленная цель определяет необходимость решения следующих

задач:

1. Анализ существующих методов и алгоритмов извлечения и сопоставления точечных особенностей, а также устойчивых алгоритмов оценки параметров моделей.

2. Разработка дескриптора особых точек, обладающего устойчивостью к искажениям за счет вычисления усредненного направления и величины градиента как в окрестности самой особой точки, так и в паре точек из ее окрестности.

3. Разработка нового иерархического метода оценки параметров модели соответствия особых точек на изображениях стереопары.

4. Программная реализация модулей для построения системы совмещения стереоизображений и проведение экспериментальных исследований.

Область исследования. Работа выполнена в соответствии с пунктом 12 «Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации» паспорта специальностей ВАК (технические науки, специальность 05.13.01 - системный анализ, управление и обработка информации).

Методы исследования.

При выполнении диссертации использовались методы цифровой обработки изображений, компьютерной графики, аналитической геометрии.

Научная новизна.

4. 1. Предложена модификация метода линейного автоконтраста, применение которой позволяет увеличить количество найденных значимых особенностей на 20-40% в сравнении с обычным методом линейного автоконтраста при одинаковых начальных условиях.

   2. Разработан новый дескриптор особых точек, отличающийся использованием направления и величины вектора градиента не только в окрестности особой точки, но и в окрестностях пары точек, расположенных на перпендикуляре к направлению градиента, позволяющий за счет этого при меньших вычислительных затратах достигать большей устойчивости к искажениям.

   3. Разработан новый иерархический метод оценки попадания точек в массив достоверных соответствий, отличающийся ускоренной процедурой выбора, которая основана на одновременном анализе 4 соответствий в локальных регионах изображения, позволяющей значительно сократить время сопоставления по сравнению с известным методом RANSAC и его модификациями.

   Практическая значимость и реализация.

   Разработаны и доведены до практической реализации методы и алгоритмы извлечения и сопоставления точечных особенностей по стереопарным снимкам. Программные реализации описываемых в диссертации методов удовлетворяют всем требованиям и ограничениям, сформулированным при постановке задачи. Разработанный автором программный продукт способен производить сопоставление особых точек с последующей оценкой достоверности сопоставления на стереопарных снимках с минимальным участием пользователя. Отдельные модули программного продукта могут использоваться независимо для решения задач сегментации, извлечения и сопоставления точечных особенностей.

   Программа «Построение карты глубины по откалиброванной стереопаре» (DepthMapBuilder) зарегистрирована в реестре программ для ЭВМ г. Москва 19 января 2012 года (свидетельство №2012610861).

   Получен акт внедрения алгоритмического и программного обеспечения для автоматизированного построения трехмерных моделей городских сооружений по нескольким изображениям в ФБУ Красноярская лаборатория судебной экспертизы Минюста России.

   Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение передано для использования в учебном процессе Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М. Ф. Решетнева (СибГАУ).

   Основные положения, выносимые на защиту:

   4. 3. 1. Усовершенствованный метод линейного автоконтраста с использованием предварительной сегментации изображений.

         2. Разработанный дескриптор особых точек с определением ориентации градиента и построением дополнительных векторов градиентов с последующей нормализацией.

         3. Разработанный метод оценки попадания точек в массив достоверных соответствий с ускоренной процедурой выбора, основанной на одновременном анализе 4 соответствий в локальных регионах изображения.

         Апробация работы и публикации.

         Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на межрегиональной научно-практической конференции «Молодежь Сибири - науке России» (Красноярск, 2008), всероссийской научно-практической конференции творческой молодежи «Актуальные проблемы авиации и космонавтики» (Красноярск, 2008), международной научной конференции «Решетневские чтения» (Красноярск, 2008, 2009), всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых с международным участием «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, 2009), всероссийской научной студенческой конференции молодых ученых «Наука технологии инновации» (Новосибирск, 2009), всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий», (Улан-Удэ, 2009), всероссийской научной конференции молодых ученых «Теория и практика системного анализа» (Рыбинск, 2010), международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение - DSPA'2011» (Москва, 2011), научно- технической конференции «Техническое зрение в системах управления- 2012» (Москва, 2012), международной конференции и выставке «Цифровая обработка сигналов и ее применение» - DSPA'2013 (Москва, 2013).

         По результатам диссертационного исследования опубликовано 19 печатных работ, из них 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК, 14 тезисов докладов, 1 свидетельство, зарегистрированное в Российском реестре программ для ЭВМ.

         Структура работы.

         Работа состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка. Основной текст диссертации содержит 124 страницы, изложение иллюстрируется 31 рисунком и 6 таблицами. Библиографический список включает 144 наименования.

         Похожие диссертации на Компьютерный метод оценки достоверных соответствий на стереоснимках

         

         Метод оценки эффективности деятельности операторов в человеко-машинной системеВу Дык Лунг

         

         Методы оценки надежностных и эксплуатационных характеристик цифровых сетей интегрального обслуживанияЛупал, Алексей Валентинович

         

         Анализ устойчивости и методы оценки области притяжения дифференциально-разностных системЗараник, Ульяна Петровна

         Методы оценки инноваций на основе сетевых моделей принятия решенийЗенцова, Людмила Владимировна

         

         Исследование и разработка методов оценки качества информации Афоничкин Александр Иванович

         

         Теория и методы оценки эффективности систем обучения коллективного пользованияХлебников Владимир Алексеевич

         

         Методы оценки показателя информативности оптико-электронного тракта космических систем наблюдения в видимом диапазоне спектра Сикорский Дмитрий Анатольевич

         

         Многомерная классификация на основе аналитического метода оценки эффективности сложных систем Моргунов Евгений Павлович

         

         Разработка методов оценки и повышения живучести информационно-вычислительных систем по интервальным показателям Юрченко Константин Евгеньевич

         

         Методы оценки силы связей с участием нечисловых факторов, характеризующих состояние объекта принятия решенийЛобанов, Валерий Юрьевич