Метод определения суммарной дисторсии цифровых изображений

Жимбуева Л.Д.

Аннотация:
Описывается метод определения суммарной дисторсии цифровых изображений. Разработан алгоритм решения задачи, который состоит из следующих этапов: создание идеального изображения тестового объекта по его реальному изображению, построение векторной диаграммы дисторсии изображения, нелинейный регрессионный анализ аппроксимируемых функций, решение задачи интерполяции, корректировка изображения детали и восстановление плоского контура детали. В качестве тестового объекта использована квадратная сетка. Модуль «Нелинейное оценивание системы STATISTICA» позволяет разработать математическую модель дисторсии изображения. При использовании полинома третьего порядка величина достоверности аппроксимации исследуемой функции составляет 0,98 - 0,99. Разработанный метод позволяет повысить точность восстановления контуров плоских деталей, что актуально при использовании систем технического зрения в интеллектуальных робототехнических системах, при распознавании объектов и т.д.

Abstract:
The article describes the method for determining the total distortion of digital images. The algorithm for the solution of the problem is developed and consists of the following steps: (i) creating the ideal image of test object according to its real image, (ii) construction of the image distortion vector diagram, (iii) nonlinear regression analysis of the approximable functions, (iv) solution of the interpolation problem, object image correction and object plane contour reconstruction. The square grid is used as a test object. The mathematical model of the image distortion is built using the Nonlinear estimation package of the STATISTICA system. The reliability value of the investigated function approximation is 0.98-0.99 with cubic polynomial applied. The developed method makes it possible to improve the object plane contour reconstruction accuracy. The method may be used in COMPUTER VISION SYSTEMS in intellectual robot-technical systems, pattern recognition etc.

Ключевые слова :
аберрация изображений, дисторсия, нелинейный регрессионный анализ, корректировка изображения, точность восстановления контура

Key words:
image aberration, distortion, nonlinear regression analysis, image correction, contour reconstruction accuracy.

Литература:

  1. Хорн,  Б.К.П. Зрение роботов: / Б.К.П. Хорн, пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 487 с.
  2. Мошкин, В.И. Техническое зрение роботов / В.И. Мошкин, В.С. Титов, Ю.Г. Якушенков; под общ. ред. Ю.Г. Якушенкова. – М.: Машиностроение, 1990. – 272 с.
  3. ГОСТ 20825-75. Объективы съёмочные. Методы измерений дисторсии. – Введ. 01.07.76. –  М.: Издательство стандартов. – 12 с.
  4. Родионов, С.А. Автоматизация проектирования оптических систем / С.А. Родионов – Л.: Машиностроение, 1982.
  5. Вычислительная оптика: Справ. / под общей ред. М.М. Русинова. – Л.: Машиностроение, 1984.
  6. Родионов, С.А. Обработка результатов измерения дисторсии проекционных объективов / С.А. Родионов, Н.Б. Вознесенский, Э.М. Щекольян // Изв. вузов. Приборостроение, 1991. – Т. XXXIV, № 7. – С. 61-68.
  7. Tatian, B. Aberration balancing in rotationally symmetric lenses / B. Tatian // JOSA. – 1974. – Vol. 64. – P. 1083.
  8. Гонин, Г.Б. Экспериментальная цифровая аэросъёмка / Г.Б. Гонин, В.И. Микеров // Геодезия и картография, 1997. – № 9. – С. 39-42.
  9. Шоломицкий, А.А. Цифровые съёмки открытых горных разработок / А.А. Шоломицкий // Физико-техни­ческие проблемы горного производства: сб. н. тр., –Вып. 2. – Донецк, 1999. – С. 127-133.
  10. Гельман, Н.Р. Опыт использования и калибровки цифровых камер при совместной аэрофотосъёмке с АФА / Н.Р. Гельман, Н.Ю. Никитин, А.Л. Дунц // Геодезия и картография. – 2001. – № 6. – С. 25-31.
  11. Гельман, Н.Р. Ещё об оценке точности одиночной фотограмметрической модели / Н.Р. Гельман // Геодезия и картография. – 2000. – № 12. – С. 19-23.
  12. Курков, В.М. Методы учёта систематических искажения аэроснимка. Самокалибровка / В.М. Курков // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъёмка. – 1980. – № 6. – С. 75-79.
  13. Дубиновский, В.Б. Калибровка снимков / В.Б. Дубиновский – М.: Недра, 1982. – 224 с.
  14. Шоломицкий, А.А. Создание испытательного стенда для калибровки цифровых камер / А.А. Шоломицкий, А.С. Шатохин, [Электронный ресурс]: – Режим доступа: http://info.dgtu.donetsk.ua/el_izdan/geolog/sborniki/sbornik_ggf_N45_2002/M4.pdf.
  15. Шоломицкий, А.А. Новая технология измерения стенда для калибровки цифровых камер / А.А. Шоломиц­кий, А.А. Лунев // Проблеми гiрського тиску. – 2005. – № 1. – С. 333.
  16. Лунев, А.А. Выбор оптимальных параметров калибровки цифровой камеры / А.А. Лунев [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.info.donntu.edu.ua/el_izdan/geolog/sborniki/ggf111t2.pdf.
  17. Matsuoka, R. A new calibration system of a non_metric digital camera / R. Matsuoka [et al.] // Procs. 6th Conference on Optical 3D Measurement Techniques, Zurich, Switzerland, September 22-25, 2003. – P. 130–137.
  18. Технология фотограмметрической калибровки цифровых камер. – 4 мая 2008 [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://photogrammetria.ru/17-tekhnologija-foto­grammetricheskojj-kalibrovki.html.
  19. Комиссаров, Д.В. Методика калибровки цифровых неметрических камер для наземных лазерных сканеров / Д.В. Комиссаров, А.В. Комиссаров,  [Электронный ресурс]: 2006. – Режим доступа: http://www.geoprofi.ru/de­fault.aspx?mode=binary&id=671.
  20. Юрченко, В.И. Способ аналитической обработки неметрических снимков / В.И. Юрченко // Геодезия и картография. – 2000. – № 11. – С. 23-30.
  21. Гельман, Р.Н. Лабораторная калибровка камер с большой дисторсией / Р.Н. Гельман, А.Л. Дунц // Геодезия и картография. – 2002. – № 7. – С. 23-31.
  22. Grenzdoerfer, G. Konzeption, Entwicklung und Erprobung eines digitalen integrierten flugzeuggetragenen Fernerkun­dungssystems fuer Precisin Farming (PFIFF). DGK Reiche C, Heft 552: Universitaet Muenchen / G. Grenzdo­erfer, 2002. – P. 142.
  23. Глотов, В. Особливості визначення фокусної вiдстанi цифрових фототеодолiтних камер / В. Глотов // Геоде­зія, картографія i аерофотознiмання. – 2003 – № 63. – С. 122-127.
  24. Zhang, Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration. Technical Report MSRTR- 98-71, Microsoft Research, December 1998. Available together with the software at http://research.microsoft.com/zhang/Calib/ [Электронный ресурс]: режим доступа: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/papers/TR98-71.pdf.
  25. Труфанов, М.И. Адаптивное оптико-электронное устройство автоматической трёхмерной калибровки на основе нечёткой логики / М.И. Труфанов. – Дис. ... канд. техн. наук: 05.13.05. – Курск, 2005. – 148 с.
  26. Remondino, F. Digital camera calibration methods: considerations and comparisons / F. Remondino, C. Fraser // ISPRS Commission V Symposium «Image Engineering and Vision Metrology». Volume XXXVI, Part 5, Dresden: 25-27 September 2006. – P. 266-272.
  27. Ежова, К.В. Математическое моделирование фотограмметрической дисторсии / К.В. Ежова // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. – 2006. – Вып. 26. – С. 235-239.
  28. Pollefeys, M. Stratified self-calibration with the modulus constraint / M. Pollefeys, L.V. Gool // IEEE Transactions on pattern analysis and machene intelligence. – August 1999. – Vol. 21, N 8. – P. 707-724.
  29. Овчинников, А.М. Разработка алгоритмических и программных средств реализации и визуализации локальных гиперспектральных данных: Автореф. дис…канд. физ.-мат. наук: 05.13.11 / А.М. Овчинников. – М., 2009. – 18 с.
  30. Работа с GPS [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://gis.talka2000.ru/gisgps.htm
  31. Сайт http://nnm.ru/blogs/SHAH/ptlens/
  32. Родионов, С.А. Основы оптики: конспект лекций / С.А. Родионов. – СПб: СПб ГИТМО (ТУ), 2000. – 167 с. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://aco.if­mo.ru/el_books/basics_optics/index.html.
  33. Заказнов, Н.П. Теория оптических систем: учеб. пособие для вузов / Н.П. Заказнов, С.И. Кирюшин, В.И. Кузичев – СПб.: Лань, 2008. – 446 с.
  34. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гон­салес, Р. Вудс. – Москва: Техносфера, 2005. – 1072 с.
  35. Карнаухов, А.В. Многофункциональная цифровая модель системы искажения и восстановления изображений / А.В. Карнаухов, Н.С. Мерзляков, О.П. Милюкова // Компьютерная оптика. – 2000. – Т. 20. – С. 118-121.
  36. Четверухин, Н.Ф. Проективная геометрия: учебник для пед. ин-тов. / Н.Ф. Четверухин, изд. 8-е. – М.: Просвещение, 1969.
  37. Херн, Д. Компьютерная графика и стандарт OpenGL, 3-е изд.: / Дональд Херн, М. Паулин Бейкер. – пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. – 1168 с.
  38. Боровиков, В.П. Прогнозирование в системе STATI­STICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: учеб. пособие / В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 384 с.
  39. Боровиков, В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. 2-е изд. (+CD) / В.П. Боровиков. – СПб.: Питер, 2003. – 688 с.
  40. Халафян, А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных: учебник, / А.А. Халафян – 3-е изд. – М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. – 512 с.: ил.

References:

  1. Horh, B.K.P. Robot vision / B.K.P. Horh. – Moscow: “Mir” Publisher, 2005. – 487 p. – (in Russian).
  2. Moshkin, V.I. Machine vision of robots / V.I. Moshkin, V.S. Titov, Yu.G. Yakushenkov; Under the general. ed. Yu.G. Yakushenkov. – Moscow: “Mashinostroenie” Publisher, 1990. – 272 p. – (in Russian).
  3. GOST 20825-75. Lenses shooting. Methods of measurement distortion. – Intr. 07/01/1976. – Moscow: Publishing the standards. – 12 p. – (in Russian).
  4. Rodionov, S.A. Computer-aided design of optical systems. / S.A. Rodionov – Leningrad: “Mashinostroenie” Publisher, 1982. – (in Russian).
  5. Computational optics: reference / Ed. M.M. Rusinov. – Leningrad: “Mashinostroenie” Publisher, 1984. – (in Russian).
  6. Rodionov, S.A. Processing the measurement results of distortion of the projection lenses / S.A. Rodionov, N.B. Voznesensky, E.M. Schekolyan // Proceedings of the universities. Instrumentation. – 1991. – T. XXXIV, N 7. – P. 61-68. – (in Russian).
  7. Tatian, B. Aberration balancing in rotationally symmetric lenses / B. Tatian // JOSA. – 1974. – Vol. 64. – P. 1083.
  8. Gonin, G.B. An experimental digital aerial / G.B. Gonin, V.I. Mikerov // Geodesy and Cartography. – 1997. – N 9. – P. 39-42. – (in Russian).
  9. Sholomitskii, A.A. Digital photography opencast mining / Physical and technical problems of mining industry // Proceedings of Issue 2. Donetsk. – 1999. – P. 127-133. – (in Russian).
  10. Gelman, N.R. Experience in the use and calibration of digital cameras for aerial photography together with the AFA / N.R. Gelman, N.J. Nikitin, A.L. Dunts // Geodesy and Cartography. – 2001. – N 4. – P. 25-31. – (in Russian).
  11. Gelman, N.R. More on assessing the accuracy of a single photogrammetric model / N.R. Gelman // Geodesy and Cartography. – 2000. – N 12. – P. 19-23. – (in Russian).
  12. Kurkov, V.M. Methods to account for the systematic distortion of aerial photographs. Self-calibration / V.M. Kur­kov // Proceedings of the universities. Surveying and aerial photographs. – 1980. – N 6. – P. 75-79. – (in Russian).
  13. Dubinovsky, V.B. Calibration images / V.B. Dubinovsky. – Moscow: “Nedra” Publisher, 1982. – 224 p. – (in Russian).
  14. Sholomitskii, A.A. Creating a test bench for calibration of digital cameras / A.A. Sholomitskii, A.S. Shatokhin [Electronic resource]: – Mode of access: http://info.dgtu.do­netsk.ua/el_izdan/geolog/sborniki/sbornik_ggf_N45_2002/M4.pdf. – (in Russian).
  15. Sholomitskii, A.A. New techniques to measure the stand for the calibration of digital cameras / A.A. Sholomitskii, A.A. Lunev // Problems of Mining delagirskogo gripe. – 2005. – N 1. – P. 333. – (in Russian).
  16. Lunev, A.A. Selection of optimal calibration parameters digital camera / A.A. Lunev [Electronic resource]: Mode of access: http://www.info.donntu.edu.ua/el_izdan/geo­log/sborniki/ggf111t2.pdf. – (in Russian).
  17. Matsuoka, R. A new calibration system of a non_metric digital camera / R. Matsuoka [et al.] // Procs. 6th Conference on Optical 3D Measurement Techniques, Zurich, Switzerland, September 22–25, 2003. – P. 130-137.
  18. Technology photogrammetric calibration of digital cameras. – May 4, 2008 [Electronic resource]: Mode of access: http://photogrammetria.ru/17-tekhnologija-fotogram­metricheskojj-kalibrovki.html. – (in Russian).
  19. Komissarov, D.V. Nonmetric technique for calibrating digital cameras for terrestrial laser scanners [Electronic resource] / D.V. Komissarov, A.V. Komissarov. – 2006. – Mode of access: http://www.geoprofi.ru/default.aspx?mo­de=binary&id=671. – (in Russian).
  20. Yurchenko, V.I. Method analytical processing nonmetric images / V.I. Yurchenko // Geodesy and Cartography. – 2000. – N 11. – P. 23-30. – (in Russian).
  21. Gelman, R.N. Laboratory calibration of cameras with a large distortion / R.N. Gelman, A.L. Dunts // Geodesy and Cartography. – 2002. – N 7. – P. 23-31. – (in Russian).
  22. Grenzdoerfer, G. Konzeption, Entwicklung und Erprobung eines digitalen integrierten flugzeuggetragenen Fernerkundungssystems fuer Precisin Farming (PFIFF). DGK Reiche C, Heft 552: Universitaet Muenchen / G. Grenzdoerfer, 2002. – P. 142.
  23. Glotov, V. Features defining the focal distance of digital cameras fototeodolitnyh / V. Glotov // Geodesy, cartography and aerial photography. – 2003 – N 63. – P. 122-127. – (in Russian).
  24. Zhang, Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration. Technical Report MSRTR- 98-71, Microsoft Research, December 1998. [Электронный ресурс]. – Available together with the software at http://research.micro­soft.com/zhang/Calib/. Mode of access: http://research.mi­crosoft.com/en-us/um/people/zhang/papers/TR98-71.pdf.
  25. Trufanov, M.I. Adaptive optical эlektronnoe a device for automatic three-dimensional calibration based on fuzzy logic / M.I. Trufanov [Electronic resource]: Thesis for the degree of candidate of technical sciences: 05.13.05. – Kursk, 2005. – 148 p. – (in Russian).
  26. Remondino, F. Digital camera calibration methods: considerations and comparisons / F. Remondino, C. Fraser, // ISPRS Commission V Symposium «Image Engineering and Vision Metrology». – Volume XXXVI, Part 5, Dresden: 25-27 September 2006. – P. 266-272.
  27. Ezhov, K.V. Mathematical modeling of photogrammetric distortion / K.V. Ezhov // Scientific and Technical Bulletin, St. Petersburg State University of Information Technologies, Mechanics and Optics. – 2006. – Vol. 26. – P. 235-239. – (in Russian).
  28. Pollefeys, M. Stratified self-calibration with the modulus constraint / M. Pollefeys, L.V. Gool // IEEE Transactions on pattern analysis and machene intelligence. – August 1999. – Vol. 21, N 8. – P. 707-724.
  29. Ovchinnikov, A.M. The development of algorithmic and software implementation and visualization of local hyperspectral data: Summary of thesis for degree of Candidate of Physical and Mathematical Sciences: 05.13.11 / A.M. Ov­chinnikov. – Moscow, 2009. – 18 p. – (in Russian).
  30. Working with GPS [Electronic resource]: Mode of access: http://gis.talka2000.ru/gisgps.htm. – (in Russian).
  31. Site Web http://nnm.ru/blogs/SHAH/ptlens/ – (in Russian).
  32. Rodionov, S.A. Optics bases. Lecture notes [Electronic resource] / S.A. Rodionov. – St.-Petersburg, 2000 – 167 p. – Mode of access: http://aco.ifmo.ru/el_books/basics_op­tics/index.html . – (in Russian).
  33. Zakaznov, N.P. The theory of optical systems: The Manu­al for high schools / N.P. Zakaznov, S.I. Kiryashin, V.I. Ku­zichev. – St.-Petersburg: Lan, 2008. – 446 p. – (in Russian).
  34. Gonzalez, R.C. Digital Image Processing / Rafael C. Gon­zalez, Richard E. Woods. – Moscow: “Technosphere” Pub­lisher, 2005. – 1072 p. – (in Russian).
  35. Karnaukhov, A.V. Multipurpose digital model of system of distortion and restoration of images / A.V. Karnaukhov, N.S. Merzlyakov, O.P. Milyukova // Computer Optics. – 2000. – Vol. 22. – P. 118-121. – (in Russian).
  36. Chetverukhin, N.F. Projective geometry. The edition 8. The textbook for teacher training colleges / N.F. Chetverukhin. – Moscow: “Prosveshenie” Publisher, 1969. – (in Russian).
  37. Hearn, D. Computer Graphics with OpenGL, 3rd ed.: Trans. from English / Donald Hearn, M. Pauline Baker. – Moscow: The publishing house «Vilyams», 2005. – 1168 p. – (in Russian).
  38. Borovikov, V.P. Forecasting in system STATISTICA in Windows environment. Bases of the theory and intensive practice on the computer: the Manual / V.P. Borovikov, G.I. Ivchenko. – Moscow: “Finanse i statistics” Publisher, 2000. – 384 p. – (in Russian).
  39. Borovikov, V.P. STATISTICA. Art analysis of the data on the computer: For professionals. 2 edition. (+CD) / V.P. Bo­rovikov. – Saint-Petersburg: “Peter” Publisher, 2003. – 688 p. – (in Russian).
  40. Khalafyan, A.A. STATISTICA 6. The statistical analysis of the data. 3 edition, the Textbook / A.A. Khalafyan. – Moscow: “Binom-Press” Publisher, 2007. – 512 p. – (in Russian).
© 2009, ИСОИ РАН
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 332-56-22, факс: +7 (846) 332-56-20