(38-4) 45 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

PDF, 558 kB

DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-4-886-891

Страницы: 886-891.

Аннотация:
В статье рассматривается задача совмещения изображений. Анализируется случай совмещения пары изображений одной сцены, зарегистрированной разными сенсорами. Обсуждаются проблемы, возникающие в случае, когда на изображении имеется малоинформативная область, в которой часто возникают ошибки при определении соответствующих точек. Предлагается технология, в которой по надёжным соответствующим точкам в информативной области изображения строится проективное преобразование, которое затем используется для задания и уточнения соответствующих точек. Приводятся результаты экспериментов, иллюстрирующие эффективность технологии.

Ключевые слова :
обработка цифровых изображений, совмещение, проективное преобразование, аффинное преобразование, триангуляция Делоне.

Цитирование:
Гошин, Е.В. Двухэтапное формирование пространственного преобразования для совмещения изображений / Е.В. Гошин, А.П. Котов, В.А. Фурсов // Компьютерная оптика. – 2014. – Т. 38, № 4. – С. 886-891. – DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-4-886-891.

Citation:
Goshin YV, Kotov AP, Fursov VA. Two-stage formation of a spatial transformation for image matching. Computer Optics 2014; 38(4): 886-891. DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-4-886-891.

Литература:

1. Бессмельцев, В.П. Быстрый алгоритм совмещения изображений для контроля качества лазерной микрообработки / В.П. Бессмельцев, Е.Д. Булушев // Компьютерная оптика. – 2014. – Т. 38, № 2. – C. 343-350.
   
2. Мясников, В.В. Метод обнаружения транспортных средств на цифровых аэрофото- и космических изображениях дистанционного зондирования Земли / В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36, № 3. – C. 429-438.
   
3. Ильясова, Н.Ю. Компьютерная технология восстановления пространственной структуры коронарных сосудов по ангиографическим проекциям / Н.Ю. Ильясова, Н.Л. Казанский, А.О. Корепанов, А.В. Куприянов, А.В. Устинов, А.Г. Храмов // Компьютерная оптика. – 2009. – Т. 33, № 3. – C. 281-317.
   
4. Crum, W.R. Non-rigid image registration: theory and practice / W.R. Crum, T. Hartkens, D.L.G. Hill // The British Journal of Radiology. – 2014. – Vol. 77. – P. 140-153.
   
5. Chui, H. A new point matching algorithm for non-rigid registration / H. Chui, A. Rangarajan // Computer Vision and Image Understanding. – 2003. – Vol. 89(2). – P. 114-141.
   
6. Loeckx, D. Nonrigid image registration using free-form deformations with a local rigidity constraint / D. Loeckx, F. Maes, D. Vandermeulen, P. Suetens //Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention–MICCAI 2004. – Springer Berlin Heidelberg, 2004. – P. 639-646.
   
7. Ke, Y. PCA-SIFT: A more distinctive representation for local image descriptors / Y. Ke, R. Sukthankar // Computer Vision and Pattern Recognition – 2004. CVPR 2004. – Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on. – IEEE, 2004. – Vol. 2. – P. 506-513.
   
8. Bay, H. Surf: Speeded up robust features / H. Bay, T. Tuytelaars, L. Van Gool // Computer Vision–ECCV 2006. – Springer Berlin Heidelberg, 2006. – P. 404-417.
   
9. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений / У. Претт. – Пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – 790 с.
10. Raguram, R. A comparative analysis of RANSAC techniques leading to adaptive real-time random sample consensus / R. Raguram, J.M. Frahm, M. Pollefeys // Computer Vision–ECCV 2008. – Springer Berlin Heidelberg, 2008. – P. 500-513.

---

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20