Аннотация:
Разработан быстродействующий алгоритм построения карты диспарантности по разноракурсным изображениям. Предложено ввести этап начального совмещения изображений, а также процедуры учёта эпиполярных ограничений и формирования пирамиды изображений с различным разрешением. Технология реализована в CUDA-среде. Приводятся результаты экспериментальных исследований, иллюстрирующие высокое быстродействие при сохранении высокого качества восстановления 3D-сцен.

Ключевые слова :
цифровая обработка изображений, реконструкция 3D-сцен по разноракурсным изображениям, сопоставление изображений, аффинное преобразование, CUDA-технология.

Цитирование:
Котов, А.П. Технология оперативной реконструкции трёхмерных сцен по разноракурсным изображениям / А.П. Котов, В.А. Фурсов, Е.В. Гошин// Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 4. – С. 600-605. – DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-4-600-605.

Литература:

1. Резник, А.Л. Эффективные по быстродействию методы цифровой обработки динамических последовательностей изображений / А.Л. Резник, В.М. Ефимов, А.В. Торгов // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Физика. – 2008. – Т. 3, № 3. – С. 95-103.
2. Baillard, C. 3-D reconstruction of urban scenes from aerial stereo imagery: a focusing strategy / C. Baillard, H. Ma?tre // Computer Vision and Image Understanding. – 1999. – Vol. 76, Issue 3. – P. 244-258.
3. Hartley, R.I. Theory and Practice of Projective Rectification / R.I. Hartley // International Journal of Computer Vision. – 1999. – Vol. 35. – P. 115-127.
4. Фурсов, В.А. Реконструкция 3D-сцен на пучках эпиполярных плоскостей стереоизображений / В.А. Фурсов, Е.В. Гошин, С.А. Бибиков // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2013. – Т. 9, № 150. – С. 19-24.
5. Фурсов, В.А. Информационная технология реконструкции цифровой модели местности по стереоизображениям / В.А. Фурсов, Е.В. Гошин // Компьютерная оптика. – 2014. – Т. 38, № 2 – С. 335-342.
6. Lowe D.G. Object recognition from local scale-invariant features/ D.G. Lowe //Computer Vision, 1999. The Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on. – Ieee, 1999. – Vol. 2. – P. 1150-1157.
7. Bay, H. Speeded-up robust features (SURF) / H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, L. Van Gool //Computer Vision and Image Understanding. – 2008. – Vol. 110, Issue 3. – P. 346-359.
8. Фурсов, В.А. Метод согласованной идентификации в задаче определения соответственных точек на изображениях / В.А. Фурсов, Е.В. Гошин // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36, № 1 – С. 131-135. – ISSN 0134-2452.
9. Фурсов, В.А. Решение задачи автокалибровки камеры с использованием метода согласованной идентификации / В.А. Фурсов, Е.В. Гошин // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36, № 4. – С. 605-610.
10. Harris, C. A combined corner and edge detector / C. Harris, M. Stephens // Alvey Vision Conference. – 1988. – Vol. 15. – P. 50.
11. Tao, M. SimpleFlow: A Non-iterative, Sublinear Optical Flow Algorithm / M. Tao, J. Bai, P. Kohli, S. Paris // Computer Graphics Forum. – 2012. – Vol. 31, Issue 2. – P. 345-353.
12. Форсайт, Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Ж. Понс. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 928 с.
13. Грузман, И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учеб. пособие / И.С. Грузман, В.С. Киричук, В.П. Косых [и др.]. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. – 352 c.

---

© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20