Реконструкция 3D-сцен по разноракурсным изображениям при неизвестных внешних параметрах съёмки
Гошин Е.В., Фурсов В.А.

Институт систем обработки изображений РАН, Самара, Россия,

Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва
(национальный исследовательский универстиет) (СГАУ), Самара, Россия

Аннотация:
В работе рассматривается информационная технология восстановления 3D-сцены по разноракурсным изображениям, полученным при неизвестных внешних параметрах съёмки. Идея работы состоит в том, чтобы определять параметры сдвига и поворота камер непосредственно по соответствующим точкам исходных изображений.

Ключевые слова :
разноракурсные изображения, определение положения камеры, внутренние параметры камеры, сопоставление изображений, 3D-реконструкция.

Цитирование:
Гошин, Е.В. Реконструкция 3D-сцен по разноракурсным изображениям при неизвестных внешних параметрах съёмки / Е.В. Гошин, В.А. Фурсов // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 5. – С. 770-775. – DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-5-770-775.

Литература:

  1. Кудинов, И.А. Реализация алгоритма определения пространственных координат и угловой ориентации объекта по реперным точкам, использующего информацию от одной камеры / И.А. Кудинов, О.В. Павлов, И.С. Хо­ло­пов // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 3. – С. 413-419.
  2. Hartley, R. Multiple view geometry in computer vision / R. Hartley, A. Zisserman. – Cambridge university press, 2003. – 655 c.
  3. Sun, Q. Self-calibration of multi-camera networks without feature correspondence between different cameras / Q. Sun, D. Xu // Optik-International Journal for Light and Electron Optics. – 2014. – Vol. 125, Issue 13. – P. 3331-3336.
  4. 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.
  5. Tsai, R.Y. A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses / R.Y. Tsai // Robotics and Automation, IEEE Journal of. – 1987. – Vol. 3, Issue 4. – P. 323-344.
  6. Zhang, Z. A flexible new technique for camera calibration / Z. Zhang // Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on. – 2000. – Vol. 22, Issue 11. – P. 1330-1334.
  7. Форсайт, Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Ж. Понс. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 928 с.
  8. Грузман, И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учеб. пособие / И.С. Грузман, В.С. Киричук, В.П. Косых [и др.] – Новосибирск: Издательство НГТУ, 2002. – 352 c.
  9. Гергель, В.П. Многомерная многоэкстремальная оптимизация на основе адаптивной многошаговой редукции размерности / В.П. Гергель, В.А. Гришагин, А.В. Гергель // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2010. – № 1. – С. 163-170.
  10. Strongin, R.G. Global Optimization with Non-Convex Constraints / R.G. Strongin, Y.D. Sergeyev. – Springer US, 2000. – 704 с.
  11. Стронгин, Р.Г. Параллельные вычисления в задачах глобальной оптимизации / Р.Г. Стронгин, В.П. Гергель, В.А. Гришагин, К.А. Баркалов. – М.: Издательство Московского университета, 2013. – 280 с.
© 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