(41-2) 17 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Алгоритм коррекции проективных искажений при маловысотной съёмке
Холопов И.С.

 

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Рязанский государственный радиотехнический университет» (ФГБОУ ВО «РГРТУ»),
Акционерное общество «Государственный Рязанский приборный завод» (АО «ГРПЗ»)

 PDF, 597 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-2-284-290

Страницы: 284-290.

Аннотация:
Рассмотрен алгоритм коррекции геометрических искажений изображений при маловысотной съёмке с помощью виртуальной камеры. Алгоритм основан на ориентации виртуальной камеры таким образом, чтобы её оптическая ось была коллинеарна нормали к плоскости съёмки, и оценивании матрицы гомографии, связывающей координаты соответствующих пикселей реальной и виртуальной камер. Оценка матрицы гомографии возможна по информации от дополнительных сенсоров – датчика угловой ориентации и дальномера (высотомера), – по сигналам которых оцениваются угловая ориентация камеры и дальность до объекта съёмки. Исследовано влияние погрешности оценивания угловой ориентации камеры по сигналам трёхосного микроэлектромеханического акселерометра на качество коррекции по введённому критерию качества. Результаты эксперимента с откалиброванными видеокамерами Logitech C270 и uEye 5240 RE показали, что при погрешности оценки крена и тангажа камеры не более 1° алгоритм коррекции с виртуальной камерой обеспечивает величину показателя качества коррекции не менее 0,97.

Ключевые слова:
проективные искажения, матрица гомографии, аффинные преобразования, углы Эйлера, трёхосный акселерометр.

Цитирование:
Холопов, И.С. Алгоритм коррекции проективных искажений при маловысотной съёмке / И.С. Холопов // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 2. – С. 284-290. – DOI: 10.18287/0134-2452-2017-41-2-284-290.

Литература:

  1. Макаренко, А.А. Коррекция проективных искажений изображений при маловысотной оптико-электронной аэросъёмке / А.А. Макаренко, Л.С. Турнецкий // Известия вузов. Приборостроение. – 2008. – Т. 51, № 5. – С. 64-70.
  2. Li, M. A new lane line segmentation and detection method based on inverse perspective mapping / M. Li, C. Zhao, Y. Hou, M. Ren // International Journal of Digital Content Technology and its Applications. – 2011. – Vol. 5(4). – P. 230-236. - DOI: 10.4156/jdcta.vol5.issue4.28.
  3. 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.
  4. Фаворская, М.Н. Компенсация проективных искажений при создании панорамных снимков / М.Н. Фаворская, Д.С. Новиков // Техническое зрение. – 2014. – Вып. 1(5). – С. 60-67.
  5. Ефимов, А.И. Алгоритм поэтапного уточнения проективного преобразования для совмещения изображений / А.И. Ефимов, А.И. Новиков // Компьютерная оптика. – 2016. – Т. 40, № 2. – С. 258-265. - DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-2-258-265.
  6. Williem, W. Fast and robust perspective rectification of document images on a smartphone / W. Williem, C. Simon, S. Cho, I.K. Park // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). – P. 197-198. – DOI: 10.1109/CVPRW.2014.37.
  7. Hartley, R. Multiple view geometry in computer vision / R. Hartley, A. Zisserman. – 2nd ed. – Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2003. – 656 р. – DOI: 10.1017/CBO9780511811685.
  8. Xu, G. Epipolar geometry in stereo, motion and object recognition. A unified approach / G. Xu, Z. Zhang. – Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1996. – 327 p. – DOI: 10.1007/978-94-015-8668-9.
  9. 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.
  10. Jung, J.-I. Geometric and colorimetric error compensation for multi-view images / J.-I. Jung, Y.-S. Ho // Journal of Visual Communication and Image Representation. – 2014. – Vol. 25(4). – P. 698-708. - DOI: 10.1016/j.jvcir.2013.04.008.
  11. Wang, X. Geometric and photometric correction of projected rectangular pictures / X. Wang, R. Klette, B. Rosenhahn // Proceedings of the Image Vision Computing. – 2005. – P. 223-228.
  12. Geetha, K.A. Automatic rectification of perspective distortion from a single image using plane homography / K.A. Geetha, S. Murali // International Journal on Computational Sciences and Applications. – 2013. – Vol. 3(5). – P. 47-58. - DOI: 10.5121/ijcsa.2013.3506.
  13. Алпатов, Б.А. Электронная юстировка изображений при мультиспектральном наблюдении / Б.А. Алпатов, П.В. Бабаян // Цифровая обработка сигналов. – 2003. – № 1. – С. 24-26.
  14. Szeliski, R. Stereo matching with transparency and matting / R. Szeliski, P. Golland // International Journal of Computer Vision. – 1999. – Vol. 32(1). – P. 45-61. – DOI: 10.1023/A:1008192912624.
  15. Szeliski, R. Computer vision: Algorithms and applications / R. Szeliski. – London: Springer, 2011. – 812 p. – ISBN: 978-1-84882-934-3.
  16. Kian, S.T. Triaxial accelerometer static calibration / S.T. Kian, M. Awad, A. Dehghani, S. Zahedi // Proceedings of the World Congress on Engineering. – 2011. – Vol. III. – P. 2164-2167.
  17. Tilt sensing using a three-axis accelerometer  [Электронный ресурс]. – URL: https://www.nxp.com/files/sen­sors/doc/app_note/AN3461.pdf.
  18. Челноков, Ю.Н. Кватернионные и бикватернионные модели и методы механики твердого тела и их приложения. Геометрия и кинематика движения / Ю.Н. Челноков. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 512 с. – ISBN 5-9221-0680-5.
  19. Rohac J. Calibration of low-cost triaxial inertial sensors / J. Rohac, M. Sipos, J. Simanek // IEEE Instrumentation and Measurement Magazine. – 2015. – Vol. 18(6). – P. 32-38. - DOI: 10.1109/MIM.2015.7335836.
  20. Kholopov, I.S. Development of strapdown inertial navigation system with MEMS sensors, barometric altimeter and ultrasonic range meter / I.S. Kholopov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2015. – Vol. 93(1). – 012060. - DOI: 10.1088/1757-899X/93/1/012060.
  21. Zhang, Z. A flexible new technique for camera calibration / Z. Zhang // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2000. – Vol. 22(11). – P. 1330-1334. – DOI: 10.1109/34.888718.
  22. Camera calibration toolbox for Matlab [Электронный ресурс]. – URL: http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/.
© 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