izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"izmertech-58Research ArticleОПТИКО-ФИЗИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯOPTICOPHYSICAL MEASUREMENTSТрехмерная реконструкция сцены с применением монокулярного зренияПрозоровА. В.alexprozoroff@gmail.comПриоровА. Л.andcat@yandex.ruЯрославский государственный университетRussian Federation2014070220230102428Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20232023ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/58

Рассмотрен комплекс алгоритмов компьютерного зрения, позволяющий производить трехмерную реконструкцию наблюдаемой сцены с применением единичной движущейся камеры. Выполнено вычисление карты глубины сцены для каждых двух последовательных положений камеры с применением иерархического алгоритма методом динамического программирования. Оценено движение камеры с помощью алгоритма Лукаса-Канаде. Проанализированы методы снижения влияния шума на изображениях и погрешностей при вычислениях векторов оптического потока.

The algorithms of computer vision and visual odometry allowing to carry out a three-dimensional reconstruction of the observed stage with single moving camera application are considered. The calculation of the depth map for each of two consequent positions of camera with application of hierarchical algorithm by dynamic programming method was realized. The camera movement was estimated by means of Lucas-Kanade algorithm. The methods of lowering the noise influence on images and the errors of calculations of optical flux vectors are considered.

компьютерное зрениетрехмерная реконструкциякарта глубинывизуальная одометрияcomputer vision3D reconstructiondepth mapvisual odometryReferencesВизильтер Ю. В. и др. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий. М.: Физматкнига, 2010.Визильтер Ю. В. и др. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий. М.: Физматкнига, 2010.Давыденко Е. В., Приоров А. Л. Обработка сигналов в системе оптической лазерной триангуляции с минимальным набором компонентов // Измерительная техника. 2008. № 10. С. 35-39; Davydenko E. V., Priorov A. L. Signal processing in an optical laser triangulation system with the minimum set of components // Measurement Techniques. 2008. V. 51. N. 10. P. 1097-1103.Давыденко Е. В., Приоров А. Л. Обработка сигналов в системе оптической лазерной триангуляции с минимальным набором компонентов // Измерительная техника. 2008. № 10. С. 35-39; Davydenko E. V., Priorov A. L. Signal processing in an optical laser triangulation system with the minimum set of components // Measurement Techniques. 2008. V. 51. N. 10. P. 1097-1103.Давыденко Е. В., Приоров А. Л. Решение задачи автоматического определения положения видеокамеры в системе оптической лазерной триангуляции // Измерительная техника. 2009. № 8. С. 44-47; Davydenko E. V., Priorov A. L. Automatic determination of the position of a video camera in a system of laser optical triangulation // Measurement Techniques. 2008. V. 52. N. 8. P. 841-845.Давыденко Е. В., Приоров А. Л. Решение задачи автоматического определения положения видеокамеры в системе оптической лазерной триангуляции // Измерительная техника. 2009. № 8. С. 44-47; Davydenko E. V., Priorov A. L. Automatic determination of the position of a video camera in a system of laser optical triangulation // Measurement Techniques. 2008. V. 52. N. 8. P. 841-845.Давыденко Е. В., Приоров А. Л. Калибровка положения видеокамеры в системе оптической лазерной триангуляции // Цифровая обработка сигналов. 2009. № 3. С. 16-20.Давыденко Е. В., Приоров А. Л. Калибровка положения видеокамеры в системе оптической лазерной триангуляции // Цифровая обработка сигналов. 2009. № 3. С. 16-20.Ohta Y., Kanade T. Stereo by intra- and inter-scanline search using dynamic programming // IEEE TPAMI. 1985. V. 7(2). P. 139-154.Ohta Y., Kanade T. Stereo by intra- and inter-scanline search using dynamic programming // IEEE TPAMI. 1985. V. 7(2). P. 139-154.Bobick A. F., Intille S. S. Large occlusion stereo // Int. J. Computer Vision. 1999. V. 33(3). P. 181-200.Bobick A. F., Intille S. S. Large occlusion stereo // Int. J. Computer Vision. 1999. V. 33(3). P. 181-200.Meerbergen G. Van, Vergauwen M. A hierarchical symmetric stereo algorithm using dynamic programming // ESAT-PSI K.U. Leuven B-3001 Leuven, Belgium, 2010.Meerbergen G. Van, Vergauwen M. A hierarchical symmetric stereo algorithm using dynamic programming // ESAT-PSI K.U. Leuven B-3001 Leuven, Belgium, 2010.Harris C., Stephens M. A combined corner and edge detector // Proc. 4th Alvey Vision Conference, 1988. P. 147-151.Harris C., Stephens M. A combined corner and edge detector // Proc. 4th Alvey Vision Conference, 1988. P. 147-151.Lucas B., Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision // Proc. Imaging Understanding Workshop, 1981.Lucas B., Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision // Proc. Imaging Understanding Workshop, 1981.Shi J., Tomasi C. Good features to track // IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 1994.Shi J., Tomasi C. Good features to track // IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 1994.Hamilton J. Time series analysis. Princeton University Press. Chapter 13, 'The Kalman Filter'. 1994.Hamilton J. Time series analysis. Princeton University Press. Chapter 13, 'The Kalman Filter'. 1994.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.