|Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Трехмерная реконструкция сцены с применением монокулярного зрения
Abstract
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.
About the Authors
А. Прозоров
Ярославский государственный университет
Russian Federation
Russian Federation
А. Приоров
Ярославский государственный университет
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Визильтер Ю. В. и др. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий. М.: Физматкнига, 2010.
2. 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.
3. 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.
4. Давыденко Е. В., Приоров А. Л. Калибровка положения видеокамеры в системе оптической лазерной триангуляции // Цифровая обработка сигналов. 2009. № 3. С. 16-20.
5. Ohta Y., Kanade T. Stereo by intra- and inter-scanline search using dynamic programming // IEEE TPAMI. 1985. V. 7(2). P. 139-154.
6. Bobick A. F., Intille S. S. Large occlusion stereo // Int. J. Computer Vision. 1999. V. 33(3). P. 181-200.
7. Meerbergen G. Van, Vergauwen M. A hierarchical symmetric stereo algorithm using dynamic programming // ESAT-PSI K.U. Leuven B-3001 Leuven, Belgium, 2010.
8. Harris C., Stephens M. A combined corner and edge detector // Proc. 4th Alvey Vision Conference, 1988. P. 147-151.
9. Lucas B., Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision // Proc. Imaging Understanding Workshop, 1981.
10. Shi J., Tomasi C. Good features to track // IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 1994.
11. Hamilton J. Time series analysis. Princeton University Press. Chapter 13, 'The Kalman Filter'. 1994.
Review
For citations:
, . Izmeritel`naya Tekhnika. 2014;(10):24-28. (In Russ.)
Views:
94
Email this article 