Formation of Area Data by Multi-Camera Video Systems
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2022-49-4-863-870Keywords:
technical vision, computer vision, panoramic image, depth maps, stereo vision, multi-camera systemsAbstract
Currently, there is an increase in the development and production of virtual and augmented reality technologies, while the use of these products is often limited to the playback of videos and photographic materials, provided that these technologies have huge potential. Modern multi-camera systems have the ability to conduct panoramic photo and video shooting, but at the same time, there are no software tools that, based on the data obtained, build a three-dimensional model of the surrounding space. At the same time, for a number of technical tasks, the issue of creating such a space in real time to ensure prompt decision-making is essential. This article proposes an approach to constructing a model of a three-dimensional panoramic image, using the estimation of the distance to objects based on passive methods of creating depth maps, for multi-chamber scalable systems in real time.
Downloads
References
Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. 1983. Распознавание и цифровая обработка изображений. М.: Высшая школа.
Гайворонский В.А. 2022. Подход к созданию объемного панорамного изображения на основе пассивных методов определения карт глубины. Информационные системы и технологии. с. 24-29.
Гонсалес Р., Вудс Р. 2006. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера.
Джгаркава Г.М, Лавров Д.Н. 2011. Использование метода SURF для обнаружения устойчивых признаков изображения при создании сферических панорамных снимков. Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского, Математические структуры и моделирование, вып. 22.
Журавель, И.М. 1999. Краткий курс теории обработки изображений. М.
Кравченко В., Басараб М., Волосюк В., Горячкин О., Зеленский А., Ксендзук А., Кутуза Б., Лукин А., Тоцкий А., Яковлев В. 2007. Цифровая обработка сигналов и изображений. М.:ФИЗМАТЛИТ.
Красильников, Н.Н. 2011. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений: Учебное пособие. СПб.: БХВ-Петербург.
Кручинин А. 2011. Распознавание образов с использованием OpenCV.
Лукьяница А.А. Шишкин А.Г. 2009. Цифровая обработка видеоизображений. М.: Ай-Эс-Эс Пресс.
Рудаков П.И., Сафонов И.В. 2000. Обработка сигналов и изображений. М.: Диалог-МИФИ.
Савельева И.П. 2011. Панорамное фото. М.
Сергиенко А.Б. 2002. Цифровая обработка сигналов: Учебное пособие для студентов вузов. СПб.: Питер.
Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. 2008. Компьютерная обработка и распознавание изображений. Учебное пособие. СПб.: СПбГУ ИТМО.
Фурман А.Я. 2007. Визуализация изображений в трехмерных сценах. Учебное пособие. Йошкар-Ола: МарГТУ.
Шапиро Л., Стокман Дж. 2006. Компьютерное зрение. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний.
Яншин В. В. 1995. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы. М.: Машиностроение.
Gary Bradski. 2008. Learning OpenCV. Published by O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472.
Hirschmuller H. 2005. Accurate and efficient stereo processing by semi-global matching and mutual information. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. San Diego, California, USA. V. 2. P. 807−814.
Konstantinov I.S., Lazarev S.A., Rubcov K.A., Maslakov Y.N. 2016. Algorithms in Portable Digital Device UHDTV Panoramic Image Formation. Application of information and communication – AICT2016: Confernce proceedings. Baku, Azerbaijan. P. 449-451.
Konstantinov I.S., Lazarev S.A., Rubcov K.A., Maslakov Y.N., Gaivoronskiy V.A. 2018. Method For Improving Image Recognition In Portable Panoramic Video Capture Devices. Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, Volume 10, Issue 10 Special Issue. P. 1871-1878.
Abstract views: 85
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2022 ECONOMICS. INFORMATION TECHNOLOGIES
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
