Формирование данных о пространстве многокамерными видеосистемами
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2022-49-4-863-870Ключевые слова:
техническое зрение, компьютерное зрение, панорамное изображение, карты глубины, стереозрение, многокамерные системыАннотация
В настоящее время наблюдается рост в развитии и производстве технологий виртуальной и дополненной реальности. При этом использование данных продуктов зачастую ограничивается воспроизведением видеороликов и фотоматериалов при условии, что данные технологии имеют огромный потенциал. Современные многокамерные системы имеют возможность вести панорамную фото- и видеосъемку, но при этом не существует программных средств, которые на основе полученных данных строят трехмерную модель окружающего пространства. Для ряда технических задач существенное значение имеет вопрос создания такого пространства в режиме реального времени для обеспечения оперативного принятия решений. В данной статье предложен подход к построению модели объемного панорамного изображения, с использованием оценки расстояния до объектов на основе пассивных методов создания карт глубины для многокамерных масштабируемых систем в реальном времени.
Скачивания
Библиографические ссылки
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.
Просмотров аннотации: 99
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2022 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
