Найти

Результаты поиска

• СОПОСТАВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО ОСОБЫМ ТОЧКАМ РАЗЛИЧНЫХ КАТЕГОРИЙ

  К.И. Морев , А.В. Боженюк

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Работа посвящена экспериментам с различными методами выделения особых точек
  на изображениях с последующим их описанием бинарным дескриптором и сопоставлением
  методом полного перебора. В работе активно используется метод описания окрестно-
  стей особых точек, основанный на построении бинарной строки, характеризующей изме-
  нения яркостей пикселей в описываемой окрестности. Результирующая строка получается
  путем сравнения яркостей пикселей по определенному шаблону. Сегодня использование
  особых точек при работе с изображениями позволяет разрабатывать прикладные мето-
  ды в различных сферах компьютерного зрения с повышенными требованиями ко времени
  работы и устойчивости к резким изменениям сцен. В работе приведены результаты экс-
  периментов с особыми точками различных классов, классификация приводится в разделе 1.
  При проведении экспериментов использовались методы, реализованные в библиотеке
  OpenCV. В работе даны краткие описания используемых в экспериментах методов. В раз-
  деле 1 работы предлагается классификация современных типов особых точек изображе-
  ний и дается краткое описание популярных методов детектирования описываемых типов
  особых точек. В разделе 2 авторы дают общее описание методов работы с особыми точ-
  ками изображений. В разделе 3 приводится описание проводимых экспериментов с сопос-
  тавлением особых точек различных типов, описанных одним дескриптором, и раскрыва-
  ются их результаты. Проведенные эксперименты позволяют выявить сильные и слабые
  стороны связок различных типов особых точек при их сопоставлении.

• РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЕ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ СОСТАВНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

  А.В. Козловский

  2025-01-30

  Аннотация ▼

  Рассмотрены вопросы организации параллельной обработки информации при решении задач
  прикладной фотограмметрии, а именно формирования изображений высокого разрешения.
  В статье представлен новый метод обработки информации при формировании изображений вы-
  сокого разрешения (HR) для решения задач прикладной фотограмметрии, основанные на адаптив-
  ной сшивке подкадров на основе совмещения ключевых точек и анализа контуров с использованием
  опорного изображения низкого разрешения (LR) в виде шаблона и реализующий его модифициро-
  ванный алгоритм. Одной из особенностей метода является распараллеливание процесса обработ-
  ки информации, что достигается за счет работы в группе мобильных объектов. Новизна метода
  заключается в комбинации следующих ключевых компонентов: использование опорного
  LR-изображения как шаблона лежит в основе распараллеливания процессов обработки информа-
  ции, и позволяет организовать совместную работу участников процесса по единым правилам, а
  также минимизировать глобальные ошибки сшивки кадров; применение комплексного алгоритма
  совмещения подкадров по ключевым точкам для сшивки изображения высокого разрешения по
  LR-шаблону позволяет значительно повысить детализацию и точность восстановления изобра-
  жения за счет корреляции множества кадров высокого разрешения от устройств группы, а
  также компенсировать геометрические искажения, шумы и артефакты; интеграция различных
  вычислительных оптимизаций и алгоритмов анализа контуров для коррекции локальных искаже-
  ний сшивки подкадров позволяет устранить люфт при совмещении точных частичных изображе-
  ний на опорном LR-изображении. Экспериментальные результаты демонстрируют повышение
  точности сшивки на 25% (SSIM = 0.92) и снижение времени обработки на 40% по сравнению с
  традиционными методами. Метод адаптирован для применения на устройствах с ограниченными
  вычислительными ресурсами, включая распределенные системы на базе мобильных платформ, а
  также допускает оптимизацию на основе распараллеливания в группе мобильных устройств (мо-
  бильных объектов, МО).