Научно-технический
«ОПТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ»
издается с 1931 года
 
   
Русский вариант сайта Английский вариант сайта
   
       
   
       
Статьи последнего выпуска

Электронные версии
выпусков начиная с 2008


Алфавитный указатель
2000-2010 гг


444
Архив оглавлений
выпусков 2002-2007 гг


Реквизиты и адреса

Вниманию авторов и рецензентов!
- Порядок публикации
- Порядок рецензирования статей
- Типовой договор
- Правила оформления
- Получение авторского вознаграждения
- Редакционная этика


Контакты

Подписка

Карта сайта




Журнал с 01.12.2015 допущен ВАК для публикации основных результатов диссертаций как издание, входящее в международные реферативные базы систем цитирования (Web Science, Scopus) (см. Vak.ed.gov.ru Перечень журналов МБД 16.03.2018г)

Аннотации (11.2014) : АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ ПОЛУГЛОБАЛЬНОГО АЛГОРИТМА СТЕРЕОЗРЕНИЯ В ЗАДАЧЕ МЯГКОГО СБЛИЖЕНИЯ

АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ ПОЛУГЛОБАЛЬНОГО АЛГОРИТМА СТЕРЕОЗРЕНИЯ В ЗАДАЧЕ МЯГКОГО СБЛИЖЕНИЯ

АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ ПОЛУГЛОБАЛЬНОГО АЛГОРИТМА СТЕРЕОЗРЕНИЯ В ЗАДАЧЕ МЯГКОГО СБЛИЖЕНИЯ

© 2014 г. С. В. Пономарев*,**, студент

*    Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, Санкт-Петербург

**  Государственный оптический институт им. С.И. Вавилова, Санкт-Петербург

Е-mail: sv.v.ponomarev@gmail.com

Проведен анализ устойчивости полуглобального алгоритма стереозрения к условиям съемки и характеристикам объекта наблюдения в задаче мягкого сближения. Показано, что исследуемый алгоритм подтвердил свою устойчивость к различным типам фона, в разных условиях освещенности и наличии шума. Для дальних расстояний рекомендована дополнительная подстройка внутренних параметров алгоритма с помощью использования методов машинного обучения. Разработана методика, позволяющая установить устойчивость алгоритма к различным по сложности формам объекта наблюдения.

Ключевые слова: алгоритмы стереозрения, мягкое сближение, карта дальности.

Коды OCIS: 150.1135

УДК 004.932

Поступила в редакцию 02.07.2014.

 

ЛИТЕРАТУРА

1. Луцив В.Р., Лапина Н.Н., Малышев И.А., Потапов А.С. Особенности сопоставления изображений в задачах определения местоположения мобильного робота // Оптический журнал. 2010. Т. 77. № 11. C. 25–34.

2. Chien C. Target acquisition using natural feature image recognition // IEEE Aerospace Conference. Big Sky Resort. Montana, USA, 2009. P. 1–7.

3. Tweddle B. Computer vision based navigation for Spacecraft proximity operations. S.M. Thesis. Cambridge, Massachusetts: MIT, 2010. 226 p.

4. Scharstein D., Szeliski R. A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms // Int. J. of Computer Vision. 2002. V. 47. P. 7–42.

5. Hirschmuller H. Accurate and efficient stereo processing by semi-global matching and mutual information // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2008. V. 30. № 2. P. 328–341.

6. Kolmogorov V., Zabih R. Computing visual correspondence with occlusions using graph cuts // ICCV. 2001. V. 2. P. 508–515.

7. Sun J., Shum H., Zheng N. Stereo matching using belief propagation // ECCV. 2002. P. 510–524.

8. Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Gool L.V. SURF: Speeded Up Robust Features // Computer Vision and Image Understanding (CVIU). 2008. V. 110. № 3. P. 346–359.

9. Canny J. A computational approach to edge detection // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1986. V. 8. P. 679–714.

10. Aspert N. Measuring errors between surfaces using the Hausdorff distance // IEEE Int. Conf. on Multimedia and Expo. Lausanne, Switzerland, 2002. V. 1. P. 705–708.

 

 

Полный текст