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 (05.2020) : ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ КООРДИНАТ МАРКЕРОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ, РЕГИСТРИРУЕМЫХ СТЕРЕОСКОПИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ

ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ КООРДИНАТ МАРКЕРОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ, РЕГИСТРИРУЕМЫХ СТЕРЕОСКОПИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ

© 2020 г.      А. В. Горевой*, **, ***; В. Я. Колючкин**, доктор техн. наук; А. С. Мачихин*, ***, доктор техн. наук

*     Научно-технологический центр уникального приборостроения Российской академии наук, Москва

**   Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Москва

*** Национальный исследовательский университет «МЭИ», Москва

E-mail: machikhin@ntcup.ru

УДК 681.78, 004.932

Поступила в редакцию 26.12.2019

DOI:10.17586/1023-5086-2020-87-05-18-30

Предложен метод оценки погрешности измерения координат маркеров (углов клеток) на изображениях, регистрируемых стереоскопической системой. Решение этой задачи необходимо для определения погрешности трехмерных геометрических измерений, проводимых с помощью таких систем. На этапе проектирования метод применяется к фрагментам изображения, синтезированным на основе аберрационных характеристик оптической системы. На этапе эксплуатации метод дополнен оценкой параметров шума на регистрируемых изображениях. Эффективность предложенного подхода подтверждена компьютерным моделированием и экспериментами. Результаты работы позволяют объединить проектирование оптической системы и разработку алгоритмов обработки данных при создании стереоскопических измерительных приборов в единую процедуру, а также оценивать погрешности трехмерных геометрических измерений при эксплуатации этих приборов

Ключевые слова: стереоскопические приборы, измерение геометрических параметров, калибровка, обработка изображений.

Коды OCIS: 120.0120, 330.1400, 230.0230

 

Литература 

1.    Luhmann T., Robson S., Kyle S., Boehm J. Close-range photogrammetry and 3D imaging. 2 ed. Berlin, Boston: De Gruyter, 2013. 702 p.

2.   Zhou S., Xiao S. 3D face recognition: A survey // Human-centric Computing and Information Sciences. 2018. V. 8. P. 35.

3.   Schwab K., Smith R., Brown V., et al. Evolution of stereoscopic imaging in surgery and recent advances // World J. Gastrointest. Endosc. 2017. V. 9 № 8. P. 368–377.

4.   Geng J., Xie J. Review of 3-D endoscopic surface imaging techniques // IEEE Sensors J. 2014. V. 14. № 4. P. 945–960.

5.   Mait J.N., Euliss G.W., Athale R.A. Computational imaging // Adv. Opt. Photonics. 2018. V. 10. № 2. P. 409–483.

6.   Chen Z., Wong K.-Y.K., Matsushita Y., et al. Depth from refraction using a transparent medium with unknown pose and refractive index // Int. J. Comput. Vis. 2013. V. 102. № 1–3. P. 3–17.

7.    Wu L., Zhu J., Xie H., et al. Single-lens 3D digital image correlation system based on a bilateral telecentric lens and a bi-prism: Systematic error analysis and correction // Opt. Lasers Eng. 2016. V. 87. P. 129–138.

8.   Stork D.G., Robinson M.D. Theoretical foundations for joint digital-optical analysis of electro-optical imaging systems // Appl. Opt. 2008. V. 47. № 10. P. B64–B75.

9.   Gorevoy A.V., Machikhin A.S., Batshev V.I., et al. Optimization of stereoscopic imager performance by computer simulation of geometrical calibration using optical design software // Opt. Exp. 2019. V. 27. P. 17819–17839.

10. Gorevoy A.V., Machikhin A.S., Khokhlov D.D., et al. Optimization of a geometrical calibration procedure for stereoscopic endoscopy systems // Proc. SPIE. 2019. V. 11061. P. 110610B.

11.  Poulin-Girard A.-S., Dallaire X., Thibault S., et al. Virtual camera calibration using optical design software // Appl. Opt. 2014. V. 53. № 13. P. 2822–2827.

12.  Krüger L., Wöhler C. Accurate chequerboard corner localisation for camera calibration // Pattern Recognit. Lett. 2011. V. 32. P. 1428–1435.

13.  Yang T., Zhao Q., Wang X., et al. Sub-pixel chessboard corner localization for camera calibration and pose estimation // Appl. Sci. 2018. V. 8. P. 2118.

14.  Malassiotis S., Strintzis M.G. Stereo vision system for precision dimensional inspection of 3D holes // Machine Vision and Applications. 2003. V. 15. № 2. P. 101–113.

15.  Lee S.W., Lee S.Y., Pahk H.J. Precise edge detection method using sigmoid function in blurry and noisy image for TFT-LCD 2D critical dimension measurement // Curr. Opt. Photon. 2018. V. 2. P. 69–78.

16.  Rosenberger M., Zhang C., Votyakov P., et al. EMVA 1288 camera characterisation and the influences of radiometric camera characteristics on geometric measurements // Acta IMEKO. 2016. V. 5. № 4. P. 81–87.

17.  Горевой А.В., Колючкин В.Я., Мачихин А.С. Оценка погрешности измерения геометрических параметров объектов при проектировании стереоскопических систем // Компьютерная оптика. 2018. Т. 42. № 6. С. 985–997.

18. Zhang Z. Determining the epipolar geometry and its uncertainty: A review // Int. J. Comput. Vis. 1998. V. 27. № 2. P. 161–195.

19.  Immerkaer J. Fast noise variance estimation // Comput. Vis. Image Underst. 1996. V. 64. № 2. P. 300–302.

20.      Krishnamoorthy K. Handbook of statistical distributions with applications. Chapman & Hall/CRC, 2006. P. 133.

 

 

Полный текст