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 (08.2015) : ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МИКРОЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ СТАБИЛИЗАЦИИ ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МИКРОЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ СТАБИЛИЗАЦИИ ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ

 

© 2015 г.     П. И. Иванов, аспирант

университет ИТМО, Санкт-Петербург

Е-mail: pavel.ivanov.lp@gmail.com

В статье предложен метод совместного использования видеокамеры и данных, получаемых от микроэлектромеханических систем, для решения задачи стабилизации изображения. Представлен алгоритм выбора режима сопоставления на основе оценки изменения положения оптической оси за время экспозиции кадра. Произведена модификация процедуры сопоставления ключевых точек и фильтрации ошибок методом RANSAC путем использования показаний вышеупомянутых систем в качестве вспомогательной информации. Выполнено сравнение результатов работы известных методов цифровой стабилизации изображений с предложенным алгоритмом, которое показало эффективность совместного использования видеоизображений и данных микроэлектромеханических систем для решения задачи стабилизации.

Ключевые слова: микроэлектромеханические системы, цифровая стабилизация изображений, подвижное основание, оценивание параметров движения, SURF, FRAK, RANSAC.

Коды OCIS: 100.2960

УДК 004.932.2

Поступила в редакцию 20.03.2015.

ЛИТЕРАТУРА

1.         Mourikis A.I., Roumeliotis S.I. A multi-state constraint Kalman filter for vision-aided inertial navigation // Robotics and Automation. IEEE International Conference, Rome, Italy: IEEE, 2007. P. 3565–3572.

2.         Jia C., Evans B.L. Probabilistic 3D motion estimation for rolling shutter video rectification from visual and inertial measurements // Multimedia Signal Processing (MMSP), 2012 IEEE 14th International Workshop. Banff, Canada: IEEE, 2012. P. 203–208.

3.         Hanning G., Forslöw N., Forssén P. E., Ringaby E., Törnqvist D., Callmer J. Stabilizing cell phone video using inertial measurement sensors // Computer Vision Workshops (ICCV Workshops), 2011 IEEE International Conference. Barcelona, Spain: IEEE, 2011. P. 1–8.

4.        Karpenko A., Jacobs D., Baek J., Levoy M. Digital video stabilization and rolling shutter correction using gyroscopes // Stanford University Computer Science Technical Reports. 2011. V. 1. P. 2.

5.         Званцев С.П., Иванов П.И., Мерзлютин Е.Ю. Цифровая стабилизация изображений в условиях запланированного движения // Оптический журнал. 2012. Т. 79. № 11. С. 59–66.

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

7.         Potapov A.S., Malyshev I.A., Puysha A.E., Averkin A.N. New paradigm of learnable computer vision algorithms based on the representational MDL principle // Proc. SPIE. 2010. V. 7696. P. 769606.

8.        Bay H. Speeded-up robust features (SURF) // Computer vision and image understanding. 2008. V. 110. № 3. P. 346–359.

9.        Alahi A., Ortiz R., Vandergheynst P. Freak: Fast retina keypoint // Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference. Barcelona: Ieee, 2012. P. 510–517.

10.       Averkin A.N., Gurov I.P., Peterson M.V., Potapov A.S. Spectral-differential feature matching and clustering for multi-body motion estimation // Proc. MVA2011 IAPR Conference on Machine Vision Applications. 2011. June 13-15, Nara, Japan. P. 173–176.

11.       Fischler M.A., Bolles R.C. Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography // Communications of the ACM. 1981. V. 24. № 6. P. 381–395.

 

 

Полный текст >>>