Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Mikrut, A." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Analiza przydatności algorytmów detekcji krawędzi w zastosowaniach fotogrametrii bliskiego zasięgu
    The use of edge detection algorithms in close range photogrammetry applications
    Autorzy:
    Czechowicz, A.
    Mikrut, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131208.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    digital image
    edge detection
    automatic vectorization
    digital photogrammetry
    close range photogrammetry
    obraz cyfrowy
    detekcja krawędzi
    automatyczna wektoryzacja
    fotogrametria cyfrowa
    fotogrametria bliskiego zasięgu
    Opis:
    Niniejszy artykuł prezentuje wyniki badań porównujących metody detekcji krawędzi na obrazach cyfrowych oraz weryfikację ich przydatności w procesie automatycznej wektoryzacji. W ramach eksperymentu dokonano implementacji znanych algorytmów detekcji krawędzi bazujących na analizie pochodnych funkcji jasności obrazu (Sobela, Kircha, Canny’ego, Marr-Hildretha) jak również nowych rozwiązań (algorytm SUSAN). Opracowany w środowisku Matlab program autorski umożliwił uzyskanie punktowego opisu krawędzi, aproksymację ich przebiegu prostymi oraz analizę jakości uzyskanych wyników. Badania przeprowadzono na dwudziestu dwóch obiektach, które podzielono na dwie grupy – obiektów typowych i nietypowych. Obiekty te pochodzą z projektów wykonanych w ramach inwentaryzacji zabytków. Zdjęcia zostały pozyskane metodą bezpośrednią – aparatem cyfrowym Canon EOS 300D z obiektywami Canon EF 14 mm L USM i Canon EF 50mm L USM oraz pośrednią – kamerą analogową Rolleiflex 6006 metric i skanerem PHOTOSCAN – TD. Dla sprawdzenia poprawności wyznaczonych krawędzi dokonano ich ręcznej wektoryzacji. Obliczono współczynniki określające dokładność ilościowo – jakościową algorytmów detekcji krawędzi przy zadanych parametrach. Umożliwiło to wytypowanie optymalnych ustawień detekcji. Obliczanymi współczynnikami były: kompletność (completeness), poprawność (correctness) i jakość (quality). Otrzymany w wyniku detekcji krawędzi obraz binarny porównano z obrazem zawierającym informacje o rzeczywistych krawędziach obiektu. Wyniki zestawiono i na ich podstawie wytypowano optymalny algorytm detekcji krawędzi (Canny) oraz określono w procentach ilość uzyskanych automatycznie wektorów, które mogą być wykorzystane w dalszych etapach opracowań fotogrametrycznych.
    This paper presents the results of research work that compares methods of edge detection on digital images, as well as verification of their use in the automatic vectorization process. Within the experiment framework, known algorithms of edge detection that are based on the analysis of image brightness function derivatives (Sobel, Kirch, Canny, Marr-Hildreth) were implemented, as well as new solutions (the SUSAN algorithm) were considered. The original software, developed in the Matlab environment, obtained the point description of edges, the approximation of their routes by means of straight lines, as well as a quality analysis of the obtained results. Tests were performed on 22 objects, which were divided into two groups: typical and atypical ones. The objects were derived from projects in the historical monument inventory scheme. Images were acquired both by means of a direct method (Canon EOS 300D digital camera, provided with Canon EF 14 mm L USM and Canon EF 50 mm L USM lenses), and by means of an indirect method (analogue Rolleiflex 6006 metric camera and PHOTOSCAN-TD scanner). In order to check the accuracy of the evaluated edges, they were subjected to manual vectorization. Coefficients determining the quantitative and qualitative accuracy of edge detection algorithms at set parameters were calculated. This made it possible to single out optimum detection settings. The calculated coefficients included completeness, correctness, and quality. The binary image received as a result of the edge detection was compared with the image containing information about actual object edges. The results were put together and, based on them, the optimum edge detection algorithm was selected (Canny). In addition, the percentage amount of automatically gained vectors which may be used in further steps in the photogrammetric process was determined.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 135-146
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selekcja podobrazów dla potrzeb dopasowywania zdjęć lotniczych oparta na histogramach gradientu i sieci neuronowej
    Selection of sub-images for aerial photographs matching purposes based on gradient distribution and neural networks
    Autorzy:
    Czechowicz, A.
    Mikrut, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131000.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    fotogrametria
    wzajemne dopasowanie
    algorytm Canny'ego
    histogram gradientów
    SOM
    sieci Kohonena
    sieci backpropagation
    photogrammetry
    mutual matching
    Canny edge detector
    gradient histogram
    Kohonen networks
    backpropagation networks
    Opis:
    Artykuł przedstawia wyniki wykorzystania sieci neuronowych do selekcji podobrazów oraz wyniki wyszukiwania wybranych obszarów na pozostałych zdjęciach z wykorzystaniem rozkładu odpowiedzi dla sieci SOM Kohonena. Zaproponowano reprezentacje fragmentu obrazu oparta na rozkładzie wartości modułu gradientu i jego kierunku. Badania przeprowadzono na dziewięciuset podobrazach zdjęć lotniczych okolic Krakowa o różnym pokryciu terenu podzielonych na trzy kategorie: obszarów korzystnych, pośrednich i niekorzystnych pod względem wyszukiwania cech do orientacji wzajemnej. Dla każdego z obrazów, w oparciu o algorytm Canny’ego, wyznaczono krawędzie. Na podstawie wartości gradientu i kierunków wykrytych krawędzi sporządzono histogram, który następnie posłużył wyznaczeniu reprezentacji podobrazu w postaci profilu kierunku. Tak przygotowana reprezentacje wykorzystano do uczenia sieci neuronowych metoda nadzorowana (backpropagation) oraz nienadzorowana (Kohonena), a następnie do klasyfikacji obszarów nauczonymi sieciami. W przypadku sieci backpropagation miara efektywności klasyfikacji był globalny współczynnik rozpoznania oraz macierz pomyłek. Dla sieci Kohonena wyznaczano współczynnik kompletności i poprawności. Wyniki zestawiono z rezultatami otrzymanymi na drodze uczenia metoda wstecznej propagacji błędów, gdzie generowane na mapie Kohonena odpowiedzi stanowiły sygnał wejściowy dla warstwy backpropagation. W dalszym etapie wytypowane obszary korzystne poszukiwano na sąsiednich obrazach. Wzmocniony funkcja preferująca wysokie wartości rozkład odpowiedzi na mapie cech siec Kohonena, uzyskany dla podobrazów korzystnych, porównywano z rozkładem dla podobrazów o tych samych wymiarach na sąsiednich zdjęciach. Za miarę podobieństwa obszarów przyjęto współczynnik korelacji dla porównywanych odpowiedzi sieci.
    This paper describes the application of neural networks for selection of sub-images and the result of the search for the selected areas on the remaining photographs with the utilisation of Kohonen’s SOM network responses distribution. Image fragment representation based on the gradient magnitude values distribution and its direction was proposed. The research was conducted on nine hundred sub-images, taken from aerial photographs of the Cracow’s environs with different terrain cover, divided into three categories: advantageous, intermediate and disadvantageous areas in respect of searching for the features for mutual matching. The edges were detected with Canny algorithm. Based on the gradient values and the directions of the edges, the histogram was created and used to determine the representation of the sub-image in the direction’s profile form. The prepared representation served for teaching the neural network using supervised (backpropagation) and unsupervised (Kohonen) method and later for the classification. For the backpropagation network, the classification effectiveness was measured using the global recognition coefficient and the cooccurrence matrix. For the Kohonen network, the completeness and correctness coefficients were determined. Afterwards, the two networks were put together: the responses generated on the Kohonen map constituted the input signal for the backpropagation layer. In the next step, the adjacent images were sought for the chosen areas. Response distribution on the Kohonen network feature map, amplified with the function preferring the high values, was compared with the distribution for the same size sub-images of the adjacent photographs. To measure the similarity of the subimages, the correlation coefficient to compare network’s responses was used.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2007, 17a; 149-158
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Problemy automatycznego modelowania i teksturowania obiektów opisujących skrajnię linii kolejowych
    Problems of automatic modelling and texturing of objects that describe railway line clearance gauge
    Autorzy:
    Pyka, K.
    Mikrut, S.
    Moskal, A.
    Pastucha, E.
    Tokarczyk, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130509.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    naziemny skaning laserowy
    modelowanie 3D
    teksturowanie
    obraz cyfrowy
    skrajnia kolejowa
    terrestrial laser scanning
    3D modelling
    texturing
    digital image
    railway clearance
    Opis:
    The goal of the paper is to present results of research that has been conducted for several years in the Department of Geoinformatics, Photogrammetry and Environmental Remote Sensing, AGH University of Science and Technology in the field of automatic modelling and texturing of objects that describe railway line clearance gauges. In the paper, the authors have presented bases of 3D modelling and texturing of objects, with particular consideration of railway clearance gauge objects. An attempt has been made at assessing possibilities of automatic and semi-automatic reconstruction of objects located in the direct vicinity of railway tracks on the basis of a point cloud from a mobile scanning obtained, together with digital images from four cameras, for the selected test railway line section on Cracow-Warsaw route. Railway objects shape construction gauge of railway lines, therefore virtual geometric model of those objects might be used for checking if railway rolling stock elements of specified dimensions can safely fit the gauge outline. A couple of programs have been tested in the framework of research (PhotoModeler Scanner, RiScan Pro, 3DReshaper) as regards their usability for modelling and texturing. In research works a previously prepared triangle model has been utilized, as well as a set of 160 images made with the use of four cameras. Additional data included camera and distortion parameters, and elements of external orientation of obtained images. The paper shows exemplary results and indicates problems originating in the course of creating models by means of point cloud vectorization. The authors' experiences show that this is a far more difficult process than stereoscopic photogrammetric model vectorization. Only an experienced operator, with a good spatial imagination, is capable of producing a correct model. That is why in majority of solutions, semi-automatic methods are applied. Those methods consist in the operator's determining of a type (or, possibly, an approximated shape) of the object to be detected, as well as its rough location, and it is the task of the algorithm to fit the object into a set area. The conducted research has demonstrated that there is no thoroughly satisfactory method (program) for automatic modelling and texturing of railway line clearance gauge. As of today, numerous projects have still to be performed in either a semi-automatic, or a manual way.
    W artykule podjęty jest problem automatycznego modelowania i teksturowania obiektów kształtujących skrajnię kolejową. Źródłem modelowania jest mobilny skaning laserowy, a teksturowania – zdjęcia wykonane podczas skaningu. Artykuł składa się z dwóch części: przeglądu literatury i opisu eksperymentu badawczego. Eksperyment badawczy potwierdził większość problemów artykułowanych w literaturze, wniósł także szereg nowych. Przestrzeń obiektów przytorowych była bardzo trudnym materiałem do wymodelowania i pokrycia teksturą fotograficzną, co uwypukliło problemy. W konkluzji wskazano, że główną przeszkodą w automatyzacji procesu teksturowania jest słaba jakość modeli generowanych automatycznie.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2013, 25; 177-188
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies