Informacja

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

Wyszukujesz frazę "digital applications" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
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:
Ocena wybranych programów typu freeware do modelowania 3D obiektów bliskiego zasięgu
Assessment of chosen freeware applications for 3D modeling of close range objects
Autorzy:
Sawicki, P.
Tomaszewski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129607.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
obraz cyfrowy
model szkieletowy
tekstura
modeler
modelowanie 3D
renderowanie
wizualizacja 3D
digital image
wire frame model
texture
3D modeling
rendering
3D visualization
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki testów oraz ocenę narzędzi, interfejsu użytkownika i funkcjonalności 4. darmowych programów do modelowania 3D (Freeware Modelers). Analizowano programy 32-bit pracujące w środowisku Windows: Blender 2.49b, TrueSpace v7.6, 3D Canvas 8.1.7 Build 1418 oraz Google SketchUp v7.1.6860, które w dn. 1.12.2009 r. w rankingu strony internetowej www.dobreprogramy.pl uzyskały najwyższą oceną użytkowników. Zaawansowane modelowanie obiektu o wymiarach 42.5 × 30.5 × 10.5 m wykonano na podstawie 16. zdjęć, które zarejestrowano niemetrycznym aparatem cyfrowym Olympus E510 (10 MP). Dokładne dane do modelowania pozyskano w wyniku bezpośredniego pomiaru terenowego oraz z dokumentacji projektowej obiektu. W pracy przedstawiono etapy modelowania, porównano czas oraz efektywność budowy modelu 3D w testowanych programach. Program Blender 2.49b okazał się najbardziej zaawansowanym darmowym narzędziem o rozbudowanej funkcjonalności do realistycznego tworzenia modelu 3D obiektu. Modeler Google SketchUp v7.1.6860 sklasyfikowano na drugim miejscu wśród testowanych aplikacji, przede wszystkim ze względu na krótki czas przetwarzania informacji obrazowych oraz najlepsze środowisko do nauki modelowania 3D. Aplikacja TrueSpace v7.6 charakteryzuje się najlepszymi właściwościami do tworzenia oraz wizualizowania fotorealistycznych scen 3D, dzięki rozbudowanej bibliotece gotowych obiektów oraz łatwym manipulowaniem źródłami światła i położeniem kamery. Program 3D Canvas 8.1.7 Build 1418 w wersji darmowej, ze względu na ograniczony dostęp do niektórych narzędzi i funkcji, uznano za najmniej skuteczny i funkcjonalny. Testowane darmowe programy: Blender 2.49b, Google SketchUp v7.1.6860, TrueSpace v7.6, 3D Canvas 8.1.7 Build 1418 należy polecić użytkownikom zaczynającym pracę w środowisku modelowania 3D. Rozbudowane zestawy narzędzi do modelowania pozwalają tworzyć fotorealistyczne modele 3D obiektów bliskiego zasięgu o dowolnej wielkości i strukturze przestrzennej.
The paper presents the results of tests and assessment of tools, user interface and functionality of 3D modeling freeware applications (modelers). The following four 32-bit applications, which on 1.12.2009 received the highest rating on www.dobreprogramy.pl website, were chosen for testing: Blender 2.49b, TrueSpace v7.6, 3D Canvas 8.1.7, Build 1418 and Google SketchUp v7.1.6860. Advanced modeling of an object with dimensions of 42.5 × 30.5 × 10.5 m was performed based on 16 photos, recorded with a non-metric Olympus E510 digital camera (10 MP). Precise data for modeling was obtained by direct field measurement and project documentation of the object. The paper describes the various stages of modeling, an assessment of efficiency and time needed to create a 3D model in the applications tested. Theapplication Blender 2.49b proved to be the most advanced freeware tool with expanded functionality for creating a realistic 3D model of the object. Among tested applications the modeler Google SketchUp v7.1.6860 was classified at the second position, first of all thanks to short image data processing time and the best 3D modeling learning opportunities. The extensive library and easy adjusting light and camera positions make TrueSpace v7.6 the best application for creating and visualization of photorealistic 3D scenes. Freeware version of 3D Canvas 8.1.7 Build 1418 is considered to be the least effective and functional application due to limited access to certain tools and features. The tested freeware 3D modelers: Blender 2.49b, TrueSpace v7.6, 3D Canvas 8.1.7 Build 1418 and Google SketchUp v7.1.6860 are recommended for users starting work in 3D modeling environment. The expanded sets of modeling tools allow creating photorealistic 3D models of close-range objects of any size and spatial structure.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 363-374
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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