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 "stereovision" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Automatic calibration of stereoscopic cameras in an electronic travel aid for the blind
    Autorzy:
    Pełczyński, P.
    Ostrowski, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/220839.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    stereovision
    canonical setup
    extrinsic parameters
    image rectification
    disparity
    Opis:
    The article describes a technique developed for identification of extrinsic parameters of a stereovision camera system for the purpose of image rectification without the use of reference calibration objects. The goal of the presented algorithm is the determination of the mutual position of cameras, under the assumption that they can be modeled by pinhole cameras, are separated by a fixed distance and are moving through a stationary scene. The developed method was verified experimentally on image sequences of a scene with a known structure.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2013, 20, 2; 229-238
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prototypowy system stereowizyjny typu Machine Vision –działanie i dokładność
    Prototype sterovision system of machine vision type – operation and accuracy
    Autorzy:
    Rzeszotarski, D.
    Sawicki, P.
    Ostrowski, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130480.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    kamera cyfrowa
    system stereowizyjny
    dysparycja
    dokładność
    procesor sygnałowy
    digital camera
    stereovision system
    disparity
    accuracy
    signal processor
    Opis:
    W pracy przedstawiono istotę działania i wstępna ocenę dokładności prototypowego cyfrowego systemu stereowizyjnego, który stanowi podstawę konstrukcji urządzenia wspomagającego osobę niewidoma w percepcji otoczenia (projekt badawczy realizowany w Instytucie Elektroniki Politechniki Łódzkiej). W prototypowej wersji systemu zastosowano 2 kolorowe kamery cyfrowe Flea® firmy Point Grey (rozdzielczość 1024×768, interfejs IEEE 1394), wyposażone w obiektywy Ernitec f = 3.5 mm. Kalibracja kamer została przeprowadzona za pomocą programu wspomaganego biblioteką OpenCV (Intel® Open Source Computer Vision Library). Proces automatycznego wyznaczenia gęstej mapy dysparycji (mapy paralaks podłu_nych) został wsparty algorytmem dopasowującym obszary (winx×winy - okno korelacji). Zastosowana miara podobieństwa jest suma wartości bezwzględnych różnic SAD (Sum of Absolute Differences), obliczana technika „przesuwanych okien” (sliding window). Poszukiwanie wiarygodnych minimów miary SAD jest wykonywane w czterech krokach przez znalezienie minimum globalnego SADmin oraz trzech najmniejszych wartości SAD1 < SAD2 < SAD3. Za pomocą mapy dysparycji i parametrów orientacji zewnętrznej modelu (macierze przekształcenia MR , ML) wyznaczane są współrzędne 3D sceny. Algorytm segmentacji sceny 3D realizuje w trybie iteracyjnym detekcje płaszczyzn oraz obiektów „przeszkód”. Procedura akwizycji obrazów cyfrowych, generowanie mapy dysparycji i segmentacji zostały zaimplementowane na platformie procesora sygnałowego DSP (Digital Signal Processor). Ocenę dokładności systemu wykonano na podstawie stereopar zdjęć cyfrowych (baza zdjęć B = 80.75 mm) dwóch przestrzennych pól testowych. Współrzędne 3D punktów zostały wyznaczone na podstawie wygenerowanej gęstej mapy dysparycji (okno korelacji wyniosło 25×25pikseli). Algorytm dysparycji wykrył średnio ca 72 % sygnalizowanych punktów kontrolnych. Średnia odchyłka kwadratowa dla współrzędnych 3D w układzie współrzędnych systemu stereowizyjnego wyniosła _XYZ = ±39.6 mm (test 1) oraz _XYZ = ±124.1 mm (test 2). Średnia odchyłka kwadratowa dla współrzędnych X, Y, Z po transformacji 3D do układu obiektu wyniosła _XYZ = ±72 mm (test 1) oraz _XYZ = ±74 mm (test 2).
    The prototype of digital stereovision system is presented along with its procedures, main parts and its accuracy evaluation. The presented system is a prototype for vision module in electronic travel aid device for the blind, being designed and developed in Institute of Electronics in Technical University of Lodz. The system consists of two Flea type Point Grey digital cameras (resolution of 1024×768, IEEE 1394 interface) and Ernitec f = 3.5 mm objective). The cameras calibration was performed by means of the software using OpenCV library (Intel® Open Source Computer Vision Library). The process of automatic computation of dense disparity maps was performed by the stereo matching local algorithm (with correlation window of a given size). The measure of similarity is defined as a sum of absolute differences (SAD) between pixels form windows surrounding the compared pixels. The SAD values are calculated with the use of sliding window method in order to obtain real time speed of dense disparity maps computation. The procedure of finding rob ust minimum SAD values consists of four steps: searching for global minimum value SADmin and three other smallest values SAD1 < SAD2 < SAD3. The 3D scene coordinates are calculated by means of disparity map values and model exterior orientation parameters (transformation matrices MR , ML). 3D scene segmentation algorithm detects planes and surrounding objects, obstacles. The digital images acquisition, disparity and segmentation map generation are implemented on the DSP (Digital Signal Processor) platform. The accuracy of the system is evaluated by analysing stereo pairs of digital pictures of two different 3D test fields. The base line of stereoscopic set of cameras used in the system was B = 80.75 mm. 3D coordinates were computed by means of dense disparity map values (search window of the matching algorithm was of the size 25×25 pixels) The average effectiveness of signalised check points detection by disparity algorithm was 72 %. RMSE for 3D object coordinates in the stereovision system was _XYZ = ±39.6 mm (test 1) and _ XYZ = ±124.1 mm (test 2). RMSE for X,Y,Z coordinates after 3D transformation into the object coordinates system was _XYZ = ±72 mm (test 1) and _XYZ = ±74 mm (test 2).
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2007, 17b; 717-727
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Implementacja obliczania map dysparycji w czasie rzeczywistym dla strumienia wizyjnego 3D zrealizowana w układzie FPGA
    Real-time FPGA implementation of disparity map calculation for a 3D video stream
    Autorzy:
    Kryjak, T.
    Komorkiewicz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157765.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    dysparycja
    SAD
    ZSAD
    układy FPGA
    3D
    systemy stereowizyjne
    przetwarzanie obrazów
    FPGA devices
    disparity
    stereovision
    real time image processing
    Opis:
    W artykule opisano system umożliwiający odbieranie i przetwarzanie strumienia wideo w technologii 3D transmitowanego w standardzie HDMI (tryb side by side), co pozwala na współpracę z dostępnymi na rynku kamerami 3D. Zaproponowana architektura umożliwia implementację popularnych metod obliczania map dysparycji: m. in. SAD oraz opartych o transformatę Censusa, realizację sprawdzenia symetryczności mapy oraz filtrację medianową poprawiającą jakość wyników. W pracy omówiono budowę każdego z modułów, użycie zasobów FPGA, zużycie mocy, a także przykładowe rezultaty działania na płycie ewaluacyjnej VC707 z układem Virtex 7.
    In the paper a system for acquisition and processing of a 3D video stream is presented. It can work with 3D HDMI cameras available on the market. In Section 2 the basic concepts of stereovision systems are described [1]. In Section 3 three distance metrics, SAD [4], ZSAD and Census [5], used for correspondence matching are discussed. Evaluation of the matching process on the Middlebury dataset [2] is also presented. The best results were obtained for the SAD and ZSAD methods and greyscale images. In Table 1 there are shown three best configurations. Figure 1 illustrates the obtained disparity maps. A description of the hardware implementation is given in Section 4. The block diagram of the system is presented in Figure 2. The proposed solution is able to process images transmitted in side by side mode, to compute two disparity maps (left to right and right to left, method from [4]), to use SAD or ZSAD cost function, to check maps consistency and execute median filtering for final image processing. The described module is highly parameterizable: different cost functions, window sizes and disparity range can be used, image size and median filtering size can be adjusted. FPGA resource utilization is presented in Table 2. A picture of the working system is shown in Figure 3 (1280 x 720 @60 fps, real-time video-stream processing). The proposed module can be used for video surveillance, pedestrian collision avoidance systems or in autonomous vehicles.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 8, 8; 748-750
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    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