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 "image detection" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Analysis of operators for detection of corners set in automatic image matching
    Autorzy:
    Zawieska, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129929.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    feature detection
    corner detection
    3D modelling
    image matching
    funkcja wykrywania
    wykrywanie krawędzi
    modelowanie 3D
    dopasowanie obrazów
    Opis:
    Reconstruction of three dimensional models of objects from images has been a long lasting research topic in photogrammetry and computer vision. The demand for 3D models is continuously increasing in such fields as cultural heritage, computer graphics, robotics and many others. The number and types of features of a 3D model are highly dependent on the use of the models, and can be very variable in terms of accuracy and time for their creation. In last years, both computer vision and photogrammetric communities have approached the reconstruction problems by using different methods to solve the same tasks, such as camera calibration, orientation, object reconstruction and modelling. The terminology which is used for addressing the particular task in both disciplines is sometimes diverse. On the other hand, the integration of methods and algorithms coming from them can be used to improve both. The image based modelling of an object has been defined as a complete process that starts with image acquisition and ends with an interactive 3D virtual model. The photogrammetric approach to create 3D models involves the followings steps: image pre-processing, camera calibration, orientation of images network, image scanning for point detection, surface measurement and point triangulation, blunder detection and statistical filtering, mesh generation and texturing, visualization and analysis. Currently there is no single software package available that allows for each of those steps to be executed within the same environment. For high accuracy of 3D objects reconstruction operators are required as a preliminary step in the surface measurement process, to find the features that serve as suitable points when matching across multiple images. Operators are the algorithms which detect the features of interest in an image, such as corners, edges or regions. This paper reports on the first phase of research on the generation of high accuracy 3D model measurement and modelling, focusing upon the application of different operators for accurate feature point extraction. The implementation of those operators is discussed and performance of differen operators is analysed. The optimal operator for high accuracy close range object reconstruction is then highlighted. This research has facilitated a development of the feature extraction and image measurement process that will be central to the development of an automatic procedure for high accuracy point cloud generation in multi image networks where robust orientation and 3D point determination will facilitate surface measurement and modelling within a single software system.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2011, 22; 423-436
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Automatyczna orientacja obrazów cyfrowych na przykładzie wybranej geometrii sieci zdjęć
    Automatic orientation of digital images using the example of selected geometry of a network of images
    Autorzy:
    Zawieska, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131129.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    operatory detekcji narożników
    dopasowanie zdjęć
    modelowanie 3D
    operators of corner detection
    image matching
    3D modelling
    Opis:
    Celem niniejszego referatu jest przeanalizowanie działania wybranych algorytmów, które automatycznie obliczą elementy orientacji zewnętrznej sieci zdjęć a następnie wyznaczą współrzędne chmury punktów 3D, opisujących model badanego obiektu. Do obliczeń wykorzystano autorski program, realizujący kolejne etapy tworzenia modelu 3D. Pierwsza faza obejmowała wyróżnienie na poszczególnych zdjęciach elementów charakterystycznych, gdzie wykorzystane zostały operatory detekcji narożników SIFT i SUSAN. Następnym krokiem było połączenie punktów homologicznych na sąsiednich zdjęciach. Sposób realizacji tego kroku jest determinowany przez wybór typu operatora. Operator SIFT posiada dedykowany mechanizm tworzenia par, podczas gdy operator SUSAN wymaga utworzenia odrębnych metod. Do dopasowania punktów wykorzystano metodę Area Base Matching, zmodyfikowaną na potrzeby modelowania 3D. Na podstawie tak zebranych danych, kolejnym etapem jest wyznaczenie współrzędnych 3D chmury punktów mierzonego obiektu. W niniejszym referacie przedstawiono dwa rozwiązania. Jedno z nich realizuje dopasowywanie zdjęć parami, korzystając z macierzy podstawowej a drugie trójkami, wykorzystując rachunek tensorowy. W praktyce, pierwsze rozwiązanie wyznaczające punkty modelu okazało się mniej stabilne numerycznie, co może prowadzić do znacznych błędów w modelu końcowym. Drugie rozwiązanie jest trudniejsze do wykorzystania, gdyż wymaga odnalezienia odpowiadających sobie punktów na co najmniej trzech zdjęciach. Eksperymenty przeprowadzono na wybranych obiektach bliskiego zasięgu, z odpowiednio wykonaną geometrią zdjęć, tworzących pierścień (okrąg) wokół mierzonego obiektu.
    The objective of this paper is to analyse operations of selected algorithms, which will automatically compute elements of external orientation of a network of photographs and then, they will determine co-ordinates of a 3D cloud of points, which describe a model of the analysed object. The author’s software tool has been utilised for calculations; it performs successive stages of the 3D model generation: detection of characteristic points, point matching on successive photographs, determination of a tensor, calibration and 3D point cloud generation. A series of experiments have been performed in order to evaluate selection of the optimum solution. The first stage included distinguishing of characteristic elements on particular photographs; corner detection operators, SIFT and SUSAN were applied for that stage. The next step concerned connection of homological points on neighbouring photographs. The method of implementation of that step is determined by selection of the operator type. The SIFT operator has the dedicated mechanism of pair creation, whilst the SUSAN operator requires creation of separate methods. The Area Base Matching method, modified according to the demands of 3D modelling, was used for the needs of point matching. This method investigates correlation of the background within the neighbourhood of characteristic points and uses the results of that investigations to match the photographs. Basing on data collected this way, the next stage aims at determination of 3D co-ordinates of the cloud of points of the measured object. Two solutions have been presented in this paper. One of them allows for matching photographs in pairs, using the fundamental matrix; the second solution allows for threesome matching of photographs, using the tensor calculus. In practice, the first solution, which determines the model points, turned to be less numerically stable, what may lead to considerable errors of the final model. The second solution is more difficult to use, since it requires that corresponding points are found in at least three photographs. Experiments were performed for selected close range objects, with the appropriate specified geometry of photographs, which created a ring around the measured object.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 509-519
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wybrane operatory detekcji w automatyzacji dopasowywania obrazów cyfrowych bliskiego zasięgu
    Selected detection operators in matching automatization for close range digital images
    Autorzy:
    Zawieska, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129711.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    operatory detekcji
    automatyzacja dopasowywania obrazów
    realistyczne modele 3D
    detection operators
    automatic image matching
    realistic 3D models
    Opis:
    Rekonstrukcja trójwymiarowych realistycznych modeli obiektów z obrazów cyfrowych jest od długiego czasu tematem badań w fotogrametrii i widzeniu komputerowym. Uzyskanie w praktyce, realistycznego 3D modelu jest niezmiernie trudne, biorąc pod uwagę dostępne technologie. Operatory detekcji stanowią pierwszy krok w procesie, który ma na celu znalezienie punktów obiektów służących do wzajemnego wpasowania wielu obrazów. W tym celu często korzysta się z podstawowych obiektów geometrycznych takich jak proste czy punkty. Popularnymi metodami wykrywania narożników są operatory Moravec i Harris. Ich zastosowanie powinno zapewnić wykrycie punktów charakterystycznych dla wykrywanych obiektów, jakimi są narożniki. Są to jednak operatory parametryczne i zmiany takich elementów jak rozmiar okna operatora, czy progu należy ustalać indywidualnie dla każdego analizowanego zdjęcia. W referacie przedstawiono metodę, która ma zapewnić dokładniejszą lokalizację wykrywanych punktów poprzez zastosowanie przekształceń oryginalnych obrazów filtrami wykrywającymi krawędzie. Dzięki tej operacji punkty wykrywane są tylko i wyłącznie na krawędziach. Zabieg ten zmniejsza istotność parametrów z jakimi wywoływane są detektory narożników, a więc ułatwia ich dobór. W badaniach zastosowano dwa rodzaje wykrywania krawędzi: ostre i rozmyte. Dla krawędzi ostrej obraz sprowadzany jest do postaci binarnej. Dla krawędzi rozmytej, punkty tworzące krawędź przyjmują różne wartości nasycenia. Wybór algorytmu wpływa w istotny sposób na liczbę i rozmieszczenie wykrytych punktów. Mając do dyspozycji trzy strategie wykrywania punktów, czyli pracę na obrazie oryginalnym, na krawędziach ostrych lub rozmytych, przeprowadzono szereg testów mających wykazać racjonalność zastosowania powyższych strategii dla zdjęć wykonywanych w różnych warunkach oświetleniowych i obiektów o różnych typach faktur.
    The reconstruction of realistic 3D models from digital images is one of the main issues of photogrammetry and computer vision. In practice, it is exquisitely hard to generate a realistic model with available technologies. Detection operators are the first step in a measure process, which allows finding points useful for image matching. For this primitives are used such as lines or points. Common corners detection methods are the Moravec and Harris operators. They can be applied to detect characteristic points of objects, such as corners. However, the operators are determined by many parameters such as the threshold or window parameters, that should be adjusted for each image separately. In this paper the method that allows better localization of corners, by using an edge detection, is presented. The method enables detection of corners on the edges, that limits the influence of the corner detector’s parameters. Two forms of edge detection were tested: sharp and soft. In the first case the image is transformed to a binary form. In the second, the edge points assume different intensities. The selection of an algorithm affects in a significant way the number and distribution of the detected corners. All the strategies, i.e. detection on the original image and with soft and sharp detection of the edges were compared for pictures with varied illumination and objects with different types of facture. Experiments that have been done allow development of an automatic feature detection and an image measure, which constitutes the main process that aims at creating procedures for an automatic detection of a cloud of points with high accuracy in multi-image sets used to generate a realistic 3D model of a measured object.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 481-491
    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