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 matching" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 31
Tytuł:
Teoretyczne podstawy metody spasowania obszarów obrazów cyfrowych
Theoretical background of the matching method for digital images’ areas
Autorzy:
Paszotta, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130444.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
spasowanie obrazów
obraz cyfrowy
ortofotomapa
images matching
digital image
orthophotomap
Opis:
Zagadnienie spasowania obszarów na obrazach cyfrowych związane jest ściśle z wyznaczaniem punktów homologicznych. Poprawność ich identyfikacji wpływa zasadniczo na dokładność wyznaczania elementów orientacji zdjęć, na dokładność NMT i ortofotomapy. Metody spasowania obszarów są tematem wielu publikacji. Mimo to trudno znaleźć formalne teoretyczne podstawy, na których można budować lub weryfikować algorytmy. Autor podejmuje próbę sformalizowania pewnych zagadnień spasowania obszarów, podaje warunki istnienia punktów i obszarów homologicznych oraz przedstawia pewne formuły i warunki dla spasowania obszarów. Teoretyczne rozważania były podstawą do zbudowania algorytmu wyznaczania punktów wiążących. Jego zastosowanie przedstawiono na przykładzie stereogramu lotniczego.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2000, 10; 59-1-58-11
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pozycjonowanie metodami porównawczymi na przykładzie odcinka toru Świnoujście - Szczecin z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
Comparative Position Plotting on the Świnoujście - Szczecin Fairway Using Artificial Neural Networks
Autorzy:
Nowakowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906628.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:
nawigacja porównawcza
neuronowe metody dopasowania obrazów radarowych
wyznaczanie pozycji
comparative navigation
neural methods for radar image matching
position plotting
Opis:
Istotą nawigacji porównawczej jest porównanie dynamicznie zarejestrowanego obrazu ze wzorcem i na tej podstawie wyznaczenie pozycji statku. W artykule wykorzystano rzeczywiste obrazy radarowe z przejścia statku torem po Zalewie Szczecińskim. Przebadano odpowiedzi różnych rodzajów sztucznych sieci neuronowych wraz z analizą błędów.
The essence of comparative navigation is to match a dynamically registered image with the pattern and to plot the position on that basis. Radar images used in the research were registered on the Świnoujście - Szczecin fairway. Responses from different kinds of artificial neural network were examined together with error analysis.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2004, 3 (75); 119-128
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metoda poszukiwania strukturalnie niedokładnej odpowiedniości elementów obrazów poprzez poszukiwanie klik optymalnych
Method of structural inexact image element matching by optimal clique finding
Autorzy:
Bal, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152675.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
odpowiedniość elementów obrazów
odpowiedniość grafów
niedokładna odpowiedniość
graf skojarzeniowy
stereokorespondencja
image elements matching
graph matching
inexact matching
association graph
stereo matching
Opis:
W pracy przedstawiono idee nowych, wykorzystujących informacje o strukturze obrazów, metod poszukiwania niedokładnej odpowiedniości elementów obrazów. W prezentowanych metodach poszukiwanie odpowiedniości elementów obrazów sprowadzono do zadania ustalenia niedokładnej odpowiedniości odpowiednio zdefiniowanych grafów. Na potrzeby rozwiązania tego zadnia opracowano metodę poszukiwania odpowiedniości grafów przez poszukiwanie klik optymalnych. Jako przykład zastosowania prezentowanych metod przedstawiono ich wykorzystanie w zadaniu poszukiwania stereokorespondencji.
In this paper the ideas of novel methods for finding inexact correspondence of image elements, using structural information, are presented. Task of matching image elements is reduced to the problem of inexact graph matching in accordingly defined graphs. For solving this problem method of finding graph matching by optimal clique finding was developed. As an example of practical usage of the described methods, their application in problem of stereomatching is presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 5, 5; 9-11
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie transformacji log-Hough’a do tworzenia reprezentacji obrazu dla klasyfikatora neuronowego
Log-Hough based image representation for the neural classifier
Autorzy:
Piekarski, P.
Mikrut, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130564.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
fotogrametria
reprezentacja obrazu
log-polar
log-Hough
wzajemne dopasowanie
sieci backpropagation
photogrammetry
image representation
mutual matching
backpropagation networks
Opis:
Artykuł przedstawia metodę tworzenia reprezentacji fragmentu obrazu oparta o transformacje log-polar i log-Hough’a. Transformacje te są uważane za uproszczone modele biologicznych systemów wizyjnych. Reprezentacje obrazu stanowią rzuty przestrzeni log-Hough’a na osie: katów i promieni. Tak utworzone wektory stanowią wejście do sieci neuronowej typu backpropagation. Zadaniem sieci jest klasyfikacja reprezentacji obrazów na „korzystne” i „niekorzystne” z punktu widzenia późniejszego dopasowywania, którego celem jest automatyczna orientacja wzajemna zdjęć fotogrametrycznych. Badano sieci z jedna warstwa ukryta o zmiennej liczbie elementów. Najlepsze sieci rozpoznały zbiór testowy na poziomie 70%.
In the present paper, the method for generation of the sub-image representation is presented. The method is based on log-polar and log-Hough transforms. These transforms are considered to be very simplified models of the biological visual systems. The projections of the log- Hough space onto the two axes (the angles and the radii ones) are taken as the sub-image representation. These vectors form an input to the backpropagation neural network. The network task is to classify the sub-images as “advantageous” or “non-advantageous” from the subsequent mutual matching point of view. Several networks which have a variable number of neurons in one hidden layer have been tested. The best recognition rates about 70% (test set) have been obtained.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2007, 17b; 639-647
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sieci neuronowych w procesach fotogrametrycznych
Application of neural networks to photogrammetric processes
Autorzy:
Mikrut, S.
Mikrut, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129938.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
artificial neural network
image matching
digital photogrammetry
sztuczna sieć neuronowa
spasowanie obrazów
fotogrametria cyfrowa
Opis:
W niniejszym artykule poruszono problem wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SSN) w geoinformatyce obrazowej, ze szczególnym uwzględnieniem procesów fotogrametrycznych. Przedstawiono wyniki przeglądu literatury światowej oraz zaprezentowano rezultaty badań prowadzonych w ramach projektu dotyczącego użycia sieci do spasowania fotogrametrycznych zdjęć lotniczych. W oparciu o literaturę, przeanalizowano wyniki prac wykorzystujących sieci neuronowe do: klasyfikacji obrazów wielospektralnych, wydobywania cech, kalibracji kamer oraz spasowania obrazów. Zaprezentowano również wyniki własnych eksperymentów, bazujących na idei wykorzystania sieci opierającej się na wyborze specjalnej reprezentacji, która następnie jest wykorzystywana do spasowania obrazów fotogrametrycznych dla dwóch wybranych typów terenu. W badaniach wykorzystano sieci impulsujące ICM (Intersecting Cortical Model), będące jedną z wersji sieci PCNN (Pulse Coupled Neural Network), przy pomocy których wygenerowano tzw. podpisy obrazów (signatures), czyli kilkudziesięcioelementowe wektory, opisujące strukturę fragmentu obrazu. Wyniki badań częściowo potwierdzają słuszność przyjętych założeń, mimo występujących problemów związanych ze specyfiką obrazów fotogrametrycznych.
The paper discusses the use of artificial neural networks in geoinformatics, particularly in photogrammetric image analysis. It reviews the relevant international publications (including the ISPRS congress proceedings) and discusses the outcome of research on the use of networks for matching photogrammetric images. The paper shows also results of tests, described in the literature, in which neural networks were applied to perform tasks such as feature extraction, multispectral image classification, camera calibration and matching. The idea of using neural networks is based on the selection of special representations. The essence of the neural networks-based methodology consists of preparing suitable representations of image fragments and of using them toclassify various types of neural networks. One of the methods adopted was based on the distribution and direction of image gradient module value. The research was conducted on forty four sub-images, taken from aerial photographs of two Polish cities: Bytom and Cracow. The areas shown in those images differed in their terrain cover. The images were divided into three categories: full sub-images, sub-images divided into 4 parts, and sub-images divided into 6 small parts. The research involved the Intersecting Cortical Model (ICM), a version of the Pulse Coupled Neural Network (PCNN), with which the so-called image signatures, i.e., a few dozen-element vectors that describe the image structure were generated. The preliminary results partially confirm the correctness of the approach adopted, despite problems resulting from the complex nature of photogrammetric images.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18b; 409-421
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wymagania wobec danych źródłowych dla generowania true-ortho
Requirements to source data for true-ortho generation
Autorzy:
Kurczyński, Z.
Preuss, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130760.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
ortofotomapa
true ortho
martwe pola
mapa widoczności
NMPT
dopasowanie obrazów
wykrywanie budynków
LIDAR
orthophotomap
true-ortho
occluded area
visibility map
digital surface model (DSM)
dense DSM
image matching
building extraction
lidar
Opis:
Ortofotomapa jest obecnie najbardziej popularnym produktem kartograficznym. W obszarze zabudowanym obrazy budynków są jednak przesunięte zgodnie z rzutem środkowym, a część terenu jest zakryta (tzw. „martwe pola”). Tej wady nie ma „prawdziwe” orto (true-ortho). Do jego wykonania konieczny jest jednak numeryczny model pokrycia terenu (NMPT) z przestrzennymi modelami budynków. W artykule podjęto dyskusję uwarunkowań technicznych generowania trueortho. Rozważane są szczególne wymagania do wykonawstwa zdjęć lotniczych, generowania brył budynków z ręcznej stereodigitalizacji modelu zbudowanego ze zdjęć, z automatycznego dopasowania obrazów, oraz danych skaningu laserowego (LIDAR). Badany jest wpływ danych źródłowych na jakość wynikowego true-ortho, oraz koszt jego wytworzenia. Prezentowane są wstępne wyniki. Prace są kontynuowane.
Digital orthophotomap is at present the most popular cartographic product. However, in built-up areas, images of buildings are displaced according to the central projection, and part of the terrain is invisible (the so-called "occluded area"”). A true orthomap does not have such defects. The digital surface model (DSM) is however necessary, with spatial models of buildings to make it. The paper discusses technical aspects of the true-ortho generation. Special requirements relating to the execution of air photos are considered, along with the analysis of generating the building models based on the manual stereo digitalisation of the terrain model built on the basis of photos, automatic image matching, and laser data (LIDAR). The influence of source data on the quality of the outcome true-ortho, and the costs of its producing are reviewed. Preliminary results are presented. Works are continued.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 19; 229-239
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza dokładności kształtu modelu elementu przemysłowego pozyskanego ze zdjęć cyfrowych i skaningu naziemnego
Analysis of accuracy of shape of industrial element model obtained from digital images and terrestrial laser scanning
Autorzy:
Zawieska, D.
Klimkowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131102.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
model przestrzenny 3D
automatyczne dopasowanie obrazów
precyzyjny skaner przemysłowy
model projektowy
spatial model
automatic image matching
precise industrial scanner
project model
Opis:
Celem niniejszego referatu jest porównanie dokładności odtworzenia kształtu elementu łopaty wirnika nośnego śmigłowca pozyskanego ze zdjęć cyfrowych i skaningu naziemnego. Zdjęcia wykonano aparatem cyfrowym CANON EOS20D. Automatyczne dopasowanie zdjęć (matching), wykonano przy wykorzystaniu programu PhotoModeler Scanner. Do pomiaru badanej powierzchni metodą skaningu naziemnego, wykorzystano precyzyjny skaner optyczny ATOS II firmy GOM, który jest stosowany w pomiarach przemysłowych. Porównanie wygenerowanych modeli 3D, z modelem projektowym obiektu, wykonano w programie NX Siemens, będącym zaawansowanym programem typu CAD/CAM/CAE. Dopasowanie modeli wykonano na całym obiekcie, na wybranych profilach badanej łopaty wirnika. Ocenę dokładności otrzymano na podstawie pomiaru odchyłek na 148 punktach, dla których policzona została wartość średnia. Wymagana dokładność, określona przez specjalistów, odtworzenia kształtu tego rodzaju elementu konstrukcyjnego śmigłowca wynosi 0.1 mm. W prezentowanym eksperymencie otrzymano dla modelu fotogrametrycznego 0.42 mm, dla modelu ze skaningu laserowego 0.22 mm.
The purpose of this paper is to compare the accuracy of shape of an element of the main rotor of a helicopter reconstructed from digital photographs and terrestrial scanner. The purpose of the main rotor is to generate the thrust necessary for the flight (forward, backward, sideward), as well as the moments for stability and control. The construction of such types of objects requires very high precision, since the admissible error of the reproduced part amounts to 0.1 mm. To carry out an analysis of the accuracy, 3D models obtained from different data were generated. A first reference model was created from the design data.. Design data allow to draw profiles of the main rotor and then describe its surface, and it is possible to measure coordinates of any point of the object. A second model was obtained from digital images taken by the Canon EOS 20D camera and with use of two types of coded and uncoded reference points placed on the object. Automatic image matching was executed in the PhotoModeler Scanner software. The third model was reconstructed on the basis of data from terrestrial laser scanning, where the industrial precise ATOS II scanner from the GOM company was used. In addition, special target points for automatic scan matching on this object were located. A comparison of these two generated 3D models with the reference model was carried out in the NX program, which is an advanced CAD/CAM/CAE software. Based on the analysis, both evaluation of the accuracy of the generated models and the time consumption and economic aspects were compared.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 493-502
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
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:
Application of cascading two-dimensional canonical correlation analysis to image matching
Autorzy:
Forczmański, P.
Kukharev, G.
Kamenskaya, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206165.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
canonical correlation analysis
image matching
face recognition
Opis:
The paper presents a novel approach to Canonical Correlation Analysis (CCA) applied to visible and thermal infrared spectrum facial images. In the typical CCA framework biometrical information is transformed from original feature space into the space of canonical variates, and further processing takes place in this space. Extracted features are maximally correlated in canonical variates space, making it possible to expose, investigate and model latent relationships between measured variables. In the paper the CCA is implemented along two directions (along rows and columns of pixel matrix of dimension M x N) using a cascade scheme. The first stage of transformation proceeds along rows of data matrices. Its results are reorganized by transposition. These reorganized matrices are inputs to the second processing stage, namely basic CCA procedure performed along the rows of reorganized matrices, resulting in fact in proceeding along the columns of input data matrix. The so called cascading 2DCCA method also solves the Small Sample Size problem, because instead of the images of size MxN pixels in fact we are using N images of size M x 1 pixels and M images of size 1 x N pixels. In the paper several numerical experiments performed on FERET and Equinox databases are presented.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2011, 40, 3; 833-848
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation of sequential images for photogrammetrically point determination
Autorzy:
Kowalczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131216.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
close range photogrammetry
image matching
sequential images
fotogrametria bliskiego zasięgu
spasowanie obrazów
kolejne obrazy
Opis:
Close range photogrammetry encounters many problems with reconstruction of objects three-dimensional shape. Relative orientation parameters of taken photos makes usually key role leading to right solution of this problem. Automation of technology process is hardly performed due to recorded scene complexity and configuration of camera positions. This configuration makes the process of joining photos into one set usually impossible automatically. Application of camcorder is the solution widely proposed in literature for support in 3D models creation. Main advantages of this tool are connected with large number of recorded images and camera positions. Exterior orientation changes barely between two neighboring frames. Those features of film sequence gives possibilities for creating models with basic algorithms, working faster and more robust, than with remotely taken photos. The first part of this paper presents results of experiments determining interior orientation parameters of some sets of frames, presenting three-dimensional test field. This section describes calibration repeatability of film frames taken from camcorder. It is important due to stability of interior camera geometric parameters. Parametric model of systematical errors was applied for correcting images. Afterwards a short film of the same test field had been taken for determination of check points group. This part has been done for controlling purposes of camera application in measurement tasks. Finally there are presented some results of experiments which compare determination of recorded object points in 3D space. In common digital photogrammetry, where separate photos are used, first levels of image pyramids are taken to connect with feature based matching. This complicated process creates a lot of emergencies, which can produce false detections of image similarities. In case of digital film camera, authors of publications avoid this dangerous step, going straightly to area based matching, aiming high degree of similarity for two corresponding film frames. First approximation, in establishing connections between photos, comes from whole image distance. This image distance method can work with more than just two dimensions of translation vector. Scale and angles are also used for improving image matching. This operation creates more similar looking frames where corresponding characteristic points lays close to each other. Procedure searching for pairs of points works faster and more accurately, because analyzed areas can be reduced. Another proposed solution comes from image created by adding differences between particular frames, gives more rough results, but works much faster than standard matching.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2011, 22; 285-296
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:
Dopasowywanie obrazów sonarowych w oparciu o metodę informacji wzajemnej
matching sonar images based on the mutual information method
Autorzy:
Chorzewska, K.
Felski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/222148.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich
Tematy:
sonogram
cyfrowa analiza obrazu
wyszukiwanie na podstawie zawartości
dopasowywanie obrazów
digital image analysis
content-based image retrieval (CBIR)
image matching
Opis:
Wśród wielu zagrożeń dla współczesnej żeglugi morskiej wymienia się między innymi zagrożenie terroryzmem. Na wodach płytkich może ono przyjmować postać zagrożenia improwizowanymi ładunkami wybuchowymi umieszczanymi na dnie z pokładów dowolnych jednostek, pojawiających się na akwenie w sposób niezauważalny dla kogokolwiek. Jednym z kierunków działań zmierzających do poprawy bezpieczeństwa w tym zakresie jest koncepcja hydroakustycznego systemu ochrony portów, torów wodnych i kotwicowisk. Zakłada ona możliwość szybkiego porównywania obrazów sonarowych z obrazami archiwalnymi, dając podstawy do wykrywania zmian na ochranianym akwenie, przy czym powszechna dostępność technik cyfrowych sugeruje wykonywanie takich poszukiwań w tej właśnie technologii. Porównywanie sonogramów metodami cyfrowej analizy obrazów wymaga w pierwszej kolejności przeprowadzenia ich prawidłowego automatycznego dopasowania. Automatyzacja procesu dopasowania obrazów otwiera dodatkowo perspektywy ich zastosowania w systemach nawigacji porównawczej. W artykule przedstawiono ujęcie tego zagadnienia w sposób właściwy dla technik wyszukiwania obrazów na podstawie zawartości (Content-Based Image Retrieval — CBIR). Wyznaczenie najlepszego dopasowania dwóch sonogramów przeprowadzono w oparciu o metodę maksymalizacji informacji wzajemnej.
Among many threats to the present maritime navigation the terrorism has risen to the rank of one of the most serious. In shallow waters there is a possibility of using the improvised explosive devices which can be placed on the seabed impromptu and imperceptible for anybody from deck of any watercraft or from a harbor quay. One of the proposals to improve the safety in this area is the idea of hydro acoustic surveillance system of ports, fairways and anchorages. It is based on the assumption that sonar images can be quickly compared with archived images leading to detecting changes in the waters protected. Widespread access to digital technologies suggests using them to deal with the problem mentioned. However, to compare sonograms with the digital picture analysis methods requires, first of all, their proper automatic adjustment. The automation of the image-matching process also opens perspectives for using it in systems based on the comparative navigation. The paper presents the approach to the issue based on Content-Based Image Retrieval (CBIR).The Mutual Information method is employed to best match two sonograms.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej; 2012, R. 53 nr 4 (191), 4 (191); 19-32
0860-889X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Generowanie syntetycznych obrazów cyfrowych z punktami sygnalizowanymi
Synthetic digital images with artificial targets generating
Autorzy:
Sawicki, P.
Ostrowski, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130945.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
obraz cyfrowy
sztuczny znak
szum
rozmycie
błędy systematyczne obrazu
dystorsja
dopasowanie obrazu
digital image
artifical targets
noise
blurs
image systematic errors
distortion
matching
Opis:
W celu tworzenia syntetycznych obrazów cyfrowych bliskiego zasięgu, do badania dokładności i niezawodności zaawansowanych operatorów dopasowania (matching), opracowany został autorski program o nazwie Image Generator. Program Image Generator może generować okrągłe, ciemne sygnały (target) na jasnym tle lub jasne sygnały na ciemnym tle. Wygenerowanie testowych obrazów cyfrowych w formacie BMP, ze sztucznymi punktami sygnalizowanymi, wymaga w programie zdefiniowania następujących parametrów: rozdzielczość obrazu, wielkość piksela, promień znaku (target), odległość między znakami, jasność znaku i jego tła, szum tła, rozmycie krawędzi znaku, poziom ostrości, parametry kalibracji kamery cyfrowej oraz wielkość obszaru zainteresowań (interest area). Parametry radiometryczne obrazu definiuje się za pomocą składowych R, G, B, i dodatkowo przez wprowadzenie szumu gaussowskiego, o dowolnej wielkości i sile zakłócenia, oraz dwóch rodzajów filtrów uśredniających (boxfilter). Zmianę jasności znaków otrzymuje się przez wprowadzenie gradientu. Zniekształcenia geometryczne obrazu modelowane są błędami systematycznymi wg modelu Brown’a i El-Hakim’a oraz Beyer’a, które zawierają dystorsję radialną symetryczną, dystorsję radialną asymetryczną i tangencjalną, afinizm oraz nieortogonalność osi (shear) matrycy sensora. Zdjęcia dowolnie zorientowane tworzone są za pomocą transformacji rzutowej 2D. Aplikacja umożliwia dodatkowo tworzenie obszarów poszukiwań dla programu Matching, generowanie fragmentu obrazu z sygnałem, tworzenie protokołów zawierających współrzędne pikselowe z poziomami jasności. Program Image Generator został napisany w języku programowania Delphi 7. Testowanie wygenerowanych w programie Image Generator obrazów cyfrowych z sygnalizowanymi punktami różnej wielkości przeprowadzono wykonując automatyczny pomiar współrzędnych w autorskim programie Matching (zastosowano metodę ważonego środka ciężkości CWM – Center Weighted Metod i metodę dopasowania najmniejszych kwadratów LSM – Least Squares Matching) oraz komercyjnym programie Pictran DE (metoda LSM). Pomierzone współrzędne pikselowe środka znaków porównano z teoretycznymi współrzędnymi, które obliczono metodą Newtona. Średnia odchyłka kwadratowa RMS różnic współrzędnych pikselowych dla obrazów zniekształconych dystorsjami geometrycznymi i radiometrycznymi wyniosła RMSΔx'y' ≤ 0.3 piksela.
In order to generate synthetic digital close range images for testing the accuracy and reliability of the advanced matching operators especially dedicated application Image Generator was developed. Image Generator can generate circular dark targets on bright background and the other way bright targets on dark background. Generating test digital images (*.bmp) with artificial targets in Image Generator requires defining the following parameters: image resolution, pixel size, target radius, distance between targets, brightness of the target and its background, background noise, target edge blur, sharpness level, calibration parameters of digital camera and interest area.. Radiometric parameters of the image are being defined by R, G, B color components and additionally by Gaussian noise with any size and noise strength and two boxfilters (9 and 25 elements mask). Brightness change of targets requires gradient introduction. Geometric image distortions are being modeled by systematic errors by Brown’s and El-Hakim’s and Beyer’s model which includes symmetric radial distortion, asymmetric and tangential radial distortion affinity and a shear of the sensor matrix. The free oriented images are processed with 2D projective transformation. The application additionally allows for creation of interest area for Matching software, image fragment (crop) generation, listing with pixel coordinates and brightness level. The Image Generator application was developed in Delphi 7 programming language. Tests of digital images with artificial targets of various sizes were conducted by automatic coordinates measurement in authors application Matching (CWM – center weighted method and LSM – least square method were applied), as well as in commercial software Pictran DE (LSM method). Measured pixel coordinates of targets centers were compared with theoretical coordinates, which were calculated using Newton method. Pixel coordinates discrepancies on radiometric and geometric distorted images amounted to RMS Δx'y' ≤ 0.3.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 23; 377-386
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MATSIM - automatyczne dopasowanie pary zdjęć satelitarnych metodą analizy cech przestrzennych
MATSIM - automatic satellite image matching based on spatial features analysis
Autorzy:
Stopa, K.
Nowakowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130163.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
geometryzacja zdjęć
dopasowanie zdjęć
matching
image geometrization
image matching
Opis:
W codziennej praktyce teledetekcyjnej wielokrotnie zachodzi potrzeba dopasowania zdjęć ”piksel w piksel”. Jest to szczególnie ważne gdy wykonujemy równoczesną klasyfikację kilku zdjęć lub analizy porównawcze, których najlepszym przykładem jest detekcja zmian. Dopasowanie zdjęć satelitarnych, lotniczych, czy też innych danych obrazowych uzyskanych w wyniku skanowania, wykonywane jest najczęściej ręcznie na podstawie określanych przez operatora punktów. W Centrum Badań Kosmicznych PAN w Zespole Obserwacji Ziemi opracowano automatyczną metodę dopasowywania dwóch zdjęć, która działa w postaci niezależnego oprogramowania. W celu wyznaczenia punktów dopasowania na zdjęciu wejściowym i referencyjnym wykonywana jest detekcja krawędzi algorytmem Canny’ego. Następnie znajdowane są linie proste. Przecięcia ich tworzą punkty charakterystyczne, spośród których na obu zdjęciach wybierane są pary odpowiadających sobie punktów dopasowania. Muszą one spełniać określone warunki. Znalezione pary odpowiadających sobie punktów służą wyznaczeniu parametrów macierzy transformacji, na podstawie której wykonywana jest korekcja geometryczna. Zaproponowane podejście charakteryzuje się wysoką dokładnością wyników. Implementację metody wzbogaconą o graficzny interfejs użytkownika udostępniono w postaci oprogramowania matSIM. Jest ono rozpowszechniane na licencji freeware, dzięki czemu może być powszechnie wykorzystywane.
Image geometrization is one of the basic processes in satellite image processing. As a result of the transformations performed, georeference is attached to the image becoming a cartometric image. Depending of the used algorithm, the referencing material can be a map, other image, a vectorial data base, control points interactively determined by an operator or RPC points (Rational Polynomial Coefficient). In everyday practice working with remote sensing means that we work more often with after orthorectification data, realized by image supplier. Despite this, “pixel to pixel” matching is still frequently needed. This is particularly important when we perform simultaneous classification of various images or comparing analyses, for example, detecting change. Image matching of satellite, aerial or other imaging data originated from scanning, is commonly hand made based on marked points by an operator. This is not a difficult process, however time-consuming and often troublesome. Some of the commercial software applications offer functionalities that do this process automatically, but frequently appear in additional paid modules. At the Space Research Centre in Earth Observation Group we have developed an automated image matching method that works integrated in a created stand-alone software. Matching points at reference and input image are marked automatically. To this end, edge detection is performed on the image using Canny’s algorithm. After this, straight lines are identified and on the intersection points between these lines, characteristic image points are created. From these points both images will select corresponding pairs of points to be matched. The points selected for this task must fulfill three conditions. Firstly, maximal and minimal distance between the points must be kept within the defined threshold values. Secondly, the angle between intersected segments that define a matching point must be similar. And at lastly, the correlation coefficient indicating pixel value defined at the surrounding point zone must be the same, allowing a predetermined margin over the defined threshold value. Using the matching points obtained during this process, the parameters of the transformation matrix are obtained, being those parameters the base for geometric image correction. The purposed method is characterized by high accuracy of its results. The firsts tests were performed using Matlab development environment and then, taking in mind the increasing need of high speed performance, the algorithm was adapted to work using C\C++ libraries. Based on this algorithm, we have developed and implemented the software application matSIM. We have released this application under a freeware license and can be commonly used. The user friendly graphic interface improves the usability and facilitates image visualization and selection of used regions of interest where matching points will be searched. Additionally, the application allows changing default parameters such as transformation method used (lineal, bilinear, quadratic) and resampling type (nearest neighbor, bilinear).The input and output data format is GeoTIFF.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 357-366
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 31

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