• 1990 (Том 4)
  • 1989 (Том 3)
  • 1988 (Том 2)
  • 1987 (Том 1)

Том 32 №1

Содержание

  1. ИЗМЕНЧИВОСТЬ РАЗНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ТИПОВ СИГНАЛОВ У AELIA ACUMINATA L. (HETEROPTERA, PENTATOMIDAE)
  2. РАЗМЕРЫ РЕЦЕПТИВНЫХ ПОЛЕЙ СПОНТАННО-АКТИВНЫХ ГАНГЛИОЗНЫХ КЛЕТОК СЕТЧАТКИ СЕРЕБРЯНОГО КАРАСЯ
  3. КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ОПТИЧЕСКИХ СНИМКОВ В ВИДИМОМ И ТЕПЛОВОМ ДИАПАЗОНАХ С УЧЕТОМ РАЗЛИЧИЙ В ВОСПРИЯТИИ ЯРКОСТИ И ЦВЕТНОСТИ
  4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА НАВИГАЦИИ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДВУХ БОРТОВЫХ КАМЕР, СМЕЩЕННЫХ ПО ВЫСОТЕ
  5. ВИЗУАЛЬНАЯ ЛОКАЛИЗАЦИЯ АЭРОФОТОСНИМКОВ НА ВЕКТОРНОЙ КАРТЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦВЕТОТЕКСТУРНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ
  6. СРАВНЕНИЕ ОЦИФРОВАННЫХ СТРАНИЦ ДЕЛОВЫХ ДОКУМЕНТОВ НА ОСНОВЕ РАСПОЗНАВАНИЯ
  7. АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ ПУЧКА ЭПИПОЛЯРНЫХ ЛИНИЙ ДЛЯ СЛУЧАЯ ПРЯМОЛИНЕЙНОГО ДВИЖЕНИЯ КАМЕРЫ
  8. СЕГМЕНТАЦИЯ РЕГИСТРАЦИОННЫХ НОМЕРОВ АВТОМОБИЛЕЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМА ДИНАМИЧЕСКОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ВРЕМЕННОЙ ОСИ
  9. УСТАНОВЛЕНИЕ СООТВЕТСТВИЯ МЕЖДУ ЗАМКНУТЫМИ КОНТУРАМИ ОБЪЕКТОВ ПРИ ПРОЕКТИВНЫХ ИСКАЖЕНИЯХ
  10. АЛГЕБРАИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ АППАРАТНОЙ ФУНКЦИИ СМАЗАННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ПО ЯРКОСТНЫМ ПРОФИЛЯМ ГРАНИЦ ОБЪЕКТОВ
  11. АЛГОРИТМ ВЗВЕШЕННОГО ПОИСКА ПРОЕКТИВНОГО ОПТИЧЕСКОГО ПОТОКА, УСТОЙЧИВЫЙ К БЛИКАМ
  12. АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РЕКОНСТРУКЦИИ В ЗАДАЧАХ ТОМОГРАФИИ
  13. КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ДВОЕНИЯ ОПТИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ТОЧЕЧНОГО ИСТОЧНИКА СВЕТА ПРИ ПОДВОДНОМ СТЕРЕОЗРЕНИИ

АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ ПУЧКА ЭПИПОЛЯРНЫХ ЛИНИЙ ДЛЯ СЛУЧАЯ ПРЯМОЛИНЕЙНОГО ДВИЖЕНИЯ КАМЕРЫ

© 2018 г. А. А. Овчинкин, Е. И. Ершов

Институт Проблем Передачи Информации им. А.А. Харкевича РАН 127051 Москва, Большой Каретный пер., 19
ershov@iitp.ru

Поступила в редакцию 09.08.2017 г.

В данной работе предложен метод определения точки пересечения эпиполярных линий (полюса) для случая прямолинейного движения камеры с использованием быстрого преобразования Хафа. Кроме того, в статье предложен алгоритм уточнения полученного таким способом ответа. При таком подходе преобразование Хафа рассматривается как эффективный метод фильтрации выбросов. В работе проведено сравнение точности и времени выполнения предложенного алгоритма с классическим решением данной задачи, использующим RANSAC и метод наименьших квадратов. Показано, что предложенное решение в значительной степени превосходит существующие по времени работы, не уступая при этом в качестве.

Ключевые слова: эпиполярная геометрия, точка схода, полюс, сбитие камеры, преобразование Хафа, калибровка камеры

DOI: 10.7868/S0235009218010079

Цитирование для раздела "Список литературы": Овчинкин А. А., Ершов Е. И. Алгоритм определения положения пучка эпиполярных линий для случая прямолинейного движения камеры. Сенсорные системы. 2018. Т. 32. № 1. С. 42-49. doi: 10.7868/S0235009218010079
Цитирование для раздела "References": Ovchinkin A. A., Ershov E. I. Algoritm opredeleniya polozheniya puchka epipolyarnykh linii dlya sluchaya pryamolineinogo dvizheniya kamery [The algorithm of epipole position estimation under pure camera translation]. Sensornye sistemy [Sensory systems]. 2018. V. 32(1). P. 42-49 (in Russian). doi: 10.7868/S0235009218010079

Список литературы:

  • Асватов Е.Н., Ершов Е.И., Николаев Д.П. Робастная ортогональная линейная регрессия для маломерных гистограмм. Сенсорные системы. 2017. Т. 31. № 4. С. 331–342
  • Безматерных П.В., Ханипов Т.М., Николаев Д.П. Решение задачи линейной регрессии с помощью быстрого преобразования Хафа. Информационные технологии и системы. 2012. C. 354–359.
  • Brady M.L. A fast discrete approximation algorithm for the Radon transform. SIAM Journal on Computing. 1998. Т. 27. № 1. С. 107–119. DOI: 10.1137/S0097539793256673.
  • Caprile B., Torre V. Using vanishing points for camera calibration. International journal of computer vision. 1990. Т. 4. № 2. С. 127–139. DOI: 10.1007/BF00127813.
  • Chen Z., Pears N., McDermid J., Heseltine T. Epipole estimation under pure camera translation. DICTA. 2003. Т. 3. С. 849–858.
  • Geiger A., Lenz P., Urtasun R. Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2012.
  • Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. Cambridge. Cambridge university press, 2003. DOI: 10.1017/CBO9780511811685.
  • Itseez G. Open Source Computer Vision Library. URL: https://github.com/itseez/opencv (accessed: 9.08.2017)
  • Li H., Hartley R. Five-point motion estimation made easy. 18th International Conference on Pattern Recognition. 2006. Т. 1. С. 630–633. DOI: 10.1109/ICPR.2006.579.
  • Levenberg K. A Method for the Solution of Certain NonLinear Problems in Least Squares. Quarterly of Applied Mathematics. 1944. Т. 2. С. 164–168. DOI: 10.1090/qam/10666.
  • Longuet-Higgins C. A computer algorithm for reconstructing a scene from two projections. Readings in Computer Vision: Issues, Problems, Principles, and Paradigms. 1987. С. 61–62. DOI: 10.1016/B978-0-08-051581-6.50012-X.
  • Nikolaev D.P., Karpenko S.M., Nikolaev I.P., Nikolayev P.P. Hough transform: underestimated tool in the computer vision field. Proceedings of the 22th European Conference on Modelling and Simulation. 2008. С. 238–246. DOI: 10.7148/2008-0238.
  • Nister D. An efficient solution to the five-point relative pose problem. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2004. Т. 26. № 6. P. 756–770. DOI: 10.1109/TPAMI.2004.17.
  • Ovchinkin A.A., Ershov E.I. Statistical analysis of the characteristics of high degree polynomial solving methods used in the five-point algorithm. 2016 International Conference on Robotics and Machine Vision. International Society for Optics and Photonics. 2017. С. 102530L‑102530L. DOI: 10.1117/12.2266366.
  • Zhang Z., Luong Q., Faugeras O. Motion of an uncalibrated stereo rig: Self-calibration and metric reconstruction. IEEE transactions on Robotics and Automation. 1996. С. 12. № 1. С. 103–113. DOI: 10.1109/70.481754.