Details
Title | Построение трехмерных карт признаков на основе видеофрагментов методом оптического потока // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление: научное издание. – 2015. – № 2(217) - 3(222) |
---|---|
Creators | Хуршудов Артем Александрович |
Organization | Кубанский государственный технологический университет ; Министерство образования и науки Российской Федерации |
Imprint | Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2015 |
Collection | Общая коллекция |
Subjects | Вычислительная техника ; Распознавание и преобразование образов ; обнаружение объектов ; оптический поток ; алгоритм Лукаса - Канаде ; Лукаса - Канаде алгоритм ; разреженные признаки ; сегментация методом водораздела ; водораздел (информатика) ; цифровые изображения |
UDC | 004.93 |
LBC | 39.973-018.2 |
Document type | Article, report |
File type | |
Language | Russian |
DOI | 10.5862/JCSTCS.217-222.10 |
Rights | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | RU\SPSTU\edoc\30903 |
Record create date | 2/15/2016 |
Рассмотрена обобщенная задача воссоздания трехмерной структуры объектов из набора видеофрагментов, на которых изображена заданная сцена. В отличие от распространенных методов фотограмметрии, широко используемых для решения подобных задач, рассматриваемый метод не требует знания параметров камеры, способен работать с любыми категориями согласованных видеофрагментов и справляться с высокими показателями шума. В процессе реконструкции объект представляется как совокупность устойчивых разреженных признаков в трехмерном пространстве, которые первоначально обнаруживаются в отдельных ключевых кадрах, затем с помощью разреженного оптического потока их перемещения отслеживаются в последующих кадрах. При наличии информации о движении камеры при помощи простейших геометрических расчетов становится возможным определить положение интересующей точки в пространстве, а многократное определение позиции для одной и той же точки в различных кадрах видео позволяет эффективно устранять погрешности оценки.
The study presents a general case of sructure-from-motion problem where the given data consists of a bunch of video sequences filmed in the same scene.
Access count: 881
Last 30 days: 7