Детальная информация

Цель работы и решаемые задачи: Комплексно исследовать методы построения 3D-моделей по стереоснимкам, включая реализацию полного цикла реконструкции, сравнительный анализ алгоритмов и оценку качества полученных моделей. Для достижения цели были решены следующие задачи: обзор этапов 3D-реконструкции, реализация алгоритмов построения моделей, проведение сравнительного анализа методов и оценка их устойчивости к шуму. Работа проведена на базе лаборатории морского НПК АО "НИИ Теле- видения", где были реализованы основные программные модули и проведены эксперименты. Были проведены расчёты, реализация и тестирование методов, анализ результатов. Использовались современные методы сопоставления изображений, фильтрации карт диспаратности, преобразования глубины, построения облаков точек и треугольных поверхностей. В результате было реализовано несколько подходов к реконструкции 3D-моделей на основе стереопар с использованием алгоритмов Alpha Shape, Ball Pivoting и Marching Cubes. Проведено сравнение методов по визуальному качеству, плотности и устойчивости к шуму на основе набора Middlebury Stereo Benchmark. Работа выполнена с применением языка программирования Python и библиотек OpenCV, NumPy и Open3D. Полученные результаты могут быть использованы в задачах картографии, робототехники, моделирования городской инфраструктуры и других областях пространственного анализа.

Objective and tasks of the study: The objective of the study is to comprehensively investigate methods for reconstructing 3D models from stereo images, including implementation of the full reconstruction pipeline, comparative analysis of algorithms, and evaluation of the resulting model quality. To achieve this goal, the following tasks were solved: reviewing the stages of 3D reconstruction, implementing model-building algorithms, conducting a comparative analysis of the methods, and evaluating their robustness to noise. The work was carried out at the laboratory of the Marine Research and Production Complex of JSC "Television Research Institute", where the main software modules were implemented and experiments were conducted. Calculations, implementation and testing of methods, and result analysis were performed. Modern methods were used, including image matching, disparity map filtering, depth conversion, and construction of point clouds and triangular meshes. As a result, several approaches for 3D model reconstruction from stereo image pairs were implemented using the Alpha Shape, Ball Pivoting, and Marching Cubes algorithms. A comparison of the methods was conducted based on visual quality, point cloud density, and noise robustness using the Middlebury Stereo Benchmark dataset. The work was implemented in Python using the OpenCV, NumPy, and Open3D libraries. The results obtained can be applied in cartography, robotics, urban infrastructure modeling, and other fields of spatial analysis.