Детальная информация

Объект исследования: Алгоритмы построения карты глубины по дан- ным стереокамер. Цель работы и решаемые задачи: Анализ и реализация методов по- строения карт глубины на основе стереоизображений с применением раз- личных алгоритмов сопоставления и фильтрации, а также сравнение их эф- фективности и качества восстановления сцены. Для достижения цели были решены следующие задачи: изучение геометрических основ стереозрения и принципов построения карты диспаратности, реализация алгоритмов сопо- ставления изображений и фильтрации, а также проведение сравнительного анализа полученных результатов. Работа проведена на базе лаборатории морского НПК АО "НИИ Теле- видения", где были реализованы основные программные модули и проведе- ны эксперименты. Были проведены калибровка стереокамеры, построение карты диспаратности, преобразование в карту глубины и визуализация. Ре- ализованы алгоритмы Semi-Global Matching и Bilateral Matching, применены медианная и билатеральная фильтрации. Для оценки результатов использовались метрики точности, плотности и устойчивости к шуму. Экспериментальные исследования показали, что ал- горитм SGM обеспечивает оптимальный баланс между качеством и скоро- стью, в то время как Bilateral Matching более чувствителен к освещению и структуре изображения. Программная реализация выполнена на языке Python с использовани- ем библиотек OpenCV и NumPy. Полученные результаты могут быть при- менены в задачах машинного зрения, автономной навигации и построения 3D-моделей в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.

Object of study: Algorithms for constructing depth maps from stereo camera data. Objective and tasks of the study: To analyze and implement depth map construction methods based on stereo images using various matching and filtering algorithms, and to compare their effectiveness and reconstruction quality. To achieve this objective, the following tasks were carried out: studying the geometry of stereo vision and disparity map construction principles, implementing image matching and filtering algorithms, and performing a comparative analysis of the results. 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 experimental studies were conducted. The process included stereo camera calibration, disparity map construction, conversion to depth map, and visualization. The Semi-Global Matching and Bilateral Matching algorithms were implemented, with median and bilateral filtering applied to improve quality. Evaluation was performed using accuracy, density, and noise resistance metrics. The experiments demonstrated that the SGM algorithm provides the best balance between quality and processing speed, while Bilateral Matching is more sensitive to image structure and lighting conditions. The software was implemented in Python using the OpenCV and NumPy libraries. The results obtained demonstrate the applicability of the developed solutions for computer vision, autonomous navigation, and 3D modeling tasks under limited computational resources.