10.14489/vkit.2014.02.pp.003-010

DOI: 10.14489/vkit.2014.02.pp.003-010

Кузнецов П. К., Мартемьянов Б. В., Семавин В. И.
ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗРЕНИЕ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ. СОВМЕЩЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ КАК ДИНАМИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС
(с. 3–10)

Аннотация. Предложена итерационная процедура совмещения изображений, которая реализует метод функционализации, отличающийся высокой скоростью сходимости и слабой чувствительностью к локальным экстремумам автокорреляционной функции анализируемого изображения. Данные свойства метода позволили разработать быстрый алгоритм совмещения изображений, допускающий большие относительные начальные смещения (до 100 пикселов и более) без привлечения процедур многократного уточнения параметров смещения. Предложены критерии оценки точности совмещения изображений. Рассмотрены условия сходимости итерационной процедуры совмещения. Представлены результаты численного анализа динамики совмещения реальных изображений.

Ключевые слова: оптический поток; совмещение изображений; итерационная процедура.

Kuznetsov P. K., Martemyanov B. V., Semavin V. I.
MACHINE VISION OF MOBILE PLATFORMS. IMAGE REGISTRATION AS A DYNAMIC PROCESS
(pp. 3–10)

Abstract. The paper proposes an iterative procedure of image registration. The procedure implements the functionalization technique of optical flow estimation. The procedure is faster and less sensitive to local extrema of the autocorrelation function of analyzed images. These features allowed to develop a fast image registration algorithm, which is operable without the involvement of procedures like ”from hoarse to fine” even in conditions of large initial displacements (up to 100 pixels or more). The criterion of estimation accuracy of image alignment is proposed. The article presents the results of numerical experiments.

Keywords: Optical flow; Image registration; Iterative procedure.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

П. К. Кузнецов, Б. В. Мартемьянов, В. И. Семавин (Самарский государственный технический университет) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

P. K. Kuznetsov, B. V. Martemyanov, V. I. Semavin (Samara State Technical University) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Кузнецов П. К., Мартемьянов Б. В., Семавин В. И. Техническое зрение подвижных объектов. Метод анализа поля скоростей динамического изображения // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 1. С. 3 – 9.
2. Матросов В. М., Анапольский Л. Ю., Васи-льев С. Н. Метод сравнения в математической теории систем. Новосибирск: Наука, 1980. 480 с.
3. Арнольд В. И. Обыкновенные дифференциальные уравнения: учеб. пособие для студентов мех.-мат. спец. вузов. М.: Наука, 1975. 239 с.
4. Волков Е. А. Численные методы. М.: Наука, 1987. 248 с.
5. Исследование сходимости итерационной процедуры определения параметров движения изображений методом функционализации / П. К. Кузнецов и др. // Вестник Самарского гос. техн. ун-та. Сер. Техн. науки. 2010. № 2(26). С. 80 – 85.
6. Кузнецов П. К., Мартемьянов Б. В., Чеко-тило Е. Ю. Самонастраивающийся алгоритм высокоточного совмещения аффинно-преобразованных изображений // Вестник Самарского гос. техн. ун-та. Сер. Техн. науки. 2011. № 1(29). С. 92 – 100.
7. Horn B. K. P. Robot Vision. Cambridge: MIT Press, MA, 1986.
8. Amiaz T., Lubetzky E., Kiryati N. Coarse to Over-Fine Optical Flow Estimation: Pattern Recognition. 2007. V. 40. P. 2496 – 2503.

Eng

1. Kuznecov P. K., Martemianov B. V., Semavin V. I. (2014). Machine vision of mobile platforms. Method of the optical flow analysis of dynamic images. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii, (1), pp. 3-9. doi: 10.14489/vkit.2014.01.pp003-009.
2. Matrosov V. M., Anapol'skii L. Ju., Vasil'ev S. N. (1980). The method of comparison in mathematical systems theory. Novosibirsk: Nauka.
3. Arnol'd V.I. (1975). Ordinary differential equations: a textbook for students of mechanical-mathematical universities. Moscow: Nauka.
4. Volkov E. A. (1987). Numerical methods. Moscow: Nauka.
5. Kuznecov P. K. et al. (2010). Study of convergence of the iterative procedure of determination of the parameters of motion imaging by functionalization method. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriia Tekhnicheskie nauki, 26(2), pp. 80-85.
6. Kuznetsov P. K., Martem'ianov B. V., Chekotilo E. Iu. (2011). Self-learning algorithm of precision alignment of affinely-transformed image. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriia Tekhnicheskie nauki, 29(1), pp. 92-100.
7. Horn B. K. P. (1986). Robot vision. Cambridge: MIT Press, MA.
8. Amiaz T., Lubetzky E., Kiryati N. (2007). Coarse to over-fine optical flow estimation. Pattern Recognition, 40, pp. 2496-2503. doi: 10.1016/j.patcog.2006.09.011.

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/vkit.2014.02.pp.003-010

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/vkit.2014.02.pp.003-010

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

Please specify the article DOI in the order comments.