RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика, телекоммуникации и управление // Архив

Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление, 2015, выпуск 2-3(217-222), страницы 115–124 (Mi ntitu108)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Интеллектуальные системы и технологии

Построение трехмерных карт признаков на основе видеофрагментов методом оптического потока

А. А. Хуршудов

Кубанский государственный технологический университет

Аннотация: 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 (например, с помощью детектора углов Ши-Томаси), 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. Помимо разреженного оптического потока (метод Лукаса–Канаде), метод также использует некоторые свойства плотного потока (метод Фарнебака), позволяющие осуществлять сегментацию сцен и выделение объектов на разных уровнях глубины сцены. Полученные трехмерные карты признаков в дальнейшем могут использоваться в качестве макродетектора объектов на отдельных цифровых изображениях, устойчивого к инвариантным трехмерным трансформациям.

Ключевые слова: обнаружение объектов, оптический поток, алгоритм Лукаса-Канаде, разреженные признаки, сегментация методом водораздела.

УДК: 004.923

DOI: 10.5862/JCSTCS.217-222.10



© МИАН, 2025