Аналіз ефективності використання детекторів Харріса та Канаде-Лукас-Томасі для задач візуальної навігації

Maryna Mukhina, Tetyana Yeremeyeva, Aliona Kuzmenko, Mykhailo Panarin, Oleksandr Revchuk, Olena Tkachenko

Анотація


Досліджено методи аналізу зображень на основі комп'ютерного зору. Проведено оцінювання ефективності детекторів характерних точок, визначених методами Харріса і Канаде-Лукас-Томасі (КЛТ). Виявлені точки представлені дескриптором прискореного виділення робастних характерних ознак, які використовуються у подальшому для визначення матриці гомографії. Аналіз точності візуальної навігації проведений шляхом оцінювання кута повороту камери за допомогою факторизації матриці гомографії, отриманої з двох детекторів. Похибки візуальної навігації відповідають нормальному розподілу для цієї виборки.

Ключові слова


детектор Харріса; матриця гомографії; метод виявлення характерних ознак Канаде-Лукас- Томасі; метод прямого лінійного перетворення; прискорене виділення робасних характерних ознак

Посилання


Kusainov A. A. Development of control system unmanned aerial vehicle along a predetermined path. – Novosibirsk, 2013. – 60 p.

Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. – Australian National University, Canberra, Australia. – Cambridge University Press 2000, 2003. – 673 p.

Svoboda T. Kanade–Lucas–Tomasi Tracking (KLT tracker). – Czech Technical University, Prague. – 2008.–29 p.

Faugeras O. Three-Dimensional Computer Vision: A Geometric Approach, MIT Press, 1996, pp. 33- 68

Herbert Bay, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool. SURF: Speeded Up Robust Features. – Katholieke Universiteit Leuven. – 2007. –13 p.

Conte G., Doherty P. A visual navigation system for UAS based on geo-referenced imagery. – Linkoping University, SWEDEN, 2011. – 6 p.

Karpov D.P. Cross-linking of images obtained as a result of aerial photography. – St. Petersburg National Research University, Information Technologies, Mechanics and Optics

Faculty of Information Technology and Software Engineering. Department of Computer Technology. – 2010. – 25 p.

Zuliani M. RANSAC for Dummies (With examples using the RANSAC toolbox for Matlab). Los Gatos, CA – 2012. – 101 p.

Tsai R.Y. A Versatile Camera Calibration Technique for 3D Machine Vision, IEEE J. Robotics & Automation, RA-3, No. 4, August 1987, 334 p.

Szeliski R. Computer vision: algorithms and applications. – 2010. – 979 p.

Zolotukhin D.A. Using MATLAB for prototyping stage of the algorithm three-dimensional reconstruction of micro-objects. - National Research Nuclear University, Moscow Engineering Physics Institute, Moscow. – 2012. – 3 p.


Повний текст: PDF

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


ISSN 2306-1472 (Online), ISSN 1813-1166 (Print)

Передплатний індекс 86179

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.

Ulrich's Periodicals DirectoryIndex CopernicusDOAJSSMРИНЦWorldCatCASEBSCOCrossRefBASEDRIVERНаціональна бібліотека ім. ВернадськогоНауково-технічна бібліотека НАУ