Information technology for digital terrain model reconstruction from stereo images

Abstract

Информационная технология реконструкции цифровой модели местности по стереоизображениям Фурсов В.А., Гошин Е.В.Компьютерная оптика, 2014, том 38, №2 335 ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ РЕКОНСТРУКЦИИ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ МЕСТНОСТИ ПО СТЕРЕОИЗОБРАЖЕНИЯМ Фурсов В.А., Гошин Е.В. Институт систем обработки изображений РАН, Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва(национальный исследовательский университет) Аннотация В работе рассматривается информационная технология реконструкции цифровой модели местности по паре стереоизображений. Для случая, когда параметры съёмки известны, де-тально рассмотрены алгоритмы сопоставления изображений с учётом эпиполярных ограниче-ний. При сопоставлении используются весовые коэффициенты, играющие роль функции штрафа при удалении сопоставляемой точки от эпиполярной линии. Рассмотрена также реа-лизация технологии в случае, когда параметры съёмки не известны. При этом на начальном этапе решается задача идентификации фундаментальной матрицы по соответствующим точ-кам. Достоинством предлагаемой технологии является отсутствие этапа ректификации изо-бражений, вносящего дополнительные искажения, связанные с интерполяцией изображений. Приводится пример реконструкции ЦММ по космическим стереоизображениям.Ключевые слова: стереоизображения, сопоставление изображений, цифровая модель ме-стности, карта диспарантности, согласованная идентификация, фундаментальная матрица, эпиполярная геометрия. ВведениеСоздание цифровой модели местности (ЦММ) по космическим стереоизображениям является одной из наиболее актуальных задач дистанционного зондиро-вания Земли. Традиционная информационная техно-логия построения ЦММ состоит в последовательной реализации следующих этапов: ректификация сте-реоизображений, нахождение соответственных точек, построение карты диспарантности.Ректификация состоит в «выравнивании» изобра-жений таким образом, что соответствующие точки оказываются на параллельных строках, ориентирован-ных в одном направлении. Это создаёт определённые удобства при последующем поиске на этих строках со-ответствующих точек. В статье [1] рассмотрен метод проективной ректификации, предполагающий вычис-ление фундаментальной матрицы по нескольким (не менее семи) соответствующим точкам. В работе [2] рассмотрен метод ректификации на основе декомпози-ции матрицы проективного преобразования.Проективная ректификация неприменима в слу-чае, когда эпиполюсы расположены на изображениях или слишком близко к изображению. В статье [3] для обеспечения возможности работы с эпиполюсами на изображениях предлагается полярная ректификация. Идея метода состоит в полярной развёртке изобра-жений относительно эпиполюса. При этом соответст-вующие точки на изображениях ищутся на так назы-ваемых эпиполярных линиях, которые определяются с использованием заданной (или вычисленной по со-ответствующим заданным тестовым точкам) фунда-ментальной матрицы [4], [5].Предложенный метод, хотя и решает множество проблем проективной ректификации, не лишён не-достатков. Например, полярная ректификация «не ра-ботает»...

Contribution Samara scientists in the development of the journal "Computer Optics"

“…Even The scope of research topics covered by the journal has been extended during 10 years of its publication, now embracing new areas such as plasmonics and diffractive nanophotonics [31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43], geo-information technologies [44][45][46][47], systems of technical vision [48][49][50][51][52], interpretation and understanding of nanoscale objects images [53][54][55][56], intellectual analysis of video streams [57][58], optical computations [59][60][61], analysis of hyperspectral data [62][63][64], development of hyperspectrometers for Earth remote sensing [65][66][67][68], new types of laser beams with unique properties [69][70][71], sharp focusing [72][73][74], new types of lighting devices [75][76]. Furthe...…”

rojective distortion correction algorithm at low altitude photographing

“…Проективные искажения являются характерным для маловысотной фото-и видеосъёмки типом геометрических искажений, нарушающих форму и истинное взаимное расположение объектов на кадре изображения. Коррекция проективных искажений выполняется при составлении планов или карт местности по результатам оптико-электронной аэрофотосъёмки [1]; при решении задач слежения за дорожной разметкой [2], реконструкции цифровой модели местности по стереоизображениям [3], формировании фото-и видеопанорам [4], совмещении изображений, снятых с разных ракурсов [5], съёмке текстов [6] и др.…”

Reconstruction of point objects spatial coordinates from two-dimensional images

“…По-сле этого пространственные координаты точек рассчитываются известным образом по координатам их изображений. Выявление соответственных точек и определяет разнообразие методов определения про-странственных координат [6][7][8][9][10][11][12][13][14] объектов. Так, возможен корреляционный подход, когда соответствен-ные точки определяются по окружающим их фрагментам изображений [8,9].…”