Исследование методов автоматического сшивания панорамных изображений
(Стр. 36-48)
Подробнее об авторах
Михайлова Светлана Сергеевна
доктор экономических наук, доцент; профессор, кафедра анализа данных и машинного обучения, факультет информационных технологий и анализа больших данных
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация Данилова Соелма Доржигушаевна кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры анализа данных и машинного обучения, факультет информационных технологий и анализа больших данных
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация Гринева Наталья Владимировна кандидат экономических наук, доцент; доцент, кафедра анализа данных и машинного обучения; Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации; г. Москва, Российская Федерация
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация Данилова Соелма Доржигушаевна кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры анализа данных и машинного обучения, факультет информационных технологий и анализа больших данных
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация Гринева Наталья Владимировна кандидат экономических наук, доцент; доцент, кафедра анализа данных и машинного обучения; Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации; г. Москва, Российская Федерация
Аннотация:
Актуальность панорамного сшивания объясняется тем, что в настоящее время доступны мощные компьютеры и алгоритмы обработки изображений, которые позволяют автоматически сшивать множество изображений в панораму с высокой степенью точности и качества. Это делает панорамное сшивание важным инструментом как для профессиональных фотографов, так и фотолюбителей, а также во многих других областях, связанных с обработкой изображений и компьютерным зрением. Ведущей тенденцией развития панорамного сшивания является улучшение точности и скорости алгоритмов, а также расширение возможностей для работы с большими объемами данных. Одним из направлений его развития является разработка инструментов для создания интерактивных панорамных изображений и виртуальных туров. В работе предлагается метод абсолютно автоматического сшивания панорамных изображений с применением методов инвариантных локальных функций поиска ключевых точек и их дескрипторов, проективного преобразования с использованием алгоритма RANSAC, выравнивания изображений на основе вычисления гомографических параметров камеры, многополосного смешивания изображений. Для апробации предлагаемого метода реализован программный прототип, в качестве экспериментальных данных взяты фотографии с выставки хуннов в Музее истории Республики Бурятия им. М.Н. Хангалова. Результатами работы программного прототипа являются панорамные изображения, полученные на основе обработки этих фотографий. Проведенные вычислительные эксперименты позволяют делать вывод, что полученные результаты показывают высокую точность при сравнении с реальным миром.
Образец цитирования:
Михайлова С.С., Данилова С.Д., Гринева Н.В. Исследование методов автоматического сшивания панорамных изображений // Computational Nanotechnology. 2023. Т. 10. № 1. С. 36-48. DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-1-36-48
Список литературы:
Щелиски Р. Выравнивание и сшивание изображений: учеб. пособие // Основы и тенденции в области компьютерной графики и зрения. 2006. Т. 2. № 1. С. 1–104.
Мильграм Д.Л. Компьютерные методы создания фотомозаики // IEEE Transactions on Computers. 1975 г. Т. 100. № 11. С. 1113–1119.
Браун М., Лоу Д.Г. Автоматическая сшивка панорамных изображений с использованием инвариантных функций // Международный журнал компьютерного зрения. 2007. Т. 74. № 1. С. 59–73.
Чен С.Е. Quicktime VR: основанный на изображениях подход к навигации в виртуальной среде // Материалы 22-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным технологиям. 1995. С. 29–38.
Microsoft Digital Image Pro. URL: http://www.microsoft.com/products/imaging (дата обращения: 25.01.2023).
Хартли Р., Зиссерман А. Многоплановая геометрия в компьютерном зрении. Пресса Кембриджского университета, 2003. C. 655.
Шелиски Р., Шум Х.Ю. Создание полноразмерных панорамных изображений мозаик и карт окружающей среды // Материалы 24-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным методам. 1997. С. 251–258.
Заславский А.А. Геометрические преобразования. М.: МЦНМО, 2004. 86 с.
Щелиски Р., Канг С.Б. Прямые методы реконструкции визуальных сцен // Труды IEEE Workshop по представлению визуальных сцен (в сочетании с ICCV’95). IEEE, 1995. С. 26–33.
Ирани М., Анандан П. О прямых методах // Международный семинар по алгоритмам зрения. Springer, Berlin, Heidelberg, 1999. С. 267–277.
Шум Х., Щелиски Р. Построение мозаики панорамного изображения с глобальным и локальным выравниванием // Панорамное видение. Springer, New York, NY, 2001. С. 227–268.
Зоглами И., Фожерас О., Дериче Р. Использование геометрических углов для построения двумерной мозаики из набора изображений // Материалы конференции IEEE Computer Society по компьютерному зрению и распознаванию образов. IEEE, 1997. С. 420–425.
Капель Д., Зиссерман А. Автоматизированная мозаика с суперразрешением зума // Труды Конференции IEEE Computer Society 1998 года по компьютерному зрению и распознаванию образов (кат. № 98CB36231). IEEE, 1998. С. 885–891.
МакЛоклен П.Ф., Дженике A. Мозаика изображений с помощью последовательной настройки пучка // Image and Vision computing. 2002. Т. 20. № 9-10. С. 751–759.
Harris C. Geometry from visual motion // Active vision. MIT press, 1993. С. 263–284.
Ши Дж. и соавт. Хорошие возможности для отслеживания // Матер. конф. IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. IEEE, 1994. С. 593–600.
Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
Patent SIFT. URL: https://www.google.com/patents/US6711293 (дата обращения: 21.12.2022).
Patent SURF. URL: https://patents.google.com/patent/US20090238460 (дата обращения: 21.12.2022).
Бэй Х., Туйтелаарс Т., Ван Гул Л. Сёрф: ускореные надежные функции // Европейская конференция по компьютерному зрению. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006. С. 404–417.
Мильграм Д.Л. Компьютерные методы создания фотомозаики // IEEE Transactions on Computers. 1975 г. Т. 100. № 11. С. 1113–1119.
Браун М., Лоу Д.Г. Автоматическая сшивка панорамных изображений с использованием инвариантных функций // Международный журнал компьютерного зрения. 2007. Т. 74. № 1. С. 59–73.
Чен С.Е. Quicktime VR: основанный на изображениях подход к навигации в виртуальной среде // Материалы 22-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным технологиям. 1995. С. 29–38.
Microsoft Digital Image Pro. URL: http://www.microsoft.com/products/imaging (дата обращения: 25.01.2023).
Хартли Р., Зиссерман А. Многоплановая геометрия в компьютерном зрении. Пресса Кембриджского университета, 2003. C. 655.
Шелиски Р., Шум Х.Ю. Создание полноразмерных панорамных изображений мозаик и карт окружающей среды // Материалы 24-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным методам. 1997. С. 251–258.
Заславский А.А. Геометрические преобразования. М.: МЦНМО, 2004. 86 с.
Щелиски Р., Канг С.Б. Прямые методы реконструкции визуальных сцен // Труды IEEE Workshop по представлению визуальных сцен (в сочетании с ICCV’95). IEEE, 1995. С. 26–33.
Ирани М., Анандан П. О прямых методах // Международный семинар по алгоритмам зрения. Springer, Berlin, Heidelberg, 1999. С. 267–277.
Шум Х., Щелиски Р. Построение мозаики панорамного изображения с глобальным и локальным выравниванием // Панорамное видение. Springer, New York, NY, 2001. С. 227–268.
Зоглами И., Фожерас О., Дериче Р. Использование геометрических углов для построения двумерной мозаики из набора изображений // Материалы конференции IEEE Computer Society по компьютерному зрению и распознаванию образов. IEEE, 1997. С. 420–425.
Капель Д., Зиссерман А. Автоматизированная мозаика с суперразрешением зума // Труды Конференции IEEE Computer Society 1998 года по компьютерному зрению и распознаванию образов (кат. № 98CB36231). IEEE, 1998. С. 885–891.
МакЛоклен П.Ф., Дженике A. Мозаика изображений с помощью последовательной настройки пучка // Image and Vision computing. 2002. Т. 20. № 9-10. С. 751–759.
Harris C. Geometry from visual motion // Active vision. MIT press, 1993. С. 263–284.
Ши Дж. и соавт. Хорошие возможности для отслеживания // Матер. конф. IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. IEEE, 1994. С. 593–600.
Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
Patent SIFT. URL: https://www.google.com/patents/US6711293 (дата обращения: 21.12.2022).
Patent SURF. URL: https://patents.google.com/patent/US20090238460 (дата обращения: 21.12.2022).
Бэй Х., Туйтелаарс Т., Ван Гул Л. Сёрф: ускореные надежные функции // Европейская конференция по компьютерному зрению. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006. С. 404–417.
Ключевые слова:
панорамное сшивание, ключевые точки, гомография, проективное преобразование, многополостное сшивание.