ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФУНКЦИИ ФАРНЕБАКА В ЗАДАЧАХ СТЕРЕЗРЕНИЯ

 

 

Молявко М.С.

Бакалавр.

Национальний Технический Университет Украины «Киевский Политехнический Институт»

 

ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФУНКЦИИ ФАРНЕБАКА В ЗАДАЧАХ СТЕРЕЗРЕНИЯ


Современные задачи компьютерного зрения — теория и методы создания алгоритмов, которые могут производить обнаружение, слежение и классификацию объектов. С помощью набора видео данных поданных с различных камер (например, бинокулярное расположение, рис. 1) возможно восстановление трехмерной модели. Для систем компьютерного зрения (распознание траектории движений и воспроизведение их в виде набора линий, или моделей, обнаружение событий, слежение, распознавание образов, восстановление изображений) очень важны быстродействие и качество обработки оптической информации.

Одним из эффективных алгоритмов является алгоритм вычисления оптического потока Фарнебека, определяющий передвижение частей изображения для обнаружения изменений произошедших в сцене. Таким образом определяется относительная скорость передвижения камеры или самого объекта, наличие передвижения как такового, а так же дает возможность эффективно анализировать два стереоизображения. Стереопара — два плоских изображения одного и того же объекта, имеющая различия между изображениями, призванные создать эффект объёма. В силу того, что расположенные на разном удалении от наблюдателя части сюжета при просмотре с разных точек, соответствующих правой и левой камере, имеют различное угловое смещение (параллакс). Тогда функция Фарнебека будет для левого и правого изображения вычислять длины векторов оптического потока с большими значениями в областях диспаритета, а при наложении одного изображения стереопары на второе функция Фарнебека будет генерировать вектора меньшей длины для точек, расположенных более далеко друг от друга (рис.2).

При использовании функции Фарнебека для вычисления диспаритета возможно гибко настраивать данный алгоритм с помощью параметров размера окна, порогового значения, количества итераций, коэффициента девиации, режимов аппроксимации. Преимущества такого метода заключаются в высокой скорости обработки изображений сравнительно с другими алгоритмами, автоматическом механизме калибрации камер левого и правого изображений в определенных пределах, отсутствия необходимости ректификации изображения, легкой интерпретации диспаритета. Недостатками данного метода является отсутствие диспаритета в областях с одинаковым цветовым заполнением при определенных значениях размера окна.

Данный метод может быть эффективно использован для предварительной обработки стереопар для вычисления Z координаты и выявления областей с различными значениями диспаритета (рис.3).

 

Рисунок 1 – Расположение камер при бинокулярном зрении

 

Рисунок 2 – Наложение двух изображений и отображение векторов смещения

 

Рисунок 3 – Значения вектора при наложении двух изображений

Использованная литература:

1)    Visual Obstacle Avoidance using Optical Flow on the Android-powered HTC EVO for Safe Navigation of the iRobot Create -http://teyvoniathomas.com/index.php/projects/55-opticalflow.html

2)    Moving Obstacle Detection - http://se.cs.ait.ac.th/cvwiki/opencv:tutorial:optical_flow