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»...

Разработан быстродействующий алгоритм построения карты диспарантности по разноракурсным изображениям. Предложено ввести этап начального совмещения изображений, а также процедуры учёта эпиполярных ограничений и формирования пирамиды изображений с различным разрешением. Технология реализована в CUDA-среде. Приводятся результаты экспериментальных исследований, иллюстрирующие высокое быстродействие при сохранении высокого качества восстановления 3D-сцен. Ключевые слова: цифровая обработка изображений, реконструкция 3D-сцен по разноракурсным изображениям, сопоставление изображений, аффинное преобразование, CUDAтехнология. Цитирование: Котов, А.П. Технология оперативной реконструкции трёхмерных сцен по разноракурсным изображениям / А.П. Котов, В.А. Фурсов, Е.В. Гошин// Компьютерная опти

In this paper we consider an information technology of 3D scene reconstruction from stereo images which were obtained from a camera with unknown extrinsic parameters. The main idea of the present paper is to compute rotation and translation of the camera directly from the corresponding points.

No abstract

We report on the parallel implementation of a multi-view image segmentation algorithm via segmenting the corresponding three-dimensional scene. The algorithm includes the reconstruction of a three-dimensional scene model in the form of a point cloud, and the segmentation of the resulting point cloud in three-dimensional space using the Hough space. The developed parallel algorithm was implemented on graphics processing units using CUDA technology. Experiments were performed to evaluate the speedup and efficiency of the proposed algorithm. The developed parallel program was tested on modelled scenes.