Перейти на Sec.Ru
Рейтинг@Mail.ru

Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 6. Компьютерное зрение сегодня: успехи и перспективы

Итак, мы познакомились с алгоритмами компьютерного трехмерного зрения, основными направлениями и методами в этой области. Давайте вернемся к исходному вопросу, с которого начиналась статья: удалось ли человеку создать систему, которая лучше, точнее и правильнее оценивает реальность по стереоизображениям и, главное, может быстрее и правильнее принять требуемое решение? Достижения компьютерного зрения на сегодняшний день огромны. Достигнутая точность вычисления трехмерной сцены роботом может быть сопоставима и даже выше, чем у человека. Приведем несколько примеров.
Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 6. Компьютерное зрение сегодня: успехи и перспективы

Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 5. Использование дополнительных данных о природе объекта при 3D-реконструкции

Ранее мы рассмотрели алгоритмы реконструкции трехмерной сцены с помощью камер стереозрения. Для этого мы не использовали никаких дополнительных знаний относительно природы самих 3D-объектов. Однако мир устроен так, что часто об объекте реконструкции можно установить дополнительную информацию. Эта информация открывает новые возможности для восстановления формы объекта. Первой группой алгоритмов, о которой мы поговорим в этом разделе, будут алгоритмы, использующие статистические знания о природе объектов.
Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 5. Использование дополнительных данных о природе объекта при 3D-реконструкции

Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 4. Математическая модель камеры и алгоритм 3D-реконструкции

Трёхмерное зрение – это восстановление в трёхмерном пространстве координат всех точек сцены наблюдения по группе 2D-снимков. 2D-снимок – это цифровое изображение, которое является перспективной проекцией трёхмерной области пространства (сцены наблюдения) на плоскость видеосенсора. Группа снимков, как правило, является стереопарой, т.е. синхронизованной во времени парой снимков. При этом параметры перспективной проекции для каждого из снимков считаются известными. Рассмотрим алгоритм вычисления координат трехмерной точки по координатам ее проекции на две или более камер…
Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 4. Математическая модель камеры и алгоритм 3D-реконструкции

Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 3. 3D-реконструкция – погрешности и ограничения

Бытует наивная точка зрения, что информация на масштабах, меньших, чем размер пиксела, теряется. Однако в действительности можно измерить с заранее вычисленной погрешностью геометрические величины с точностью, превышающей размер пиксела. Точность субпиксельного измерения зависит от множества факторов, таких как функция рассеяния точки, модель и уровень шума, спектр пространственных частот изображения. Часто употребляется правило, что максимально достижимая точность составляет 0.1 пиксела. Но можно достигнуть и более точных измерений, например, была продемонстрирована точность 0,02 пиксела в измерении местоположении полосы.
Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 3. 3D-реконструкция – погрешности и ограничения

Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 2. Объёмное зрение: алгоритмы трёхмерной реконструкции сцены по нескольким 2D-снимкам

Существуют различные алгоритмы нахождения сопряженных точек на стереопарах. Одним из наиболее эффективных считается алгоритм SIFT (Scale Invariant Feature Transform) – алгоритм поиска характерных точек на двух или более изображениях, инвариантный к масштабу изображений и изменениям яркости. SIFT также достаточно устойчив к изменениям ракурса изображения.
Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 2. Объёмное зрение: алгоритмы трёхмерной реконструкции сцены по нескольким 2D-снимкам

Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 1. Объемное зрение – природа и технологии

Уникальные возможности зрения – это ценнейший и сложнейшим дар природы, позволяющий человеку быстро ориентироваться в пространстве, распознавать образы и ситуации. Можно ли повторить достижения природы и создать такое же искусственное 3D-зрение? Решение этой задачи более чем актуально, ведь оно открывает колоссальные перспективы для многих направлений развития техники.
Машинное зрение в 3D: технологии, алгоритмы, возможности. Часть 1. Объемное зрение – природа и технологии
22

Соколов А.Ю.

Руководитель отдела, Вокорд

Соколов А.Ю.

Средняя оценка материалов - отлично

Все права защищены 2002 – 2017
Rambler's Top100 �������@Mail.ru