Название: Исследование алгоритмов автоматической идентификации точек на паре видеоснимков
Вид работы: статья
Рубрика: География
Размер файла: 23.49 Kb
Скачать файл: referat.me-60762.docx
Краткое описание работы: Под локальным мониторингом территорий подразумевают получение и нанесение на дежурную карту оперативной информации о выборочных участках местности в период сезонных периодических или эпизодических изменений.
Исследование алгоритмов автоматической идентификации точек на паре видеоснимков
Исследование алгоритмов автоматической идентификации точек на паре видеоснимков
Быков Л.В., Ессин А.С., Макаров А.П.
В настоящее время для поддержания планов и карт в актуальном состоянии возникает необходимость ведении локального мониторинга территорий. Под локальным мониторингом территорий подразумевают получение и нанесение на дежурную карту оперативной информации о выборочных участках местности в период сезонных периодических или эпизодических изменений. Например, в период весеннего паводка, в случае аварий, экологических катастроф, при оценке состояния дорог, трубопроводов и иных объектов, при корректировке и обновлении планов и карт.
Использование для этих целей традиционной аэрофотосъемки не целесообразно, так как ее проведение связано со значительными затратами времени и финансовых средств. Для обновления локальных участков карты имеет смысл использовать материалы аэровидеосъемки [2]. Ее преимущество в том, что можно без дорогостоящего оборудования и специальной авиатехники получить аэроснимки местности.
В отличие от материалов аэрофотосъемки, видеоснимки захватывают небольшую по площади территорию. Мозаика ортофотоплана на площади в 100 га может состоять из 200 – 250 снимков. Фотограмметрическая обработка такого количества снимков на столь малой площади имеет смысл лишь в том случае, если технологические процессы максимально автоматизированы. Ключевой проблемой здесь является автоматизация стереоизмерений.
Классический способ идентификации точек на паре снимков состоит в том, что формируется величина, измеряющая корреляцию между различными точками, и находится положение максимума функции корреляции.
Известен алгоритм сравнения образов изображения с использованием коэффициента корреляции [1]:
где riл – яркость текущей точки на левом снимке;
riп – яркость текущей точки на правом снимке;
– средние значения яркостей точек соответственно на левом и правом снимках;
N- размерность образа.
Нахождение идентичных точек стереопары сводится к определению максимального коэффициента корреляции k при сравнении заданного образа на левом снимке со всем разнообразием образов правого снимка.
Существует алгоритм [3] последовательной привязки изображений, в котором вычисляется мера различия образов левого и правого снимков
(2)
где - яркость текущего элемента в образе на левом снимке;
- яркость текущего элемента в образе на правом снимке;
После обработки всех образов правого снимка, образ с наибольшей величиной оценки считается идентичным заданному.
Недостатком известных реализаций корреляционного и последовательного алгоритмов является то, что для обеспечения приемлемого быстродействия алгоритмов, приходится задавать приближенное положение нескольких идентичных точек на паре снимков. При автоматическом ориентировании пары снимков приближенное положение точек неизвестно. Поэтому в качестве области поиска используется все изображение правого снимка. При этом время обработки резко увеличивается. Использование этих алгоритмов для автоматического ориентирования, без модификации, нецелесообразно.
Разработан алгоритм автоматической идентификации точек на паре видеоснимков. Решение задачи автоматического ориентирования осуществляется в несколько этапов. Первоначально исходные изображения снимков уменьшаются. На уменьшенных изображениях выполняется поиск 100 –150 идентичных точек. Полученные координаты пересчитываются на исходные снимки. Производится уточнение начальных точек на снимках реальных размеров. Начальные точки используются для связи координатных систем левого и правого снимков.
Достоинством корреляционного алгоритма является наличие надежного критерия контроля результатов, а недостатком – низкая скорость работы. Последовательный алгоритм имеет высокую скорость работы, но не имеет надежного критерия отбраковки.
Предлагается комбинированный алгоритм идентификации точек, в котором объединены достоинства этих двух алгоритмов. Последовательность действий следующая. Выполняется предварительный поиск точки, используя последовательный алгоритм. Для найденной пары точек вычисляется коэффициент корреляции. По величине коэффициента корреляции делается заключение о правильность определения.
Таким образом, имеется два алгоритма для автоматической идентификации начальных точек: корреляционный и комбинированный.
Выполнено исследование по выбору более эффективного алгоритма. В качестве критериев при сравнении использовались правильность измерений и время работы.
Измерения выполнялись по видеоснимкам различных типов местности и различного перекрытия. Для каждой стереопары рассчитывались минимальные и максимальные значения параметров поиска. Ориентирование стереопар выполнялось многократно, используя все возможные комбинации параметров. В среднем ориентирование каждой пары снимков выполнялось 600 раз.
В результате исследования определены оптимальные параметры поиска и установлено, что комбинированный алгоритм поиска более эффективен. Так как при его использовании время автоматического ориентирования стереопары в 2 – 3 раза меньше.
Таким образом, разработан алгоритм автоматического ориентирования снимков стереопары и установлены оптимальные параметры поиска. В СибРКЦ "Земля" и «СибЗемКадастрСъемка» данная разработка используется для создания цифровых ортофотопланов по материалам аэровидеосъемки.
Список литературы
1. Лобанов А. Н., Журкин И. Г. Автоматизация фотограмметрических процессов. – М.: Недра, 1980, с. 240.
2. Макаров А. П., Быков Л. В. «Опыт и перспективы обновления кадастровых планов с применением материалов аэровидеосъемки местности» – Гис-Ассоциация / Информационный бюллетень, №2 (29) – 3 (30), 2001, с. 7-9.
3. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – кн. 2, с. 480.
Похожие работы
-
Оценка образов точек цифровых снимков
Реальные возможности для наиболее полной автоматизации фотограмметрических процессов Заключаются в комплексном использовании ЭВМ и устройств ввода изображений в ЭВМ.
-
Метод стереоизмерений по цифровым изображениям
В настоящее время вопросам обработки цифровых изображений, полученных камерами на ПЗС, уделяется большое внимание в исследованиях советских и зарубежных ученых.
-
Макетные стереопары цифровых снимков для тестирования систем автоматической идентификации соответственных точек
В настоящее время в России в топографо-геодезическое производство широко внедряются цифровые фотограмметрические системы для выполнения всего комплекса фотограмметрических процессов при создании и обновлении карт различного назначения.
-
Тахеометрическая съемка, используемые приборы и формулы
41 Тахеометрическая съемка, используемые приборы и формулы. Сущность тахеометрической съемки заключается в том, что плановое положение характерных (реечных) точек местности определяется полярным способом от линии теодолитного хода, а их высотное положение определяется одним из двух методов: геометрическим или тригонометрическим нивелированием.
-
Мониторинг земель в Заиграевском районе Республики Бурятия
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ФГОУ ВПО «Бурятский Государственный Университет» Биолого-географический факультет Кафедра землепользования и земельного кадастра
-
Создание и использование больших векторно-растровых карт
В мировой и в отечественной практике, ГИС широко используются для подготовки карт к изданию и, в меньшей степени, для аналитической обработки пространственных данных. Под изданием, в данном случае, понимается получение твердой копии любым способом.
-
Организация инженерно-геологических исследований
Инженерно-геологические изыскания разделяются на подготовительный, полевой и камеральный периоды. Главное содержание подготовительного периода — подготовка к проведению полевых и камеральных работ.
-
Количественное прогнозирование месторождений полезных ископаемых: вчера, сегодня, завтра
Современный геолого-поисковый процесс, вследствие практического исчерпания фонда легко открываемых месторождений, выходящих на эрозионный срез, характеризуется использованием большого объема разнообразной геологической информации.
-
Промышленное освоение лесных ресурсов тайги
Промышленное освоение лесных ресурсов тайги ориентируется на "снятие сливок" - то есть использование в данный момент тех ресурсов, которые имеют максимальную ценность, без серьезного учета долговременных перспектив ведения хозяйства.
-
Обновление топографических карт масштаба 1:50000
Общие положения. Способы обновления топографических карт. Геодезическое обоснование. Общая технологическая схема обновления карт по аэрофотоснимкам.