Методики сопоставления особых точек в задаче визуальной навигации БПЛА

Дмитрий Николаевич Степанов

Аннотация


Статья посвящена разработке и экспериментальному сравнению методик сопоставления особых точек на изображениях — снимках земной поверхности с камер, установленных на беспилотном летательном аппарате (БПЛА) и искусственном спутнике Земли. Главная особенность задачи состоит в том, что одно из изображений (спутниковый снимок) разбит на фрагменты. Разработанные методики являются частью комплекса алгоритмов, предназначенных для определения положения и ориентации БПЛА с использованием средств, методов и алгоритмов технического зрения. Приведено описание технологии моделирования полета и решения задачи позиционирования. Особые точки на изображениях выделяются с помощью алгоритма SURF. Также исследован подход к сопоставлению, основанный на разбиении множества особых точек на два подмножества в зависимости от знака лапласиана. Предложены способы увеличения производительности сопоставления точек.


Ключевые слова


БПЛА; особые точки; SURF; компьютерное зрение; спутниковые снимки; полный перебор; поисковый индекс; сопоставление изображений

Полный текст:

PDF

Литература


Кабмин РФ предложил изменить законодательство для использования БПЛА. URL: http://ria.ru/politics/20150217/1048089808.html (дата обращения: 14.07.2015).

Correlation based similarity measures — Summary. URL: https://siddhantahuja.wordpress.com/tag/sum-of-absolute-differences-sad (дата обращения: 14.07.2015).

Harris, C. A combined corner and edge detector / C. Harris, M. Stephens // Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference — 1988 — P. 147—151. DOI: 10.5244/c.2.23.

Гаганов, В. Инвариантные алгоритмы сопоставления точечных особенностей на изображениях /В. Гаганов // Компьютерная графика и мультимедиа — 2009. Выпуск №7(1) — URL: http://cgm.computergraphics.ru/issues/issue17/invariant_features (дата обращения: 06.07.2015)

Lowe, D.G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints / D.G. Lowe // International Journal of Computer Vision — 2004 — Vol. 60, Issue 2 — P. 91–110. DOI: 10.1023/b:visi.0000029664.99615.94.

Bay, H. SURF: Speeded Up Robust Features / H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, L Van Gool // Computer Vision and Image Understanding (CVIU) — 2008. — Vol. 110, №. 3 — 14 p. DOI: 10.1016/j.cviu.2007.09.014.

Mikolajczyk, K. A performance evaluation of local descriptors / K. Mikolajczyk, C. Schmid // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence — 2005 — Vol. 10, №. 27 — P. 1615 1630. DOI: 10.1109/tpami.2005.188.

Bouguet, J. Y. Pyramidal implementation of the Lucas Kanade feature tracker / J. Y. Bouguet // Intel Corporation, Microprocessor Research Labs — 2000 — 9 p.

Muja, M. Fast Approximate Nearest Neighbors with Automatic Algorithm Configura-tion / M. Muja, D.G. Lowe // International Conference on Computer Vision Theory and Application VISSAPP'09 — 2009 — P. 331 340

Степанов, Д.Н., Тищенко, И.П., Поляков, А.В., Ватутин, В.М., Соболев, Д.Б. Подсистема определения положения и ориентации беспилотного летательного аппарата / Д.Н. Степанов, И.П. Тищенко, А.В. Поляков, В.М. Ватутин, Д. Б.Соболев, // Ракетно-космическое приборостроение и информационные технологии. 2012: Труды V Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий» (Москва, 5-7 июня 2012 г.) / под ред. Ю.М. Урличича, А.А. Романова. — М.: Радиотехника, 2013. С. 9–27.

Kamarainen, J.-K. Invariance Properties of Gabor Filter Based Features — Overview and Applications / J.-K. Kamarainen, V. Kyrki, H. Kälviäinen // IEEE Transactions on Image Processing — 2006. — Vol. 15, No. 5 — 12 p. DOI: 10.1109/tip.2005.864174.

Степанов, Д.Н. Методы и алгоритмы определения положения и ориентации беспилотного летательного аппарата с применением бортовых видеокамер / Д.Н. Степанов // Программные продукты и системы (международный журнал) — 2014. — Т. 1, № 1. URL: http://www.swsys.ru/index.php?page=article&id=3776 (дата обращения: 06.07.2015).

Stewenius. H. Recent developments on direct relative orientation / H. Stewenius, C. Engels, D. Nister. // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing — 2006. — Vol. 60, Issue 4 — P. 284–294. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2006.03.005.

Fischler, M.A. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography / M.A. Fischler, R.C. Bolles // Comm. Of the ACM 24 — 1981. P. 381–395. DOI: 10.1145/358669.358692.

Кравцов, А. Общая формулировка задачи внешней калибровки камеры / А. Кравцов, В. Вежневец // Компьютерная графика и мультимедиа — 2003. — Выпуск №1(2) URL: http://cgm.computergraphics.ru/content/view/34 (дата обращения: 06.07.2015).

FLANN — Fast Library for Approximate Nearest Neighbors. URL: http://www.cs.ubc.ca/~mariusm/index.php/FLANN/FLANN (дата обращения: 06.07.2015).

Bradski, G. A. Learning OpenCV / G. Bradski., A. Kaehler // O'Reilly Media — Sep-tember 2008 — 576 p.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse150402