РОЗРОБКА МЕТОДІВ І ЗАСОБІВ КОЛІРНОЇ КОРЕКЦІЇ WEB-КАМЕР В СИСТЕМАХ БІНОКУЛЯРНОГО ЗОРУ
Ключові слова:
стереоскопічні системи технічного зору, колірна корекція зображень відеопотоку web-камер стереосистеми, спільна ректифікація і колірний баланс лівого і правого камер
Анотація
Предмет вивчення. У статті запропоновано нові методи і засоби колірної корекції web-камер в системах стереозору з метою підвищення якості їх роботи. Метою є порівняльний аналіз показників якості відомих методів корекції кольору і розробка нової методики і робочих алгоритмів спільної процедури колірної корекції та ректифікації фреймів відеопотоку лівої і правої камер. Завдання: Ставилося завдання провести теоретичний аналіз показників якості відомих алгоритмів корекції кольору, розробити нові робочі алгоритми, програмні коди цих алгоритмів написати на мові Python c використанням необхідних функцій OpenCV. Провести експериментальні дослідження цих алгоритмів. Оцінити ефективність роботи стереосистеми в лабораторних умовах, а достовірність отриманих результатів перевірити методами статистичного аналізу. Використовувані методи: порівняльний аналіз відомих методів і алгоритмів шляхом статистичного моделювання, синтез нових алгоритмів і оцінка ефективності їх роботи шляхом проведення лабораторних натурних випробувань. Отримані результати: проведено порівняльний аналіз ефективності роботи відомих методів колірної корекції камер стереосистеми, запропоновані нові більш ефективні алгоритми для вирішення цього завдання. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів: створено нові алгоритми корекції колірного балансу web-камер, використовуваних в стереоскопічних системах технічного зору, що відрізняються високою точністю колірної корекції і працюють в реальному масштабі часу з застосуванням функцій бібліотеки OpenCV в програмному середовищі Python.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Использование web-камер в качестве источника потока стереопар / С. И. Протасов, С. Д. Кургалин, А. А. Крыловецкий // Воронеж, Вестник ВГУ, Серия: системный анализ и информационные технологии, 2011, № 2
2. Цифровая обработка изображений как сигналов. Компьютерная графика, лекция, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://www.myshared.ru/slide/529382/
3. Методы цветокоррекции стереовидео / В. Людвиченко // Video Group CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group), [Электронный ресурс]. – Режим доступа www.compression.ru/video/
4. Калибровка камеры в программе Camera Calibration Toolbox for Matlab, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/
5. Linda G. Shapiro and George C. Stockman (2001). Computer Vision. Prentice Hall. pp. 580.
6. Стереореконструкция / А. Конушин [и др.] // МГУ, ВМиК. – 2008. [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://courses.graphicon. ru/main/vision2008.
7. Функции стереозрения в OpenCV / А. Кручинин, [Электронный ресурс]. – Режим доступа https://docplayer.ru/53282398-Funkcii-stereozreniya-v-opencv.html
8. Методы формирования изображений стереопары с заданным значением параллакса / В. Г. Чафонова, И. В. Газеева, Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics 2014, № 6 (94), Санкт-Петербургский государственный университет кино и телевидения, Санкт-Петербург, 191119, Российская Федерация, vi777@nextmail.ru
9. Joseph Howse, Joe Minichino, Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python - Second Edition, Packt Publishing, September 2015, Packt Publishing, ISBN: 9781785289774
10. Saurabh Kapur, Computer Vision with Python 3, Packt Publishing, August 2017, ISBN: 978-1-78829-976-3.
11. Prateek Joshi, OpenCV with Python By Example, Packt Publishing, September 2015, ISBN: 978-1-78528-393-2..
12. Библиотека компьютерного зрения OpenCV [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tututoria/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html.
13. Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP [Электронный ресурс] / А. В. Бовыкин [и др.]/ – Электрон. текстовые данные. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016. – 515 с. – Режим доступа: http://www.iprbooksshop.ru/39564/
14. OpenCV на python: поиск цветного объекта / О. Евсегнеев, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://robotclass.ru/tutorials/opencv-moments-color-object-search/
15. Гистограмма рисования в OpenCV with Python, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://qaru.site/questions/371882/drawing-histogram-in-opencv-python
16. Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение / под ред.А. Л. Бызова. // М.: Мир, 1990. – 172 с
2. Цифровая обработка изображений как сигналов. Компьютерная графика, лекция, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://www.myshared.ru/slide/529382/
3. Методы цветокоррекции стереовидео / В. Людвиченко // Video Group CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group), [Электронный ресурс]. – Режим доступа www.compression.ru/video/
4. Калибровка камеры в программе Camera Calibration Toolbox for Matlab, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/
5. Linda G. Shapiro and George C. Stockman (2001). Computer Vision. Prentice Hall. pp. 580.
6. Стереореконструкция / А. Конушин [и др.] // МГУ, ВМиК. – 2008. [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://courses.graphicon. ru/main/vision2008.
7. Функции стереозрения в OpenCV / А. Кручинин, [Электронный ресурс]. – Режим доступа https://docplayer.ru/53282398-Funkcii-stereozreniya-v-opencv.html
8. Методы формирования изображений стереопары с заданным значением параллакса / В. Г. Чафонова, И. В. Газеева, Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics 2014, № 6 (94), Санкт-Петербургский государственный университет кино и телевидения, Санкт-Петербург, 191119, Российская Федерация, vi777@nextmail.ru
9. Joseph Howse, Joe Minichino, Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python - Second Edition, Packt Publishing, September 2015, Packt Publishing, ISBN: 9781785289774
10. Saurabh Kapur, Computer Vision with Python 3, Packt Publishing, August 2017, ISBN: 978-1-78829-976-3.
11. Prateek Joshi, OpenCV with Python By Example, Packt Publishing, September 2015, ISBN: 978-1-78528-393-2..
12. Библиотека компьютерного зрения OpenCV [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tututoria/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html.
13. Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP [Электронный ресурс] / А. В. Бовыкин [и др.]/ – Электрон. текстовые данные. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016. – 515 с. – Режим доступа: http://www.iprbooksshop.ru/39564/
14. OpenCV на python: поиск цветного объекта / О. Евсегнеев, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://robotclass.ru/tutorials/opencv-moments-color-object-search/
15. Гистограмма рисования в OpenCV with Python, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://qaru.site/questions/371882/drawing-histogram-in-opencv-python
16. Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение / под ред.А. Л. Бызова. // М.: Мир, 1990. – 172 с
Опубліковано
2019-04-11
Як цитувати
Dergachov K. Розробка методів і засобів колірної корекції web-камер в системах бінокулярного зору / K. Dergachov, L. Krasnov, O. Cheliadin, PlakhotnyiО. // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2019. – Т. 2 (54). – С. 87-98. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.2.087.
Розділ
Інформаційні технології
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
