THE METHOD AND TOOLS DEVELOPMENT FOR WEB-CAMERAS COLOR CORRECTION IN BINOCULAR VISION SYSTEMS

Authors

  • K. Dergachov
  • L. Krasnov
  • O. Cheliadin
  • О. Plakhotnyi

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.2.087

Keywords:

stereoscopic vision systems, color correction of video streaming images of web-cameras of a stereo system, joint rectification and color balance of the left and right chambers

Abstract

Subject of study. The article proposes new methods and tools for color correction of web-cameras in stereo vision systems in order to improve the quality of their work. The goal is a comparative analysis of well-known color correction methods quality Subject of study. The article proposes new methods and tools for color correction of web-cameras in stereo vision systems in order to improve the quality of their work. The goal is a comparative analysis of well-known color correction methods quality indicators and the development of a new methodology and working algorithms for the joint procedure for color correction and rectification of left and right cameras video frames. Objectives: The task was to carry out a theoretical analysis of well-known color correction algorithms quality indicators, to develop new working algorithms, write algorithms program code using Python with needed OpenCV functions. Conduct experimental study of these algorithms. Evaluate stereo system performance in a laboratory, and test the reliability of the results obtained using statistical analysis methods. Methods used: Comparative analysis of known methods and algorithms by statistical modeling, synthesis of new algorithms and evaluation their work effectiveness by conducting laboratory field tests. The results obtained: comparative analysis of the performance of known color correction methods of stereo cameras was carried out, new more efficient algorithms were proposed for solving this problem. Findings. Scientific novelty of the results: new algorithms for correcting the color balance of webcams used in stereoscopic vision systems have been created, featuring high color correction accuracy and working in real time using OpenCV library functions in Python software environment.

Downloads

Download data is not yet available.

References

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

Цифровая обработка изображений как сигналов. Компьютерная графика, лекция, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://www.myshared.ru/slide/529382/

Методы цветокоррекции стереовидео / В. Людвиченко // Video Group CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group), [Электронный ресурс]. – Режим доступа www.compression.ru/video/

Калибровка камеры в программе Camera Calibration Toolbox for Matlab, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/

Linda G. Shapiro and George C. Stockman (2001). Computer Vision. Prentice Hall. pp. 580.

Стереореконструкция / А. Конушин [и др.] // МГУ, ВМиК. – 2008. [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://courses.graphicon. ru/main/vision2008.

Функции стереозрения в OpenCV / А. Кручинин, [Электронный ресурс]. – Режим доступа https://docplayer.ru/53282398-Funkcii-stereozreniya-v-opencv.html

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

Joseph Howse, Joe Minichino, Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python - Second Edition, Packt Publishing, September 2015, Packt Publishing, ISBN: 9781785289774

Saurabh Kapur, Computer Vision with Python 3, Packt Publishing, August 2017, ISBN: 978-1-78829-976-3.

Prateek Joshi, OpenCV with Python By Example, Packt Publishing, September 2015, ISBN: 978-1-78528-393-2..

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.

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/

OpenCV на python: поиск цветного объекта / О. Евсегнеев, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://robotclass.ru/tutorials/opencv-moments-color-object-search/

Гистограмма рисования в OpenCV with Python, [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://qaru.site/questions/371882/drawing-histogram-in-opencv-python

Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение / под ред.А. Л. Бызова. // М.: Мир, 1990. – 172 с

Published

2019-04-11