The 8 reference contexts in paper V. Kozlov L., A. Vasilchuk S., В. Козлов Л., А. Васильчук С. (2015) “СУБПИКСЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ДАЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ЦИФРОВОЙ ФОТОКАМЕРЫ // SUB PIXEL IMAGE PROCESSING FOR DISTANCE MEASUREMENT ON THE BASE OF DIGITAL CAMERA” / spz:neicon:pimi:y:2012:i:1:p:115-120

  1. Start
    985
    Prefix
    Однако измерять расстояния до объектов можно также путем анализа фотографических изображений, полученных с помощью цифровой фотокамеры. Пассивные измерители расстояний по анализу цифровых изображений
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    в сравнении с лазерными дальномерами обеспечивают следующие преимущества: – скрытность измерений, т.е. измеряемые объекты не могут обнаружить, что по ним измеряется дальность и производится прицеливание, что важно для решения военных задач; – значительно меньшее энергопотребление и низкая себестоимостью за счет отсутствия мощного дорогостоящего лазера; – лазерные дальномер
    (check this in PDF content)

  2. Start
    3737
    Prefix
    высокой точностью измерений, является актуальной задачей, так как ее решение может дать значительный экономический эффект при ис пользовании в различных областях человеческой деятельности. Методика измерений Предлагаемая методика измерения расстояний и размеров объектов основана на принципах фотограмметрии и корреляционной обработке цифровых изображений стереопары
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    . Если расстояние между камерой и наблюдаемой сценой значительно превышает фокусное расстояние оптической системы, можно считать, что изображение строится в ее фокальной плоскости на расстоянии фокуса f [1].
    (check this in PDF content)

  3. Start
    3951
    Prefix
    Если расстояние между камерой и наблюдаемой сценой значительно превышает фокусное расстояние оптической системы, можно считать, что изображение строится в ее фокальной плоскости на расстоянии фокуса f
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Проекцией измеряемой точки трехмерного пространства M с координатами (X, Y, Z), где Z – расстояние, на фотоприемную матрицу является точка m с координатами (x, y), причем выполняются следующие соотношения: 0 fX xx wZ , 0 fY yy hZ , (1) где x0, y0 – координаты главной точки относительно начала координат фотоприемника; w и h – расстояния между ячейками матричного фото
    (check this in PDF content)

  4. Start
    4592
    Prefix
    Трехмерный вектор точки m внутренних координат камеры будет иметь вид V = (x, y, 1), а трехмерный вектор, соответствующий координатам точки M в пространстве, равен M = (X, Y, Z). Связь координат в пространстве с координатами в плоскости изображения
    Exact
    [2]
    Suffix
    можно выразить соотношением (2) через постоянную матрицу K, которая определяется соотношением (3) и называется калибровочной, или матрицей внутренних параметров камеры: ZVKM, (2) 001 0 0 0 0 y h f x w f K. (3) Для определения координаты объекта достаточно знать его внутренние координаты на фотоприемной матрице V, расстояние до объекта Z и калибровочную матрицу K.
    (check this in PDF content)

  5. Start
    7215
    Prefix
    Для определения меры сходства можно выбирать специфические методики, которые определяются видом используемой корреляционной функции. Например, если исследуемым объектом является объект с вертикальной осью симметрии, вид корреляционной функции значительно упрощается
    Exact
    [3]
    Suffix
    . И наоборот, следует значительно усложнить функцию корреляции и алгоритм поиска, если условия регистрации таковы, что нельзя пренебречь взаимным поворотом объекта и его перспективными искажениями [1].
    (check this in PDF content)

  6. Start
    7503
    Prefix
    И наоборот, следует значительно усложнить функцию корреляции и алгоритм поиска, если условия регистрации таковы, что нельзя пренебречь взаимным поворотом объекта и его перспективными искажениями
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Сдвиг между изображениями Δu = x' – x'' определяется по положению максимального значения двухмерной нормированной корреляционной функции между выделенными изображениями в соответствии с выражением [4]: , 1122 , ,, 22 1122 ,, ( ( , ) )( (,) ) ( , ) ( ( , ) )( (,) ) xx yy xy xx yyxx yy x yx y I x yI I xu yvI R u v I x yII xu yvI , (5) , , ( ,
    (check this in PDF content)

  7. Start
    7708
    Prefix
    Сдвиг между изображениями Δu = x' – x'' определяется по положению максимального значения двухмерной нормированной корреляционной функции между выделенными изображениями в соответствии с выражением
    Exact
    [4]
    Suffix
    : , 1122 , ,, 22 1122 ,, ( ( , ) )( (,) ) ( , ) ( ( , ) )( (,) ) xx yy xy xx yyxx yy x yx y I x yI I xu yvI R u v I x yII xu yvI , (5) , , ( , ) xx yy n xy n I x y I xy , (6) где I1 – сигнал окна сканирования первого изображения; I2 – сигнал окна сканирования второго изображения; Δx, Δy – размер окна по горизонтали и вертикали; n = 1, 2;
    (check this in PDF content)

  8. Start
    11383
    Prefix
    А его соседние узлы с координатами, xm + 1 и xm - 1 имеют значения интенсивности Im + 1 и Im - 1, причем Im + 1 < < Im и Im-1 < Im. Для уточнения величины смещения на заданном интервале проводится локализация максимума путем параболической интерполяции
    Exact
    [5]
    Suffix
    соответствии с выражением: 2222 1111 1111 1 ()() ()() 2 ()() ()() mmmmmmmm mmmmmmmm xxIIxxII x xxIIxxII . (11) Очевидно, что билинейная интерполяция дает разрешение в пределах одного пикселя, равное 1/k, а параболическая интерполяция имеет относительную погрешность 17 %.
    (check this in PDF content)