Метод формирования панорамных изображений по мультиспектральным данным беспилотного летательного аппарата, учитывающий дисторсию камеры

  • Алексей Андреевич Ломако Институт прикладных физических проблем им. А. Н. Севченко БГУ, ул. Курчатова, 7, 220045, г. Минск, Беларусь

Аннотация

Работа посвящена исследованию и модификации существующих методов объединения ряда изображений, получаемых с использованием мультиспектральной камеры, установленной на беспилотном летательном аппарате, в  единое панорамное изображение в  целях его дальнейшей тематической обработки. Предложен обобщенный метод для автоматизированного решения данной задачи на основе существующих детекторов и  дескрипторов особых областей изображений, а также разработанного метода фильтрации совпадений особых областей. Проведен анализ по выбору оптимальных детекторов и дескрипторов особых точек для задач сшивки изображений участков лесного массива. Установлено, что комбинация методов ORB и FREAK показывает лучшие результаты в поиске и описании особых точек для указанных выше задач, чем методы BRISK, SURF и ORB. Особое внимание уделено важности определения и коррекции дисторсии камеры, используемой при получении данных, изложены применяемый метод и результаты коррекции дисторсии. Оценено влияние дисторсии съемочной аппаратуры на среднеквадратичное отклонение смещения между особыми точками при совмещении данных. Показано, что предложенный метод автоматического получения панорамных мультиспектральных изображений при решении задачи сшивки ряда мультиспектральных изображений позволяет осуществлять сшивку изображений со средней точностью до 5 пк.

Биография автора

Алексей Андреевич Ломако, Институт прикладных физических проблем им. А. Н. Севченко БГУ, ул. Курчатова, 7, 220045, г. Минск, Беларусь

научный сотрудник лаборатории дистанционной фотометрии отдела аэрокосмических исследований

Литература

  1. Lu H, Fan T, Ghimire P, Deng L. Experimental evaluation and consistency comparison of UAV multispectral minisensors. Remote Sensing. 2020;12(16):2542. DOI: 10.3390/rs12162542.
  2. Losev SV. Resistance of phase correlation method to disturbances at creating of panoramic digital images. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Priborostroenie. 2015;58(11):908–914. Russian. DOI: 10.17586/0021-3454-2015-58-11-908-914.
  3. Kaehler A, Bradski G. Learning OpenCV 3. Loukides M, editor. Sebastopol: O’Reilly Media; 2016. 1022 p. Russian edition: Kaehler A, Bradski G. Izuchaem OpenCV 3. Slinkin AA, translator; Movchan D, editor. Moscow: DMK Press; 2017. 826 p.
  4. Dzhgarkava GM, Lavrov DN. [Using the SURF method to identify stable image features when detecting spherical panoramic observations]. Matematicheskie struktury i modelirovanie. 2011;22:95–100. Russian.
  5. Makarov AS, Bolsunovskaya MV. Comparative analysis of methods for detecting special points in images at different levels of illumination. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Computer Science. Telecommunications and Control Systems. 2018;11(2):7–18. Russian. DOI: 10.18721/JCSTCS.11201.
  6. Pahirka AI, Zotin AG, Buryachenko VV. Creation panoramic aerial images from quadcopter. Software & Systems. 2018;31(2): 362–367. Russian. DOI: 10.15827/0236-235X.122.362-367.
  7. Tassov KL, Fedotov AL. Formation of panoramic images from cameras of video recording of a car stream. Scientific Periodical of the Bauman MSTU. Science and Education [Internet]. 2012 [cited 2022 March 20];7:223–230. Available from: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-panoramnyh-izobrazheniy-ot-kamer-videoregistratsii-avtomobilnogo-potoka/viewer. Russian.
  8. Tucker CJ. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment. 1979; 8(2):127–150. DOI: 10.1016/0034-4257(79)90013-0.
  9. Gowravaram S, Chao H, Molthan A, Zhao T, Tian P, Flanagan H, et al. Spectral reflectance estimation of UAS multispectral imagery using satellite cross-calibration method. GSICS Quarterly. 2022;15(4):3–5.
Опубликован
2022-06-15
Ключевые слова: компьютерное зрение, коэффициенты дисторсии, панорамное изображение, детекторы точек, дескрипторы точек
Как цитировать
Ломако, А. А. (2022). Метод формирования панорамных изображений по мультиспектральным данным беспилотного летательного аппарата, учитывающий дисторсию камеры. Журнал Белорусского государственного университета. Физика, 2, 60-69. https://doi.org/10.33581/2520-2243-2022-2-60-69