кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем и технологий Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики
Актуальность. Сокращение вычислительной сложности процедуры совмещения изображений является актуальной областью исследования. В статье рассматривается задача обработки изображений городской местности, полученных при съемке беспилотным летательным аппаратом. Разработка быстродействующей методики совмещения позволит строить цифровую карту местности по изображениям, снимаемым несколькими летательными аппаратами за ограниченное время (в идеале в режиме реального времени), что может быть использовано для решения оперативных задач.
Цель (исследования). Снижение вычислительной сложности процедуры совмещения за счет предварительной оценки параметров по ограниченной выборке так называемых точек интереса.
Методы: аналитический обзор релевантных научных публикаций, эксперимент, алгоритмизация.
В ходе решения научной задачи была разработана методика совмещения изображений, снятых беспилотным летательным аппаратом, для создания цифровой карты местности; была предложена модификация ранее разработанной методики, позволяющая снизить вычислительную сложность при обработке изображений, основанная на предположении об ограниченности диапазона изменения параметров трансформаций; отмечено преимущество усовершенствованной методики и удовлетворительные результаты проверки на данных натурной видеосъемки.
Результат. Предложена усовершенствованная методика совмещения изображений, которая характеризуется меньшим временем обработки, чем исходная. Экспериментальная проверка показала снижение времени в два раза (с 50 до 23 с), а также удовлетворительный результат совмещения 100 пар снимков.
Научная новизна работы определяется авторским подходом к сужению диапазона коэффициента масштабирования и угла поворота при сопоставлении фрагментов совмещаемых изображений. Подход предложен впервые.
Значимость (теоретическая). Было подтверждено предположение, что фрагменты изображения городской местности, снятые беспилотным летательным аппаратом, имеют ограниченный диапазон трансформации по коэффициенту масштабирования и углу поворота.
Значимость (практическая). Результаты исследований могут быть использованы при создании системы технического зрения для формирования цифровой карты местности в режиме реального времени, обеспечивающей решение оперативных задач по обнаружению и отслеживанию перемещения объектов интереса.
Relevance. Reducing the computational cost of image alignment procedures is an important field of research. The article considers the problem of processing urban infrastructure images obtained by UAV. The development of a high-speed method will make it possible to construct a digital map of an area by images from several UAVs in a limited time (ideally in real-time), which can be used to solve operational problems.
Purpose of the work. Reducing the computational cost of the alignment procedure by preliminary estimating the parameters based on a limited sample of interest points.
Methods used: analytical review of relevant scientific publications, experiment, algorithmization.
The method for Image Alignment of Urban Infrastructure Images by UAV Shooting to make a digital map was developed to solve a scientific problem; the previously developed technique was enhanced; it reduced the computational complexity of image processing; the basis of the enhancement was the assumption that the transformation parameters range is limited; the advantage of the enhanced methodology were noted in the research.
Results. An enhanced method of image alignment is proposed, which is characterized by shorter processing time than the original one. Experimental testing showed a reduction in time by half (from 50 s to 23 s), as well as a satisfactory result in combining 100 pairs of images.
The work scientific novelty is determined by the author's approach to narrowing the range of the scaling coefficient and rotation angle for fragments matched of the alignment images. The approach is proposed for the first time.
Theoretical significance. The assumption was confirmed that fragments of the image of urban infrastructure taken by UAV have a limited range of transformation of scaling and rotation.
Practical significance. The research results can be used to make a machine vision system for digital map constructions in real-time. It provides a solution to operational problems of objects detecting and tracking the movement.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.