Двухэтапное формирование пространственного преобразования для совмещения изображений
Гошин Е.В., Котов А.П., Фурсов В.А.

Институт систем обработки изображений РАН,
Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва
(национальный исследовательский университет) (СГАУ)

Аннотация:
В статье рассматривается задача совмещения изображений. Анализируется случай совмещения пары изображений одной сцены, зарегистрированной разными сенсорами. Обсуждаются проблемы, возникающие в случае, когда на изображении имеется малоинформативная область, в которой часто возникают ошибки при определении соответствующих точек. Предлагается технология, в которой по надёжным соответствующим точкам в информативной области изображения строится проективное преобразование, которое затем используется для задания и уточнения соответствующих точек. Приводятся результаты экспериментов, иллюстрирующие эффективность технологии.

Ключевые слова :
обработка цифровых изображений, совмещение, проективное преобразование, аффинное преобразование, триангуляция Делоне.

Литература:

  1. Бессмельцев, В.П. Быстрый алгоритм совмещения изображений для контроля качества лазерной микрообработки / В.П. Бессмельцев, Е.Д. Булушев // Компьютерная оптика. – 2014. – Т. 38, № 2. – C. 343-350.
  2. Мясников, В.В. Метод обнаружения транспортных средств на цифровых аэрофото- и космических изображениях дистанционного зондирования Земли / В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36, № 3. – C. 429-438.
  3. Ильясова, Н.Ю. Компьютерная технология восстановления пространственной структуры коронарных сосудов по ангиографическим проекциям / Н.Ю. Ильясова, Н.Л. Казанский, А.О. Корепанов, А.В. Куприянов, А.В. Устинов, А.Г. Храмов // Компьютерная оптика. – 2009. – Т. 33, № 3. – C. 281-317.
  4. Crum, W.R. Non-rigid image registration: theory and practice / W.R. Crum, T. Hartkens, D.L.G. Hill // The British Journal of Radiology. – 2014. – Vol. 77. – P. 140-153.
  5. Chui, H. A new point matching algorithm for non-rigid registration / H. Chui, A. Rangarajan // Computer Vision and Image Understanding. – 2003. – Vol. 89(2). – P. 114-141.
  6. Loeckx, D. Nonrigid image registration using free-form deformations with a local rigidity constraint / D. Loeckx, F. Maes, D. Vandermeulen, P. Suetens //Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention–MICCAI 2004. – Springer Berlin Heidelberg, 2004. – P. 639-646.
  7. Ke, Y. PCA-SIFT: A more distinctive representation for local image descriptors / Y. Ke, R. Sukthankar // Computer Vision and Pattern Recognition – 2004. CVPR 2004. – Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on. – IEEE, 2004. – Vol. 2. – P. 506-513.
  8. Bay, H. Surf: Speeded up robust features / H. Bay, T. Tuytelaars, L. Van Gool // Computer Vision–ECCV 2006. – Springer Berlin Heidelberg, 2006. – P. 404-417.
  9. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений / У. Претт. – Пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – 790 с.
  10. Raguram, R. A comparative analysis of RANSAC techniques leading to adaptive real-time random sample consensus / R. Raguram, J.M. Frahm, M. Pollefeys // Computer Vision–ECCV 2008. – Springer Berlin Heidelberg, 2008. – P. 500-513.

© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20