Научная статья на тему 'Вычисление координат инфракрасных вспышек на объекте для оценки его местоположения'

Вычисление координат инфракрасных вспышек на объекте для оценки его местоположения Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
243
86
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Ильин Максим Анатольевич

Рассматриваются метод идентификации инфракрасных (ИК) маркеров, располагаемых на объекте, и процедура вычисления координат маркеров по видеоизображениям их вспышек в трехкамерной телевизионной системе. Метод оперирует идентификационными областями маркеров, что позволяет отличить один маркер от других с учетом их возможного перекрытия, а также предсказать будущее положение каждого маркера. Метод может найти применение для управления виртуальными декорациями при студийных видеосъемках, построения скелетной анимации и слежения за подвижными объектами.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Ильин Максим Анатольевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Calculating the coordinates of infrared light flashes on background illumination

In this paper the method and algorithm which avoids problems with overlapping one another marker, based on the identification field marker. This method can significantly increase the number of markers in television systems to increase the accuracy of reconstruction of the coordinates, as well as increase the speed of calculation, to allow the system to operate in real time.

Текст научной работы на тему «Вычисление координат инфракрасных вспышек на объекте для оценки его местоположения»

Литература: 1. Введение в биомембранологию /Под ред. А.А. Болдырева. М.: Изд-во МГУ, 1990. 208с. 2. Стрюк Р.И. Адренореактивность и сердечно-сосудистая система/ Стрюк Р.И., Длусская И.Г. // М.: Медицина. 2003. 160c.

3. Steinhauer D. E. Quantitative imaging of sheet resistance with a scanning near-field microwave microscope. / Steinhauer

D. E., Vlahacos C. P., Dutta S. K., Feenstra B. J., Wellstood F. C., Anlage S. M. // Appl. Phys. Lett. 1998. № 72. P. 861 - 863.

4. Щеголева Т.Ю. Исследование биологических объек-

тов в миллиметровом диапазоне радиоволн / Т.Ю. Щеголева // К.: Наук. думка. 1996. 182 с. 5. Гордиенко Ю.

E. Свойства четвертьволнового коаксиального СВЧ измерительного преобразователя для диагностики материалов / Гордиенко Ю. Е., Петров В. В., Полетаев Д. А. // Радиотехника. 2008. № 154. С. 61 - 66. 6. Гордиенко Ю.Е. Вклад колебательных и излучательных потерь в характеристики СВЧ преобразователей с коаксиальной измерительной апертурой. / Г ордиенко Ю.Е., Гуд Ю.И., Полетаев Д.А. // Радиотехника. 2009. № 157. С. 108 - 114. 7. Кураев А. А. Электродинамика и распространение радиоволн. / Кураев А. А., Попкова Т. Л., Синицын А. К. // Мн.: Бестпринт, 2004. 358 с. 8. Лебедев И. В. Техника и приборы СВЧ / Лебедев И. В. // М.: Высш. школа, 1970. 440 с. 9. Бондаренко И.Н. Формирование сигналов сканирования в микроволновой микроскопии с резонаторным микрозондом / Бондаренко И.Н., Гордиенко Ю.Е., Ларкин С.Ю. // Радиотехника. 2009. № 158. С. 59 - 67.

Поступила в редколлегию 14.09.2013

Рецензент: д-р физ.-мат. наук, проф. Лучанинов А.И.

Бородкина Анна Николаевна, аспирант каф. микроэлектронных приборов и устройств ХНУРЭ. Научные интересы: биофизика, радиофизика, СВЧ методы измерений, неразрушающий контроль. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел.: (057) 7021-362.

Гордиенко Юрий Емельянович, д-р физ.-мат. наук, проф., главный научный сотрудник каф. микроэлектроники, электронных приборов и устройств ХНУРЭ. Научные интересы: СВЧ диагностика материалов и объектов, микроэлектронные датчики. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. (057)702-13-62.

Слипченко Николай Иванович, д-р физ.-мат. наук, проф. каф. Микроэлектроники, электронных приборов и устройств, проректор по научной работе ХНУРЭ. Научные интересы: Солнечная энергетика, микроволновая микроскопия материалов и сред. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. (057)702-13-62.

УДК621.397

ВЫЧИСЛЕНИЕ КООРДИНАТ ИНФРАКРАСНЫХ ВСПЫШЕК НА ОБЪЕКТЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЕГО МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ

ИЛЬИН М.А.___________________________

Рассматриваются метод идентификации инфракрасных (ИК) маркеров, располагаемых на объекте, и процедура вычисления координат маркеров по видеоизображениям их вспышек в трехкамерной телевизионной системе. Метод оперирует идентификационными областями маркеров, что позволяет отличить один маркер от других с учетом их возможного перекрытия, а также предсказать будущее положение каждого маркера. Метод может найти применение для управления виртуальными декорациями при студийных видеосъемках, построения скелетной анимации и слежения за подвижными объектами.

Введение

Оптический трекинг, или определение координат объекта и прослеживание его движения оптоэлектронными средствами с применением световых маркеров на объекте, является весьма эффективным. Использование цифровых телевизионных средств, формирующих изображения большого числа маркеров на цифровом видеорастре, еще более повышает эффективность оптического трекинга - появляется возможность оценки всех шести степеней свободы подвижного объекта - его 3D координат и трех углов ориентации. При этом возникают задачи идентификации

каждого маркера системы трекинга и измерения 2D координат центров их видеоизображений, получаемых с разных ракурсов. В существующих системах используются самые разнообразные системы идентификации. Одни применяют метод, определяющий порог яркости, другие системы основаны на изменении спектра каждого маркера, однако все они имеют общий недостаток - существует ограничение на количество маркеров в системе. Поэтому возникает также задача разработки метода идентификации, который позволит снять и это ограничение. С решением сформулированных задач были связаны исследования, отдельные результаты которых приведены ниже.

1.Оценка параметров видеоизображения маркера

Для нахождения координат программа действует по следующему алгоритму:

- определяется порог чувствительности для поиска ярких пятен в зависимости от фона;

- производится поиск областей, имеющих точки, которые превышают этот порог;

- производится яркостный анализ пятна, определяются его границы и рассчитывается интегральная яркость [1].

Основой для обнаружения засветок маркеров на изображении является сегментация. Она представляет собой процесс разбиения изображения на множество областей (наборов пикселей), соответствующих структурным единицам в сцене или определенным объектам. Цель состоит в том, чтобы найти такие объекты, какие представляют интерес по геометрии изображения, и отказаться от избыточной информации, т.е. от

РИ, 2013, № 4

21

областей в изображении, не представляющих такого интереса. Часто это делается в качестве первого шага, прежде чем применяются аналитические алгоритмы, которые позволяют извлекать более абстрактную информацию из данных изображения. Это один из наиболее важных шагов в извлечении информации из изображения. Сегментация изображения является низкоуровневой процедурой, работающей на уровне отдельных пикселей. Существует несколько методов для определения принадлежности пикселя к интересующей зоне. Один из наиболее простых методов для выделения принадлежности пикселя к выбранному сегменту в изображении - это сегментация порога. Она определяет диапазон значений яркости для исходного изображения, тогда пиксели в пределах этого диапазона выбираются, как принадлежащие к области, представляющей интерес, все другие пиксели отклоняются, как принадлежащие к фону. При использовании инфракрасного света в оптической системе слежения маркеры могут быть легко разделены по порогам. Маркеры излучают либо отражают инфракрасный свет, излучения с другими длинами волн будут отфильтрованы, поскольку инфракрасный фильтр установлен в передней части объектива. Таким образом, области в изображении, представляющие маркер, имеют намного более высокие значения яркости по сравнению с (Ьоном. как показано на пне. 1.

$ * »

* *

*

* *

Рис. 2. Крупный план светового пятна засветки маркера

Сегментация и обнаружение засветки могут быть выполнены за один проход, что сводится к снижению требований к памяти и уменьшению количества инструкций для процессора, что улучшает вычислительную производительность.

2. Идентификация маркеров и определение их координат

Идентификация маркеров осуществляется по первому их последовательному включению и дальше контролируется по их идентификационным областям (рис. 3).

Рис. 3. Идентификационные области маркеров

*

• * *

• •

Рис. 1. Вид засветок ИК маркеров

Для определения положения маркера на изображении вычисляется взвешенный вклад пикселей, принадлежащих к маркеру. Для сферических маркеров это обычно соответствует центру маркера. Рис. 2 показывает крупным планом вид одного пятна. Видно, что яркость пикселей возрастает по направлению к центру пятна. Если F(j,k) является яркостью пикселя в позиции j,k, то координаты центра засветки по горизонтали и вертикали (u, v) в пикселях рассчитываются следующим образом [2]:

u Kу'=1 УЭиш v 1У'=1 УЭад u = У'=1 У Kj v = У'=1 У Kj ’

где J,K - общее количество пикселей по горизонтали и вертикали соответственно.

Размеры идентификационных областей маркеров выбираются в блоке синхронизации системы в зависимости от скорости движения объекта, чтобы координаты новых положений маркеров не выходили за пределы своих областей. При возможном перекрытии двух областей идентификация маркеров осуществляется согласно векторам их движения. Если в какой-то момент времени невозможно идентифицировать маркеры, что маловероятно, то их координаты не принимают участие в расчетах 3D координат объекта [3].

После включения, в каждом следующем кадре, устройство обработки информации определяет новые координаты центров засветки маркеров и идентифицирует засветки маркеров по их нахождению в соответствующих идентификационных областях предыдущего кадра. Затем осуществляется перемещение этих идентификационных областей для расположения их центров в точках растра с новыми координатами центров засветок соответствующих маркеров в целях проведения дальнейших оценок координат маркеров. В результате определяются текущие координаты центров засветок всех маркеров и осуществляется их идентификация. Алгоритм идентификации приведен на рис. 4.

22

РИ, 2013, № 4

Был разработан алгоритм, основанный на предсказании положения засветок, что позволяет ускорить поиск, начав его в месте наиболее вероятного появления засветки, при разных ограничениях, выявленных экспериментальным путем.

Далее находятся координаты маркеров по засветкам на светочувствительных матрицах измерительных видеокамер телевизионной системы. Для этого определяются матрицы вращения и переноса, а также учитываются внутренние параметры камеры, такие как фокусное расстояние и центр координат.

В гомогенных координатах проективное преобразование записывается как

m = PM,

cos pcos у cospsin у -sin p

sin asin p cos у — cos asin y sin asin p sin y+cos asin y sin acos p sin a sin p cos y+cos asin y cos asin p sin y— sin asin y cos ycos p

ku kc U0

0 kv v0

0 0 1

где m = (u,v,s)T, M = (X,Y,Z,S)T.

В общем виде матрица калибровки внутренних параметров измерительных камер следующая [4]:

K. =

здесь ku и kv выражают горизонтальное и вертикальное фокусное расстояние с точки зрения размеров пикселя; kc - параметр, учитывающий отклонение плоскости матрицы от плоскости линз; u0,v0 - координаты фокальной точки.

Поскольку требуемое соотношение сторон ячеек ПЗС матриц измерительных видеокамер 1:1, то матрица калибровки

f 0 u(

0 f v,

K =

0 0 1

Для каждой камеры телевизионной системы проективная матрица Pi представляется произведением следующих матриц:

P1 =

0 —1 vi

1 0 -u]

—v 0

K [ri • T ]

где Ri, Ti - матрицы вращения и переноса, первая матрица учитывает ошибку перепроецирования; Кі -матрица калибровки.

Матрица Ri (3 X 3) содержит координаты объекта в евклидовой системе координат XYZ и углы вращения a, р, y вокруг, соответственно, осей X,Y,Z по часовой стрелке:

Рис. 4. Алгоритм идентификации маркеров С учетом матрицы переноса T выражение можно представить в виде P1 = ^A^b1 ", где для трехкамерной телевизионной системы

A1 = [Ai A2

Аз

здесь

A, =

R3l(v — U0) — fR2l

fR11 + R3i(v0 — u) fR11 + R31(v0 — u)

' 1 c 1 j3

"1 0 0 " cos p 0 - sin p cos y - sin y 0"

Ri = 0 cos a sin a 0 1 0 - sin y cos y 0 = A2 = fR12 + R 32 (v0 U) U (fR 22 + U0R32) - v (fR 12 + v0R32)

0 - sin a cos a sin p 0 cos p 0 0 1 jyr% 1 . __ \

A3

РИ, 2013, № 4

R33(v0 — u) — fR13 u(fR 23 + U0R33) — v(v0R33 — fR13 )

23

23

33

и

T3i(v - U0)- fT21

b1 =

T3i(Vo - U) - fTn u(fT21 + U0T31) - V(fT11 + V0T31)

Реконструкция 3D точки M осуществляется методом наименьших квадратов [5]: M = (ATA)-1 ATb.

После определения всех засветок на изображении одной камеры для каждой из них вычисляются эпиполярные линии, относящиеся к другим камерам, и оптимизируется с их помощью поиск точек соответствия вблизи этих линий. Если у нас есть две соответствующие засветки на изображениях с двух камер, засветку на изображении с третьей надо искать вблизи точки пересечения двух эпиполярных линий.

Выводы

Разработанный метод идентификации маркеров позволяет надежно соотнести рассчитанные координаты центров засветок с определенным маркером, что расширяет возможности трекинга, так как появляется возможность использования большого числа маркеров. Ожидается также сокращение времени расчета

координат маркеров за счет предварительного определения возможного перекрытия маркеров и предсказания их будущих положений.

Литература: 1. RohlfJ. A High Perfomance Multiprocessing Toolkit for Real Time 3D Graphic / J. Rohlf, J. Helman / [In A. Glassner, editor]. Proceedings of SIGGRAF, IRIS ’94, 1994. 2. Automatic color blob segmentation and fast arbitrary shape tracking/ Bizhong W. etc.// Visual information engeneering, 2008. P. 408-413. 3. Faugeras D. Three dimensional computer vision / D. Faugeras. The MIT Press, 1992. 4. Faugeras D. The geometry of multiple images / D. Faugeras, Q.-T. Luong, The MIT Press, 2001. 5. Foursa M. Real-time infrared tracking system for Virtual Environments / M. Foursa // ACM SIGGRAPH VRCAI conference proceedings, 2004. Р. 427-430.

Поступила в редколлегию 11.10.2013

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рецензент: д-р техн. наук, проф. Синотин А.М.

Ильин Максим Анатольевич, мл. науч. сотр. ПНИЛ ЗА кафедры радиоэлектронных систем ХНУРЭ. Научные интересы: радиотехнические и телевизионные системы. Адрес: Украина, 61000, Харьков, ул. Чернышевского 25, тел. 706-19-36, e-mail: [email protected].

24

РИ, 2013, № 4

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.