Взаимное ориентирование последовательности снимков для устранения нежелательных объектов переднего плана Текст научной статьи по специальности «Математика»

В таблице приведены те типы лесов и пород деревьев, которые встречаются в Сибирском федеральном округе. Результаты сегментирования аэрофотоснимка представлены на рисунке.

Достоверность компьютерного дешифрирования формально характеризуется отношением числа правильно классифицируемых пикселов к их общему числу и составляет в среднем 70-85 %, заметно падая с увеличением набора дешифрируемых объектов. Также стоит отметить, что при сканировании поздней весной или в начале лета, в связи с неполным развитием крон у лиственных, а также поздним летом или в начале осени, когда лиственные деревья фиксируются на аэроснимках более светлым фототоном, чем темно-хвойные задача кластеризации решается эффективнее

Библиографические ссылки

1. Медведев Е. М., Данилин И. М., Мельников С. Р. Лазерная локация земли и леса // Геолидар, Геоскос-мос. 2007. 230 с.

2. Favorskaya M. N., Tkacheva A. A. Rendering of Wind Effects in 3D Landscape Scenes // Original

Research Article Procedia Computer Science. 2013. Vol. 22, pp. 1229-1238.

3. Ткачева А. А. Применение алгоритма SpaceColonization при трехмерном моделировании сложных природных объектов // Вестник СибГАУ. 2014. Вып. 1(53). С. 85-91.

References

1. Medvedev E. M., Danilin I. M., Melnikov S. R. Laser location of Earth and Forest / // Geolidar, Geokosmos, 2007. 230 p.

2. Favorskaya M. N., Tkacheva A. A. Rendering of Wind Effects in 3D Landscape Scenes // Original Research Article Procedia Computer Science. 2013. Vol. 22, pp. 1229-1238.

3. Tkacheva A. A. Space Colonization algorithm application in three-dimensional modeling of complex natural objects // Vestnik SibGAU. 2014. No. 1(53), pp. 85-91.

© Ткачева А. А., 2015

УДК 004.932

ВЗАИМНОЕ ОРИЕНТИРОВАНИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ СНИМКОВ ДЛЯ УСТРАНЕНИЯ НЕЖЕЛАТЕЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ ПЕРЕДНЕГО ПЛАНА

А. И. Томилина, А. С. Савельев

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 Е-mail: nastomila@gmail.com, alxsave@gmail.com

Рассмотрена проблема удаления нежелательных объектов переднего плана с изображений с помощью извлечения желаемой сцены из последовательности снимков. Для выполнения взаимного ориентирования снимков предложено выбрать базисную систему определения элементов взаимного ориентирования. Результаты исследования могут быть применены для дистанционного зондирования Земли.

Ключевые слова: взаимное ориентирование снимков, сегментация изображений, удаление отражений, удаление препятствий, разложение изображения и видео.

RELATIVE ORIENTATION OF THE SEQUENCE OF IMAGES TO ELIMINATE UNWANTED

FOREGROUND OBJECTS

A. I. Tomilina, A. S. Savelev

Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: nastomila@gmail.com, alxsave@gmail.com

Решетнеескцие чтения. 2015

In this paper we consider the problem of removing unwanted foreground objects from images with the help of cure desired scenes from image sequences. To perform relative orientation it is promposed to select a basis system of element definitions for relative orientation. The results of the study can be applied for the remote sensing of Earth.

Keywords: relative image orientation, image segmentation, reflection removal, occlusion removal, image and video decomposition.

Зачастую условия съемки изображений оказываются далекими от оптимальных, заставляя делать фотографии через отражающие поверхности и различные препятствия. Например, при съемке через стекло окна отражения от объектов, находящихся в помещении, могут препятствовать созданию чистого снимка вида, который мы пытаемся запечатлеть. Также, чтобы сфотографировать животных в зоопарке, возможно придется делать снимок через клетку или забор. Такие визуальные препятствия зачастую невозможно избежать только путем изменения положения камеры или плоскости съемки, и существующие вычислительные подходы до сих пор недостаточно сильны в удалении таких препятствий с изображений с легкостью. Другие профессиональные решения, такие как поляризованные линзы (для удаления отражений), могут облегчить некоторые из этих ограничений, но они не доступны для обычного пользователя.

OipzfcCHHun oCkki Стекло Изображение ограненного объекта Фон (Основная сцена)

а

ЗаЗор

б

Фон (Основная сцена}

Отражающие или препятствующие элементы, как правило, расположены в промежутке между камерой и основной сценой, в результате чего они имеют разную глубину со сценой, которую необходимо извлечь (рис. 1). Таким образом, вместо того, чтобы делать один снимок, предлагается создавать короткую последовательность изображений, слегка перемещая камеру. Процесс съемки похож на съемку панорамы, причем камера должна двигаться вдоль оси Х желательно без вращения. На основании различий в движении слоёв из-за визуального параллакса, изображение можно разделить на 2 слоя: изображение фона и изображение препятствия. Однако существует ограничение к снимаемой сцене: сцена должна быть статична во время съемки, но стоит отметить, в большинстве случаев данное условие выполняется [1].

Итак, мы имеем последовательность снимков, и для того, чтобы более точно отделить препятствие от фона прежде дальнейшей обработки, необходимо эти снимки взаимно сориентировать, чтобы избежать ошибок. Установку снимков относительно друг друга на момент фотографирования называют взаимным ориентированием, при этом соответствующие лучи пересекаются и создают модель объекта в произвольном масштабе и произвольно ориентированную в пространстве. Для этой цели часто используется базисная система определения элементов взаимного ориентирования (рис. 2) [3].

Рис. 1. Модель создания изображения: а - съемка через окно; б - съемка через забор

В данной работе предлагается вычислительный подход к съемке через препятствующие элементы. Вместо захвата одного изображения, предлагается брать короткую последовательность изображений, слегка перемещая камеру. Различия, которые существуют в относительном положении препятствующих элементов и фона, получаемые при съемке в движении, позволяют отделить препятствия от нужного фона, в результате чего может быть получена сцена, на которой нет визуальных препятствий. Результаты данной работы могут быть использованы во многих предметных областях, в том числе в аэрокосмической отрасли для дистанционного зондирования Земли, предоставляя возможность удаления ненужных объектов со снимка [2].

Рис. 2. Базисная система определения элементов взаимного ориентирования пары снимков

Элементами взаимного ориентирования в этой системе являются:

A'i - угол в главной базисной плоскости S1O1S2 левого снимка между главным лучем (оптической осью) левой связки S1o1 и перпендикуляром к базису;

Х'1 - угол на левом снимке между осью y1 и следом плоскости S1o1Y'1;

а'2 - угол в главной базисной плоскости левого снимка между перпендикуляром к базису и проекцией главного луча оптической (оптической оси) правой связки S2o2;

ю'2 - угол между проекцией главного луча (оптической оси) правой связки на базисную плоскость левого снимка и главным лучом S2o2;

Х'2 - угол на правом снимке между осью y2 и следом плоскости S2o2Y'2.

Углы а'1 и а'2 называются продольными углами наклона снимков относительно базиса фотографирования, ю'2 - взаимным поперечным углом наклона, а углы х'1 и х'2 - углами поворота. Началом пространственных координат в первой системе служит центр проекции левого снимка, ось X1 совмещена с базисом, а ось Z1 находится в главной базисной плоскости снимка. Система координат S2X2Y2'Z2' параллельна системе координат S1X1'Y1'Z1' [4].

Данная система определения элементов взаимного ориентирования успешно используется в геодезии. Однако и в этом случае её использование оправданно [5]. В результате данных вычислений мы получаем необходимые сведения об отклонениях между снимками последовательности. Зная их, мы можем продолжить вычисления, направленные на извлечения препятствий с нужной сцены.

В данной работе был рассмотрен метод извлечения ненужных объектов переднего плана на изображении, предложен для использования метод взаимного ориентирования снимков последовательности, являющейся входной к разрабатываемому авторами тезисов алгоритму по извлечению препятствий.

Библиографические ссылки

1. Введение в дистанционное зондирование [Электронный ресурс]. URL: http://e-lib.gasu.ru/ eposobia/gis/7.html (дата обращения: 30.08.2015).

2. A computational approach for Obstruction-Free Photography [Электронный ресурс]. URL: http ://people.csail. mit.edu/mrub/papers/ObstructionFreeP hotography_SIGGRAPH2015.pdf (дата обращения: 30.08.2015).

3. Взаимное ориентирование снимков с новым сочетанием угловых элементов в стереопаре [Электронный ресурс]. URL: http://ivdon.ru/ru/magazine/archive/ n2y2014/2347 (дата обращения: 30.08.2015).

4. Гермак О. В. Определение элементов взаимного ориентирования снимков // Науковедение : интернет-журнал. 2012. № 4. С. 14-17.

5. Определение элементов взаимного ориентирования пары снимков [Электронный ресурс]. URL: http://www.racurs.ru/wiki/index.php/ (дата обращения: 28.08.2015).

References

1. Vvedenie v distancionnoe zondirovanie. Available at: http://e-lib.gasu.ru/eposobia/gis/7.html (accessed: 30.08.2015).

2. A computational approach for Obstruction-Free Photography. Available at: http://people.csail.mit.edu/ mrub/papers/ObstructionFreePhotography_SIGGRAPH2 015.pdf (accessed: 30.08.2015).

3. Vzaimnoe orientirovanie snimkov s novym sochetaniem uglovyh jelementov v stereopare. Available at: http://ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2347 (accessed 30.08.2015).

4. Germak O. V. [The definition of elements of relative orientation]. Naukovedenie. 2012. No. 4, рp. 1417 (In Russ.).

5. Opredelenie jelementov vzaimnogo orientirovanija pary snimkov. Available at: http://www.racurs.ru/ wiki/index.php/ (accessed: 29.08.2015).

© Томилина А. И., Савельев А. С., 2015

УДК 004.42

ГЕОЛОКАЦИОННЫЕ СЕРВИСЫ НА МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВАХ ПОД УПРАВЛЕНИЕМ ОПЕРАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ANDROID

А. В. Финк

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

E-mail: andreivfink@gmail.com

Рассмотрен способ использования геолокационных сервисов на мобильных устройствах под управлением ОС Android. В ходе работы были выделены основные примеры применения данных сервисов, рассмотрены основные составляющие геолокационных сервисов, определены источники данных, основанные на разных технологиях определения местоположения. Благодаря современным спутникам, данные сервисы позволяют получать максимально точные данные о местоположении мобильного устройства.

Ключевые слова: Android, геолокационные сервисы, GPS, Wi-Fi-сети, источники данных, местоположение.