МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ СТЕРЕОПАРЫ С ЗАДАННЫМ ЗНАЧЕНИЕМ ПАРАЛЛАКСА

Предложены два новых взаимодополняющих метода формирования изображений стереопары. Первый из них основан на нахождении максимального значения корреляционной функции между градиентными изображениями левого и правого кадров. Второй метод предполагает нахождение сдвига между двумя сопряженными ключевыми точками изображений стереопары, обнаруженными при помощи детектора точечных особенностей. Методы позволяют с высокой точностью задать выделенному на изображении объекту желаемую величину вертикального и горизонтального параллаксов. Их применение дает возможность измерить значения параллаксов у объектов на готовой стереопаре в пикселах и (или) процентах от общего размера изображения. Это позволяет заранее предсказать возможное превышение допустимых пределов величин параллаксов при печати или проекции стереопары. Предложенные методы легко автоматизируются после выделения на изображении объекта, для которого в дальнейшем будет выставлено заданное значение горизонтального параллакса. Совмещение изображений стереопары методом ключевых точек происходит менее чем за одну секунду. Метод с использованием корреляции требует чуть больше вычислительного времени, однако позволяет контролировать и совмещать неразделенное анаглифное изображение. Предложенные методы формирования стереопары могут найти применение в программах по монтажу и обработке изображений стереопары, в видеоконтрольных устройствах съемочных камер, в устройствах оценки качества видеопоследовательности.

1. Мелкумов А.С. Инструментарий для малобюджетной стереосъемки // Мир техники кино. 2011. № 22. С. 25–32.

2. Комар В.Г., Рожков С.Н., Чекалин Д.А. Необходимость нормирования параметров стереопары и стереопроекции с целью снижения зрительного дискомфорта в условиях кинозала // Мир техники кино. 2012. № 24. С. 31–44.

3. Елхов В.А., Кондратьев Н.В., Овечкис Ю.Н., Паутова Л.В. Анализ параметров многообъективной съёмки в системе безочкового кинопоказа многоракурсных стереоизображений // Мир техники кино. 2010. № 17. С. 2–7.

4. Рожков С.Н., Овсянникова Н.А. Стереоскопия в кино-, фото-, видеотехнике. Терминологический словарь. М.: Парадиз, 2003. 138 с.

5. Мелкумов А.С. Основы стереографии // Мир техники кино. 2010. № 18. С. 30–38.

6. Рожков С.Н. Особенности восприятия стереоизображения в кинозале // Мир техники кино. 2008. № 10. С. 10–15.

7. Газеева И.В., Тихомирова Г.В., Чафонова В.Г. Алгоритмы цифровой конвергенции изображений стереопары // Мир техники кино. 2014. № 1 (31). С. 10–17.

8. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.

9. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

10. Rosten E., Drummond T. Machine learning for high-speed corner detection // Proc. 9th European Conference on Computer Vision ECCV 2006. Graz, Austria, 2006. V. 3951 LNCS. P. 430–443.

11. Rosten E., Porter R., Drummond T. Faster and better: a machine learning approach to corner detection // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2010. V. 32. N 1. P. 105–119.

12. Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Van Gool L. Speeded up robust features (SURF) // Computer Vision and Image Understanding. 2008. V. 110. N 3. P. 346–359.

13. Rosten E., Drummond T. Fusing points and lines for high performance tracking // Proc. 10th IEEE International Conference on Computer Vision. 2005. V. 2. P. 1508–1515.

14. Волкович А.Н., Жук Д.В., Тузиков А.В. Восстановление трехмерных моделей объектов по стереоизображениям с учетом распараллеливания // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2008. № 58. С. 3–10.

15. Гошин Е., Фурсов В.А. Метод согласованной идентификации в задаче определения соответственных точек на изображениях // Компьютерная оптика. 2012. Т. 36. №1. С. 131–135.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License