Ректификация изображения тесно связана со стереозрением. Стереозрение - один из способов восприятия человеком глубины. Слово "стерео" означает "два". Мы смотрим на одну и ту же картинку с двух точек зрения, чтобы получить ощущение глубины. Человеческая система зрения вдохновила компьютерные системы стереовидения. Как отмечает [4], несмотря на то, что практическим решениям задач в области стереозрения уделяется значительное внимание, до сих пор математические модели и теоретические методы ограничиваются калибровкой и калибровкой фотоаппаратов и видеокамер. Он был разработан только на этапе задач стереосопоставления.
1.1. Ректификация изображения - это процесс преобразования, используемый для проецирования двух или более изображений на общую плоскость изображения.
Этот процесс имеет несколько степеней свободы, и существует существует множество стратегий преобразования изображений в общую плоскость плоскость. Он используется в компьютерном стереовидении для упрощения задачи поиска точек сопоставления между изображениями (т.е. проблема соответствия).
Оно используется в географических информационных системах для объединения изображений, полученных с нескольких точек зрения, в общую систему координат карты.
В общем виде ректификацией изображений занимались исследователи [1]. Ректификация изображения - это процесс выполнения алгоритмов для корретировки изображения, придания четкости и удаления шума (через эффект муара), повышения контрастности и улучшения цвета. В связи с бурным ростом числа алгоритмов обработки изображений, важна разработка надежных методов тестирования этих алгоритмов, для обеспечения качества выходного изображения.
Концепция добавления тестирования перед циклом интеграции ПО позволяет выявлять регрессии на более ранних этапах цикла разработки ПО. Этот тест позволяет ускорить процесс исправления, поскольку ошибка может быть относительно и легко исправлена [2].
Практическое применение ректификации изображений рассматривается в [3]. Рассматривается разработка встроенных приложений компьютерного зрения для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) [3]. Примером такого приложения может служить обход препятствий для БПЛА с помощью стереовидения. Рассматриваемая система основана на вычислении и анализе изображений диспаратности - изображений, которые кодируют расстояния до объектов в снимаемой сцене. Вычисленные изображения диспаратности используются для создания так называемых карт U-диспаратности и V-диспаратности, которые служат входом для алгоритма обнаружения и обхода препятствий. В то время как алгоритм предотвращения препятствий работает на процессоре ARM платформы TULIPP, алгоритм стереообработки, состоящий из ректификации изображения, совмещения пикселей, полуглобальной оптимизации совмещения, проверки согласованности и медианной фильтрации, выполняется на ПЛИС [3]. Несмотря на то, что он реализован исключительно на языке C/C++ и оптимизирован для ускоренного выполнения на ПЛИС с помощью высокоуровневого синтеза (HLS), обработка изображений показывает производительность, подходящую для применения в реальном времени на БПЛА [3].
Список литературы
[1]. Кузнецов, А. О. Ректификация изображений, полученных с помощью призменно-линзовых оптических систем / А. О. Кузнецов, А. В. Горевой, А. С. Мачихин // DSPA: Вопросы применения цифровой обработки сигналов. – 2018. – Т. 8. – № 3. – С. 177-182
[2]. Banerjee, D., Yu, K. and Aggarwal, G., 2018. Image rectification software test automation using a robotic arm. IEEE Access, 6, pp.34075-34085
[3]. Grinberg M, Ruf B. UAV Use Case: Real-Time Obstacle Avoidance System for Unmanned Aerial Vehicles Based on Stereo Vision. InTowards Ubiquitous Low-power Image Processing Platforms 2021 (pp. 139-149). Springer, Cham
[4]. Протасов, Станислав Игоревич. "Методы и алгоритмы анализа, передачи и визуализации данных в системах компьютерного стереозрения." PhD diss., Воронежский государственный университет, 2013
[5]. Su, Ching-Lung & Chen, Po-Yu & Lan, Chun-Chieh & Huang, Long-Sheng & Wu, Kuo-Hsuan. (2012). Overview and comparison of OpenCL and CUDA technology for GPGPU. IEEE Asia-Pacific Conference on Circuits and Systems, Proceedings, APCCAS. 448-451. 10.1109/APCCAS.2012.6419068