Bibliographic Details
| Title: |
Методики сопоставления особых точек в задаче визуальной навигации БПЛА |
| Authors: |
Stepanov, D. N. |
| Publisher Information: |
Издательский центр ЮУрГУ, 2015. |
| Publication Year: |
2015 |
| Subject Terms: |
полный перебор, УДК 004.93'11, UAV, SURF, image matching, computer vision, feature points, компьютерное зрение, сопоставление изображений, УДК 004.932.2, ГРНТИ 50.01, поисковый индекс, БПЛА, search index, особые точки, brute-force, сспутниковые снимки, satellite images |
| Description: |
Статья посвящена разработке и экспериментальному сравнению методик сопоставления особых точек на изображениях — снимках земной поверхности с камер, установленных на беспилотном летательном аппарате (БПЛА) и искусственном спутнике Земли. Главная особенность задачи состоит в том, что одно из изображений (спутниковый снимок) разбит на фрагменты. Разработанные методики являются частью комплекса алгоритмов, предназначенных для определения положения и ориентации БПЛА с использованием средств, методов и алгоритмов технического зрения. Приведено описание технологии моделирования полета и решения задачи позиционирования. Особые точки на изображениях выделяются с помощью алгоритма SURF. Также исследован подход к сопоставлению, основанный на разбиении множества особых точек на два подмножества в зависимости от знака лапласиана. Предложены способы увеличения производительности сопоставления точек. The paper is devoted to development and experimental comparison of techniques feature points matching on the images — images of the earth's surface with cameras mounted on unmanned aerial vehicles (UAVs) and artificial earth satellite. The main feature of the problem is that one of the images (satellite image) is divided into fragments. The developed techniques are part of a complex of algorithms for determining the position and orientation of the UAV using the methods and algorithms of machine vision. A description of the flight simulation technology and solving positioning tasks are described. Feature points on the image are extracted using an SURF algorithm. Also the approach to matching based on the partition of feature points’ set into two subsets depending on the sign of the Laplacian are stidied. Methods of increasing the performance of matching points are offered. Степанов Дмитрий Николаевич, инженер-исследователь, Исследовательский центр мультипроцессорных систем Института программных систем им. А.К. Айламазяна РАН (Переславль-Залесский, Российская Федерация), mitek1989@mail.com. D.N. Stepanov, Aylamazyan Program Systems Institute of the Russian Academy of Sciences (Pereslavl-Zalessky, Russia) mitek1989@mail.com |
| Document Type: |
Article |
| Access URL: |
http://dspace.susu.ac.ru/xmlui/handle/0001.74/6477 |
| Accession Number: |
edsair.od......2425..3ba30aa1d4025b2329e73230c4592d0b |
| Database: |
OpenAIRE |