Быков Л.В., Ессин А.С., Макаров А.П.
В настоящее время для поддержания планов и карт в актуальном состоянии возникает необходимость ведении локального мониторинга территорий. Под локальным мониторингом территорий подразумевают получение и нанесение на дежурную карту оперативной информации о выборочных участках местности в период сезонных периодических или эпизодических изменений. Например, в период весеннего паводка, в случае аварий, экологических катастроф, при оценке состояния дорог, трубопроводов и иных объектов, при корректировке и обновлении планов и карт.
Использование для этих целей традиционной аэрофотосъемки не целесообразно, так как ее проведение связано со значительными затратами времени и финансовых средств. Для обновления локальных участков карты имеет смысл использовать материалы аэровидеосъемки [2]. Ее преимущество в том, что можно без дорогостоящего оборудования и специальной авиатехники получить аэроснимки местности.
В отличие от материалов аэрофотосъемки, видеоснимки захватывают небольшую по площади территорию. Мозаика ортофотоплана на площади в 100 га может состоять из 200 – 250 снимков. Фотограмметрическая обработка такого количества снимков на столь малой площади имеет смысл лишь в том случае, если технологические процессы максимально автоматизированы. Ключевой проблемой здесь является автоматизация стереоизмерений.
Классический способ идентификации точек на паре снимков состоит в том, что формируется величина, измеряющая корреляцию между различными точками, и находится положение максимума функции корреляции.
Известен алгоритм сравнения образов изображения с использованием коэффициента корреляции [1]:
где riл – яркость текущей точки на левом снимке;
riп – яркость текущей точки на правом снимке;
– средние значения яркостей точек соответственно на левом и правом снимках;
N- размерность образа.
Нахождение идентичных точек стереопары сводится к определению максимального коэффициента корреляции k при сравнении заданного образа на левом снимке со всем разнообразием образов правого снимка.
Существует алгоритм [3] последовательной привязки изображений, в котором вычисляется мера различия образов левого и правого снимков
(2)
где - яркость текущего элемента в образе на левом снимке;
- яркость текущего элемента в образе на правом снимке;
После обработки всех образов правого снимка, образ с наибольшей величиной оценки считается идентичным заданному.
Недостатком известных реализаций корреляционного и последовательного алгоритмов является то, что для обеспечения приемлемого быстродействия алгоритмов, приходится задавать приближенное положение нескольких идентичных точек на паре снимков. При автоматическом ориентировании пары снимков приближенное положение точек неизвестно. Поэтому в качестве области поиска используется все изображение правого снимка. При этом время обработки резко увеличивается. Использование этих алгоритмов для автоматического ориентирования, без модификации, нецелесообразно.
Разработан алгоритм автоматической идентификации точек на паре видеоснимков. Решение задачи автоматического ориентирования осуществляется в несколько этапов. Первоначально исходные изображения снимков уменьшаются. На уменьшенных изображениях выполняется поиск 100 –150 идентичных точек. Полученные координаты пересчитываются на исходные снимки. Производится уточнение начальных точек на снимках реальных размеров. Начальные точки используются для связи координатных систем левого и правого снимков.
Достоинством корреляционного алгоритма является наличие надежного критерия контроля результатов, а недостатком – низкая скорость работы. Последовательный алгоритм имеет высокую скорость работы, но не имеет надежного критерия отбраковки.
Предлагается комбинированный алгоритм идентификации точек, в котором объединены достоинства этих двух алгоритмов. Последовательность действий следующая. Выполняется предварительный поиск точки, используя последовательный алгоритм. Для найденной пары точек вычисляется коэффициент корреляции. По величине коэффициента корреляции делается заключение о правильность определения.
Таким образом, имеется два алгоритма для автоматической идентификации начальных точек: корреляционный и комбинированный.
Выполнено исследование по выбору более эффективного алгоритма. В качестве критериев при сравнении использовались правильность измерений и время работы.
Измерения выполнялись по видеоснимкам различных типов местности и различного перекрытия. Для каждой стереопары рассчитывались минимальные и максимальные значения параметров поиска. Ориентирование стереопар выполнялось многократно, используя все возможные комбинации параметров. В среднем ориентирование каждой пары снимков выполнялось 600 раз.
В результате исследования определены оптимальные параметры поиска и установлено, что комбинированный алгоритм поиска более эффективен. Так как при его использовании время автоматического ориентирования стереопары в 2 – 3 раза меньше.
Таким образом, разработан алгоритм автоматического ориентирования снимков стереопары и установлены оптимальные параметры поиска. В СибРКЦ "Земля" и «СибЗемКадастрСъемка» данная разработка используется для создания цифровых ортофотопланов по материалам аэровидеосъемки.
Список литературы
1. Лобанов А. Н., Журкин И. Г. Автоматизация фотограмметрических процессов. – М.: Недра, 1980, с. 240.
2. Макаров А. П., Быков Л. В. «Опыт и перспективы обновления кадастровых планов с применением материалов аэровидеосъемки местности» – Гис-Ассоциация / Информационный бюллетень, №2 (29) – 3 (30), 2001, с. 7-9.
3. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – кн. 2, с. 480.
Другие работы по теме:
Кинетические расчеты
Закон изменения угловой скорости колеса. Исследование вращательного движения твердого тела вокруг неподвижной оси. Определение скорости точки зацепления. Скорости точек, лежащих на внешних и внутренних ободах колес. Определение углового ускорения.
Построение потенциальной диаграммы
Порядок сборки заданной электрической цепи, методика измерения потенциалов всех точек данной цепи. Определение силы тока по закону Ома, его направления в схемах. Построение для каждой схемы потенциальной диаграммы по соответствующим данным расчета.
Всемирный потоп
В мифологии ряда народов "божья кара", ниспосланная на человечество и на все живое на земле. По Библии, во время Всемирного потопа спаслись в ковчеге праведник Ной с семьей и по паре "от всякой плоти".
Программирование алгоритмов управления
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Расчёт цикла паротурбинной установки
Проведение расчета по обратимому циклу Ренкина параметров воды и пара (сухого, перегретого) в характерных точках цикла, их удельных расходов на выработку электроэнергии, количества подведенного, отведенного тепла, термического КПД паротурбинной установки.
ДНК-идентификация
ДНК-идентификация, или типирование ДНК, установление генетической индивидуальности любого организма на основе анализа особенностей его дезоксирибонуклеинововой кислоты (ДНК).
Уравнения поверхности и линии в пространстве
Уравнения поверхности и линии в пространстве Основные понятия Поверхность и ее уравнение Поверхность в пространстве, как правило, можно рассматривать как геометрическое место точек, удовлетворяющих какому-либо условию. Например, сфера радиуса R с центром в точке О1 есть геометрическое место всех точек пространства, находящихся от точки О1 на расстоянии R.
Задание физического формата вселенной
Расстояние между двумя объектами как бы далеко друг от друга они не находились, может быть выражено посредством отрезка. Применительно к данному аспекту, посредством отрезка состоящего из бесконечного количества точек.
Алгоритмы сортировки
Проблема упорядочивания данных с практической точки зрения: достоинства и недостатки пяти различных методов сортировки.
Миттельшпиль
Автор: Пелевин Виктор. Первоначально мне показалось, что этот рассказ — не более чем легкая шутка, простая развлекалка для автора, а заодно и для читателя. Но, вспомнив, что у Пелевина ничего не бывает просто так, я стал внимательней присматриваться к тексту, пытаясь за деревьями увидеть лес. А лес-то стоял, шелестел листвой и не очень расстраивался, что я его не замечаю.
Логические элементы и цифровые микросхемы
Изучение структуры и алгоритмов работы асинхронных и синхронных триггеров. Суммирующие и вычитающие счетчики. Изменение коэффициента пересчета счетчиков. Временные диаграммы работы суммирующего счетчика. Логические сигналы на прямом и инверсном выходах.
Рафаил Островский
(1963) является профессором факультета компьютерных наук и профессором факультета математики в Университете Калифорнии в Лос-Анджелесе . Он - известный учёный в области алгоритмов и криптографии [1]. Проф. Островский получил степень доктора философии (PhD) в 1992 году в Массачузетском Технологическом Институте.
Лейзерсон, Чарльз Эрик
Чарльз Эрик Лейзерсон — профессор, американский специалист в области компьютерных наук, информатики. Специализируется на теории параллельных и распределённых вычислений и частично — практическим её применениям. Работая в этом направлении, разработал язык программирования Cilk для многопотоковых вычислений, который использует один из лучших алгоритмов захвата задачи (англ. work-stealing) при планировании.
Операторы цикла
Для реализации циклических алгоритмов, т.е. алгоритмов, содержащих многократно повторяющиеся одинаковые операции, применяются специальные операторы цикла. В Пас-кале есть три вида циклов: FOR, WHILE и REPEAT.
Лабораторная работа №7
Цель работы: Получение навыков реализации циклических алгоритмов с неизвестным числом повторений цикла, операторов цикла с предусловием и постусловием и итерационных циклических алгоритмов.
Лабораторная работа №5
Цель работы: изучение условного оператора, оператора отбора, составного оператора и правил программирования разветвляющихся алгоритмов. Задание № 17
Лабараторная работа №8
Цель работы: Получение навыков реализации циклических алгоритмов с неизвестным числом повторений цикла, операторов цикла с предусловием и постусловием и итерационных циклических алгоритмов.
Поле редактирования с возможностью задания IP-адреса
Разработка родительского компонента для дальнейшего использования при создании приложений "Editip". Иерархия классов и интерфейсов. Применение в качестве инструмента исполнения среды программирования Microsoft Visual Studio.NET. Блок-схемы алгоритмов.
Применение технологии автоматической идентификации в логистике
Понятие интегрированной логистики и ее главные направления развития на современном этапе. Виды автоматической идентификации, суть кодирования, достоинства и недостатки использование радиоволн (RFID), применение радиосканера, компьютера и радиометки.
Оценка образов точек цифровых снимков
Реальные возможности для наиболее полной автоматизации фотограмметрических процессов Заключаются в комплексном использовании ЭВМ и устройств ввода изображений в ЭВМ.
Асемблер Задание 3 - вар2
LXI H, 8100 ;задание адреса первого элемента (HL:=8100H) ;задание кол-ва элементов XRA A ;обнуление аккумулятора ;обнуление регистра C (счетчик переполнений)
Асемблер Задание 4 - вар2
: LXI H, 8100 ;задание адреса первого элемента (HL:=8100H) ;задание кол-ва элементов XRA A ;обнуление аккумулятора ;обнуление регистра C (счетчик переполнений)