Влияние дисторсии камеры на сшивание изображений в фотоплан

ВЛИЯНИЕ ДИСТОРСИИ КАМЕРЫ НА СШИВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ФОТОПЛАН

1 2 3

Сидоркин И.И. , Маликова М.О. , Цуканов М.В.

1Сидоркин Иван Игоревич - магистрант, кафедра информационных систем, Институт приборостроения, автоматизации и информационных технологий, Орловский государственный университет им. И.С. Тургенева, младший научный сотрудник, Орловский филиал Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской Академии наук;

2Маликова Мария Олеговна - магистрант, кафедра информационных систем, Институт приборостроения, автоматизации и информационных технологий, Орловский государственный университет им. И.С. Тургенева;

3Цуканов Максим Владимирович - инженер-исследователь, Орловский филиал Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской Академии наук, г. Орёл

В настоящее время во многих областях деятельности все большее применение находят беспилотные летательные аппараты (БПЛА). Наиболее распространенными среди БПЛА является квадрокоптеры и мультикоптеры. С их помощью могут быть получены фото и видеоматериалы достаточно высокого качества. Такие аппараты могут применяться, например, для ведения воздушной разведки, геодезических работ, получения изображений и видеоматериалов объектов, доступ к которым может быть затруднен другими способами. Сшивание изображений в фотоплан может быть использовано для ведения картографических и иных работ по составлению плана местности. Под фотопланом понимается набор совмещенных изображений. Получаемые изображения с помощью камеры, установленной на БПЛА, неизбежно оказываются искажены за счет кривизны линзы объектива камеры и нестационарности процесса съемки. Дисторсия линзы камеры может вносить ощутимый негативный эффект в полученные изображения. Одним из примеров такого влияния может быть невозможность сшивания снимков в фотоплан, либо их некорректное сшивание.

Для борьбы с эффектом, вносимым кривизной линзы камеры, могут применять методы [1-3]. Большинство методов основано на том, что известны параметры камеры и существует возможность расчета обратного преобразования для борьбы с дисторсией. Другая часть методов основана на преобразованиях изображений, для которых неизвестна информация о параметрах камеры, с помощью которой велась съемка, в частности, кривизна линзы. С помощью таких преобразований можно попытаться изменить геометрию обрабатываемого изображения и привести его к виду, в некоторой мере, пригодному к сшиванию с другим снимком.

Однако, такой подход может сработать только в случае съемки с большой высоты, где объекты, расположенные на территории съемки, будут достаточно малы, и захватываемые их боковые поверхности не будут вносить сильного негативного влияния в процесс сшивания. При малой высоте съемки, допустим, сектора частной малоэтажной застройки, эффект от захватывания боковых поверхностей объектов съемки может сделать процесс сшивания таких кадров невозможным. Последнее объясняется тем, что сшивание изображений в фотоплан, в основном, выполняется на основе анализа ключевых точек на изображениях, при наличии таких искажений, ключевые точки даже на соседних снимках могут иметь множество несовпадений. В

этом случае при сшивании изображений в фотоплан будет играть роль именно процент совпадения изображений, пригодность к сшиванию или схожесть изображений. Также искажение обрабатываемых изображений сильно влияет на процесс определения совпадающих ключевых точек, в ходе чего может быть получена пара изображений с набором псевдосовпадающих ключевых точек, по которым может быть неверно вычислена матрица преобразования для их совмещения. Примером ошибочного сшивания изображений, полученного за счет наличия искажений из-за дисторсии линзы используемой камеры, представлены на рисунке 1, где выделены красным цветом места неверного преобразования.

Рис. 1. Пример ошибочного сшивания

Для уменьшения влияния искажений, вносимых дисторсией линзы используемой камеры, можно попробовать применить обрезание части изображения, отсекая наиболее искаженные части изображений.

Список литературы

1. Gaxiola Leopoldo N., Juarez-Salazar Rigoberto and Diaz-Ramirez Victor H. Simple method for correction of distortion in images. SPIE Optical Engineering + Applications, 2016. San Diego. California, United States.

2. Fanlu Wu, Hong Wei, and Xiangjun Wang. Correction of image radial distortion based on division model. Opt. Eng. 56 (1). 013108, 2017.

3. Agarwala А. Efficient gradient-domain compositing using quadtrees. ACM Transactions on Graphics. 26(3):94, 2007.