ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

12
Содержание
том 63 / Декабрь, 2020
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2015-58-11-908-914

УДК 681.782.49

УСТОЙЧИВОСТЬ МЕТОДА ФАЗОВОЙ КОРРЕЛЯЦИИ К ВОЗМУЩАЮЩИМ ВОЗДЕЙСТВИЯМ ПРИ СОЗДАНИИ ПАНОРАМНЫХ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Лосев С. В.
Университет ИТМО; кафедра оптико-цифровых систем и технологий; ассистент


Читать статью полностью 

Аннотация. При создании панорамных цифровых изображений путем сшивки соседних кадров, имеющих общую область изображаемого пространства, для вычисления величины их пространственного смещения широко используется метод фазовой корреляции, реализация которого не требует больших вычислительных затрат. Существенным недостатком метода, ограничивающим его практическое использование, является высокая чувствительность к возмущающим воздействиям — пространственным шумам и размытию границ объектов на изображении. На примере модельных изображений для пространственных шумов и степени размытия границ объектов на исходных кадрах определены предельно допустимые значения, при которых вероятность достоверного вычисления величины пространственного смещения двух соседних кадров методом фазовой корреляции равна единице. Отмечена существенная зависимость достоверности вычислений от плотности объектов на изображении. Полученные данные позволяют значительно расширить спектр практического использования метода фазовой корреляции.
Ключевые слова: цифровое изображение, сшивка изображений, метод фазовой корреляции

Список литературы:
  1. Lowe D. Distinctive image features from scale invariant key points // Intern. Journal of Computer Vision. 2004. Vol. 60. P. 91—110.
  2. Lowe D. Object recognition from local scale-invariant features // Proc. of Intern. Conf. on Computer Vision, Corfu, Greece. 1999. P. 1150—1157.
  3. Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Van Gool L. SURF: Speed up Robust Features // Computer Vision and Image Understanding. 2008. Vol. 110, N 3. P. 346—359.
  4. Khan N., McCane B., Wyvill G. SIFT and SURF performance evaluation against various image deformations on benchmark dataset // Proc. of Intern. Conf. on Digital Image Computing: Techniques and Applications, Queensland, Australia. 2011.
  5. Kuglin C. D., Hines D. C. The phase correlation image alignment method // Proc. of Intern. Conf. Cybernetics Society, New York, USA. 1975. P. 163—165.
  6. Foroosh H., Zerubia J. B., Berthod M. Extension of phase correlation to subpixel registration // IEEE Transact. on Image Processing. 2002. Vol. 11, № 3.
  7. Павельева Е. А., Крылов А. С. Определение локальных сдвигов изображений радужных оболочек глаз методом проекционной фазовой корреляции // Сб. тр. 21-й Междунар. конф. по компьютерной графике и зрению — GraphiCon'2011. М., 2011. С. 188—191.
  8. Canny J. A computational approach to edge detection // IEEE Transact. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1986. Vol. PAMI-8, N 6.