1. Наука
  2. Видання
  3. Системи обробки інформації
  4. 4(159)'2019
  5. Адаптивний метод колірної корекції web-камер стереопари та його практична реалізація

Адаптивний метод колірної корекції web-камер стереопари та його практична реалізація

К.Ю. Дергачов, Л.О. Краснов, О.О. Челядін, О.В. Плахотний
Анотації на мовах:


Анотация: Предмет вивчення. У статті запропонований новий адаптивний метод колірної корекції web-камер в системах стереозору для підвищення якості їх роботи. Метою є порівняльний аналіз показників якості відомих методів корекції кольору камер стереопари, і розробка нового адаптивного методу і робочих алгоритмів спільної процедури колірної корекції і ректифікації фреймів відеопотоку лівої і правої камер. Завдання: Провести теоретичний аналіз показників якості відомих методів і алгоритмів корекції кольору, розробити адекватні критерії оцінки якості їх роботи, запропонувати нові методи і робочі алгоритми для їх реалізації. Провести експериментальні дослідження цих алгоритмів. Оцінити ефективність роботи стереосистеми в лабораторних умовах, а достовірність отриманих результатів перевірити методами статистичного аналізу. Використовувані методи: Порівняльний аналіз відомих методів і алгоритмів шляхом статистичного моделювання синтез нових алгоритмів і оцінка ефективності їх роботи шляхом проведення лабораторних випробувань. Отримані результати: проведений порівняльний аналіз ефективності роботи відомих методів колірної корекції камер стереосистеми, запропоновані новий ефективніший адаптивний метод для вирішення цього завдання. Виводи. Наукова новизна отриманих результатів: створений новий метод корекції колірного балансу web-камер, використовуваних в стереоскопічних системах технічного зору, що відрізняється високою точністю колірної корекції.


Ключові слова: Стереоскопічні системи технічного зору; колірна корекція зображень відео-потоку web-камер стереосистеми; спільна ректифікація і колірний баланс лівої і правої камер

Список літератури

1.Протасов С.И. Использование веб-камер в качестве источника потока стереопар / С.И. Протасов, С.Д. Кургалин,А.А. Криловецкий // Вестник ВГУ: Серия: системный анализ и информационные технологии. – Воронеж, 2011. – № 2.
2.Панкрашина З. Цифровая обработка изображений как сигналов. Компьютерная графика, лекция [Электронныйресурс] / З. Панкрашина. – Режим доступа: http://www.myshared.ru/slide/529382/.
3.Людвиченко В. Методы цветокоррекции стереовидео [Электронный ресурс] / В. Людвиченко. – Video GroupCS MSU Graphics & Media Lab (Video Group). – Режим доступа: www.compression.ru/video/.
4.Bouguet J.-Y. (2015), Camera calibration in the Camera Calibration Toolbox for Matlab program [Electronic resource] /J.-Y. Bouguet. – 2015. – Available at: www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/.
5.Shapiro Linda G. Computer Vision / Linda G. Shapiro, George C. Stockman. – Prentice Hall, 2001. – 580 р.
6.Конюшин А. Стереоконструкция [Электронный ресурс] / А. Конюшин. – М.: МГУ, 2008. – Режим доступа:http://courses.graphicon.ru/main/vision2008.
7.Кручинин А. Функции стереозрения в OpenCV [Электронный ресурс] / А. Кручинин. – Режим доступа:https://docplayer.ru/53282398-Funkcii-stereozreniya-v-opencv.html.
8.Чафонова В.Г. Методы формирования изображений стереопары с заданным значением параллакса / В.Г. Чафо-нова, И.В. Газеева // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет кино и телевидения, 2014. – № 6(94).
9.Howse Joseph. Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python / Joseph Howse, Joe Minichino // Packt Publishing. –September 2015. – ISBN: 9781785289774.
10.Kapur Saurabh. Computer Vision with Python 3 / Saurabh Kapur // Packt Publishing. – August 2017. – ISBN: 978-1-78829-976-3.
11.Prateek Joshi. OpenCV with Python By Example / Prateek Joshi // Packt Publishing. – September 2015. – ISBN: 978-1-78528-393-2.
12.Библиотека компьютерного зрения OpenCV [Электронный ресурс]. – Режим доступа:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tututoria/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html.
13.Бовыкин А.В. Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP [Элек-тронный ресурс] / А.В. Бовыкин. – Интернет-Университет информационных технологий, 2016. – Режим доступа: http://www.iprbooksshop.ru/39564/.
14.Евсегнеев О. OpenCV на python: поиск цветного объекта [Электронный ресурс] / О. Евсегнеев. – Режим досту-па: http://robotclass.ru/tutorials/opencv-moments-color-object-search/.
15.Гистограмма рисования в OpenCV-Python [Электронный ресурс]. – Режим доступа:http://qaru.site/questions/371882/drawing-histogram-in-opencv-python.
16.Hubel David H. Eye, Brain and Vision (Scientific American Library) / David H. Hubel. – W.H. Freeman, 1995. – 256 p.