Автоматическая идентификация точек цифровых снимков (коррелятор)

Первые исследования в области автоматизации стереоскопических измерений были выполнены в МИИГАиК профессором А. С. Скири-довым.в 1924-1932 гг. Полагая изображения достаточно малых участ­ков снимков стереопары подобными, он предложил преобразовывать эти участки в электрические сигналы и, анализируя их, отождествлять (идентифицировать) соответственные точки. В то время это не полу­чило развития из-за отсутствия технических средств, и свои исследо­вания А. С. Скиридов возобновил только в 1960 г., приступив вместе с Г. Д. Федоруком к созданию изогипсографа - прибора для автомати­ческой рисовки горизонталей.

Первый автоматизированный прибор, доказавший принципиаль­ную возможность решения этой задачи, был разработан в 1950-х гг. по предложению Гаррисона фирмой Бауш и Ломб совместно с Научно-исследовательским топографическим отделом инженерных войск США. Позднее эти идеи были воплощены в целой серии фотограммет­рических приборов - Аналитическом стереоприборе ОМИ-НИСТРИ (Канада), Аналитическом фотокартографе (СССР), Стереомате (США) и др.

Новый импульс получили идеи автоматизации с появлением ПЭВМ, дешевой электронной памяти, высокоточных сканеров и раз­витием теории машинного зрения. Применение этих и ряда других достижений науки и техники открыло путь к автоматизации широкого круга фотограмметрических задач, основанных на автоматической идентификации точек на перекрывающихся снимках.

В настоящее время идентификация точек на паре снимков рас­сматривается как статистическая задача распознавания изображений при наличии помех и искажений и решается на основе динамической теории зрения с использованием оптико-электронных или програм­мных блоков, называемых корреляторами. В ее основе лежит понятие образа - произвольной по форме и размерам области снимка вместе со всей имеющейся информацией. С математической точки зрения образ представляет собой многомерный вектор R как совокуп­ность элементов изображения (пикселов), каждый из которых характери­зуется своим положением и яркостью ру согласно (14.6).

Опознавание точки левого снимка на правом сводится к определе­нию некоторого образа R на левом снимке и поиску на правом снимке такого образа В!, чтобы расстояние между ними было минимальным:

|Д - Д'| = min. (14.9)

Практически для автоматического опознавания точки необходимо:

1. Выбрать на левом снимке образ R в виде области размером пхп пикселов, в центре которой размещена опознаваемая точка (рис. 14.13), и определить его характеристику-эталон, на основе кото­рой будет выполняться проверка условия (14.9).

2. Определить на правом снимке зону поиска размером тхпг пик­селов (т»п) вероятного расположения искомой точки с коор­динатами центра х_п & х_л - Ь_сю у_п & у_л (рис. 14.13).

3. Последовательным перемещением области размером пхп в гра­ницах зоны поиска на один пиксел вначале по оси х, а затем по

оси у создать на правом снимке серию образов R и определить характеристики каждого из них. 4. Сопоставить характеристики каждого образа R с характеристи­кой-эталоном вектора R. Искомая точка на правом снимке будет расположена в центре образа R, для которого выполняется ус­ловие (14.9). Установление степени соответствия векторов R и R представляет основную трудность и может быть выполнено различными путями, из которых наиболее распространенным является расчет коэффициентов корреляции между яркостями элементов образа R и каждого из обра­зов R на правом снимке с использованием формулы:

-₌ Zfa-PoXPi-Pi) ^ ₍₁₄₁₀₎

VKpi - Ро)^{2 х} >Щр! - Ро)²

где ро и р'о - средние яркости элементов зон (фрагментов), соответст­вующих образам левого (Л) и правого (R) снимков.

Коэффициенты, подсчитанные для сочетаний образа R со всеми образами R\ образуют корреляционную матрицу: максимальное зна­чение ее элемента соответствует наиболее тесной связи яркостей срав­ниваемых участков левого и правого снимков, и, следовательно, вы­полнению условия (14.9). Так что искомая точка лежит в центре об­раза i?' с максимальным коэффициентом корреляции.

Некоторые способы предполагают отыскание искомой точки по максимуму корреляционной функции, составленной на основе анализа элементов корреляционной матрицы с частными коэффициентами корреляции (14.10), соответствующей искомому образу R.

Размер области снимка, отождествляемой с образом R, обычно со­ставляет 21x21 пиксел; при малом числе контуров местности он уве­личивается до 41x41 пикселов. Программы обработки обычно запра­шивают полуразмер корреляционной матрицы (образа R).

Размер области поиска на правом снимке выбирается таким, чтобы ом был больше ожидаемого смещения точки из-за влияния рельефа местности, подсчитываемого по формуле (3.40). Так, при Н = 2000 м, h. = 50 м г = 100 мм будем иметь 8д = 2,5 мм, а размер области поис­ка - минимум 5x5 мм.

⇐ Предыдущая50515253545556575859Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: