Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 4. С. 45-59
Трансформация изображений, формируемых сверхширокоугольными объективами
В.А. Гришин
1 , Н.А. Строилов
1 1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 04.07.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-4-45-59
В различных прикладных областях (системы навигации, видеорегистраторы, системы наблюдения и т. п.) находят применение камеры с широкоугольными или сверхширокоугольными объективами. Такие камеры позволяют получить изображение в широком угле обзора. Однако для визуального анализа полученные снимки не всегда пригодны из-за наличия значительных геометрических искажений. По этой причине изображения подвергают специальной коррекции (трансформации) для уменьшения искажений. Ситуация ещё более усложняется, если снимки со сверхширокоугольных камер необходимо использовать для решения задач распознавания и/или измерения. При этом во многих случаях целесообразно трансформировать изображения, полученные с таких камер, к обычной модели центральной проекции. В процессе такой трансформации возникает необходимость применения интерполяции яркости по неравномерной сетке отсчётов. Интерполяция необходима потому, что в процессе коррекции геометрических искажений сетка отсчётов исходного изображения становится разреженной и не образует плотного покрытия на плоскости, куда проектируется преобразованное изображение, что и приводит к необходимости использования интерполяции яркости. Хотя после таких преобразований изображение визуально воспринимается как не имеющее дефектов, однако на самом деле его качество ухудшается, что может весьма неблагоприятно отразиться на работе алгоритмов распознавания и/или измерения. В статье на конкретном примере показано, сколь значительными могут быть искажения яркости изображений при таком преобразовании.
Ключевые слова: сверхширокоугольные объективы, объективы fish-eye, трансформация изображений, искажения при интерполяции изображений
Полный текстСписок литературы:
- Аляутдинов А. Р., Кошель С. М. Геометрическая трансформация цифровых картографических данных по опорным точкам // Картографический метод и возможности компьютерных систем / ред. Берлянт А. М., Паславски Я. Варшава, 2001. С. 93–97.
- Долгаль А. С., Костицын В. И., Новикова П. Н., Пугин А. В., Рашидов В. А., Христенко Л. А. Практическое применение истокообразной аппроксимации геолого-геофизических данных // Геофизика. 2017. № 5. С. 29–37.
- Журавлев А. В., Журавлев В. М. Многомерный алгоритм линейной интерполяции со сглаживанием на симплексном покрытии области с произвольным распределением узлов нерегулярной сетки // Изв. высш. учеб. заведений. Поволжский регион. Физ.-мат. науки. Физика. 2007. № 4. С. 93–104.
- Лазаренко В. П., Джамийков Т. С., Коротаев В. В., Ярышев С. Н. Алгоритм преобразования изображений, полученных всенаправленными оптико-электронными системами // Научно-техн. вестн. информац. технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 1. С. 30–39. DOI: 10.17586/2226-1494-2015-15-1-30-39.
- Amidror I. Scattered data interpolation methods for electronic imaging systems: a survey // J. Electronic Imaging. 2002. V. 11. Iss. 2. Р. 157–176. DOI: 10.1117/1.1455013.
- Basso K., De Avila Zingano P. R., Dal Sasso Freitas C. M. Interpolation of Scattered Data: Investigating Alternatives for the Modified Shepard Method // Proc. 12th Brazilian Symp. Computer Graphics and Image Processing. Campinas, Brazil. 1999. Cat. No. PR00481. Р. 39–47. DOI: 10.1109/SIBGRA.1999.805606.
- Dell’Accio F., Di Tommaso F. Scattered data interpolation by Shepard’s like methods: classical results and recent advances // Proc. Kernel-based Methods and Function Approximation. Dolomites Research Notes on Approximation. 2016. V. 9. P. 32–44.
- Franke R. Scattered Data Interpolation: Tests of Some Method // Mathematics of Computation. 1982. V. 38. No. 157. P. 181–200. DOI: 10.2307/2007474.
- Iñiguez A. Improving Image Resolution with Wide-Angle Lenses // A&S Intern. Jan. 2014. P. 48–54. https://media.theiatech.com/documents/theia-whitepaper-improve-resolution-wide-angle-lens.pdf.
- Masjukov A. V., Masjukov V. V. A New Fast Iterative Method for Interpolation of Multivariate Scattered Data // Computational Methods in Applied Mathematics. 2005. V. 5. No. 3. P. 276–293.
- Peterson M. Eliminate Distortion in Wide Angle Images // Theia Technologies. 2008. 3 p. https://media.theiatech.com/documents/theia-whitepaper-eliminate-distortion-in-wide-angle-lenses.pdf.
- Renka R. J. Multivariate Interpolation of Large Sets of Scattered Data // ACM Trans. Mathematical Software. 1988. V. 14. No. 2. P. 139–148. DOI: 10.1145/45054.45055.
- Vlachkova K., Radev K. A. Comparative Study of Methods for Scattered Data Interpolation Using Minimum Norm Networks and Quartic Triangular Bézier Surfaces // Proc. Information Systems and Grid Technologies Workshop, ISGT’2022. May 27–28 2022. Sofia. Bulgaria. 2022. P. 159–169.