Численное моделирование 3D-реконструкции облачных структур по данным аэрокосмической стереосъемки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Козулин, Юрий Анатольевич

• Козулин, Юрий Анатольевич
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Козулин, Юрий Анатольевич

Титульный лист.

Аннотация.

Оглавление.

Список условных сокращений.

1 Введение.

1.1 Актуальность проблемы.

1.2 Цель работы.

1.3 Основные задачи исследования.

1.4 Научная новизна работы.

1.5 Практическая ценность.

1.6 Достоверность полученных результатов.

1.7 Апробации работы.

1.8 Публикации.

2 ГЛАВА I. Обзор литературы.

2.1 Задача стереореконструкции облачных сцен.

2.1.1 Общая задача стереореконструкции.

2.1.2 Область применения методов стереореконструкции.

2.1.3 Специфика методов стереореконструкции облачных сцен.

2.1.4 Место работы в задачах стереореконструкции облачных сцен

2.2 Технология стереореконструкции.

2.2.1 Схема стереореконструкции.

2.2.2 Предварительная обработка.

2.2.3 Методы стереоотождествления.

2.2.4 Построение и оценка точности ЦМР.

2.3 Корреляционные методы.

2.3.1 Окно поиска.

2.3.2 Область поиска.

2.3.3 Борьба с артефактами.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Численное моделирование 3D-реконструкции облачных структур по данным аэрокосмической стереосъемки»

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, обоснована научная новизна и практическая значимость работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Козулин, Юрий Анатольевич

6.2 Выводы

1. Разработан и реализован алгоритм .Ю-реконструкции, основанный на корреляционном методе стереоотождествления, обеспечивающий эффективное решение задачи стереореконструкции облачных сцен:

1.1. алгоритм протестирован и отработан на тестовых сценах и модельных облачных сценах,

1.2. проведена успешная реконструкция реальных циклонических образований, стереопары которых получены функционирующими спутниковыми системами.

2. В результате вычислительных экспериментов получены новые зависимости эффективности стереореконструкции от существенных факторов стереонаблюдения: геометрии наблюдения, спектральных диапазонов аппаратуры и ее характеристик, освещенности сцены, амплитудных искажений изображений и др.

3. На основе анализа полученных результатов и зависимостей предложены научно-методические рекомендации по выбору параметров космической стереосъемки, характеристик аппаратуры наблюдений технологии обработки изображений.

6.3 Дальнейшее направление исследований

В настоящий момент предполагается следующее направление дальнейших исследований в области стереореконструкции облачных структур: усовершенствование алгоритма за счет использования адаптивного окна 1 поиска.

6 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключении формулируются основные результаты диссертационной работы, выводы и практические рекомендации, а также дальнейшее направление исследований.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Козулин, Юрий Анатольевич, 2005 год

1. Humpherys Т., Sinelshchikov V.V., Stair А. Т., Kondranin T.V. and etc. Russian American Observational Satellite (RAMOS) Program: Joint Preliminary Design Review: Space & Ground Segment. USU/SDL, Logan, Utah, USA. June 2003.

2. Thornburg R.J., DeVore J.G., Thompson J.H., Jorano R.J., Stephens T.L. Validation of CloudScape® AF // Proc. of the Cloud Impacts on DoD Operations and Systems Conference. PL-TR-97-2112, Phillips Laboratory, Hanscom AFB, MA, 1997. www.visidyne.com

3. Козулин Ю.А., Белкин М.С. Анализ качества стереореконструкции модельной облачной сцены // Электр, журн. «Исследовано в России». -2002.-№ 138.-С. 1556-1567. http://zhurnal.ape.relam.m/articles/2002/l 38.pdf

4. Козулин Ю.А. Исследование влияния условий стереосъемки на результаты 3£>-реконструкции на примере модельного кучево-дождевого облачного поля II Исслед. Земли из космоса. 2004. - № 4. - С. 10-16.

5. Архипов Ю.Б., Иванова Ю.А. Расчет случайных ошибок 5£>-реконструкции на основе аналитической модели // Электр, журн. «Исследовано в России». 2002. -№136. - С. 1537-1547. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/136.pdf

6. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем М.: Советское радио, 1977.

7. Manual of Remote Sensing (Robert A. Ryerson, editor-in-chief), Third Edition, Vol. 3, Remote Sensing for the Earth Sciences (edited by Andrew N. Rencz). Copyright © 1999 by John Wiley & Sons, Inc.

8. Стрелков Г.М., Деркач О.Г. Ошибки восстановления высотных профилей температуры и давления по рефракционному ослаблению радиосигнала на межспутниковой трассе // Исслед. Земли из космоса. 2000. - №3. - с. 2633.

9. Мельникова H.H., Накаджима Т. Альбедо однократного рассеяния и оптическая толщина слоистых облаков, полученных из измерений отраженной солнечной радиации прибором «Полдер» // Исслед. Земли из космоса. 2000. - №3. - с. 34-49.

10. М. Setvak, R.M. Rabin. MODIS Observations of Deep Convective Cloud Tops // Proc. of the 2003 EUMETSAT Meteorological Satellite Conference. -Weimar, Germany, 2003.

11. Хори Б.К.П. Зрение роботов. Пер. с англ. М.: Мир, 1989. 487 с.

12. Forsyth D.A. and Ponce J. Computer Vision: A Modern Approach. Prentice Hall, 2002.

13. J.M. Saez, F. Escolano. A Global 3D Map-Building Approach Using Stereo Vision // Proceedings of IEEE Int. Conference on Robotics and Automation (ICRA 2004), New Orleans, Louisiana, April 2004.

14. Г. Schenk and C. Toth. Recovering epipolar geometry in 3-D vision systems. Stereoscopic Displays and Applications II, John O. Merritt, Scott S. Fisher, Editors, Proc. SPIE 1457, pp. 66-73 (1991).

15. Разработка методов и исследование эффективности обработки стереопоследовательностей: Отчет по НИР / ИАиЭ СО РАН; руководитель B.C. Киричук. Новосибирск, 1998.

16. Разработка методов и исследование эффективности обработки стереопоследовательностей: Отчет по НИР / ИАиЭ СО РАН; руководитель B.C. Киричук. Новосибирск, 2000.

17. Approach for 3D-Roof Reconstruction from HR Satellite Stereo Pairs // Proc. th

18. VII Digital Image Computing: Techniques and Applications. Sun C., Talbot H., Ourselin S. and Adriaansen T. (Eds.), 10-12 Dec., 2003, Sydney

19. J.-P. Muller, R. Dundas, D. Bower. An Automated Processing System for Cloud-Top Height and Amount from ATSR (2) Stereo // In Int. Workshop on Applications of the ERS Along Track Scanning Radiometer., ESA, 23 25 June 1999, ESRIN, Frascati, Italy, 1999.

20. K. Palaniappan, Y. Huang, X. Zhuang and A. F. Hasler. Robust Stereo Analysis // IEEE Int. Symposium on Computer Vision, Coral Gables, FL, November 1995, pp. 175-181.

21. Buyiiksalih G., Jacobsen K. Determination and Improvement of Digital Elevation Models based on MOMS-2P Imagery // Turkish-German Geodetic Days, 2001, 8 p.

22. A Hirano, R. Welch, H. Lang. Mapping from ASTER Stereo Image Data: DEM validation and accuracy assessment. // ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 57 (2003), pp. 356-370.

23. Z-. Zhang, M. Pateraki, E. Baltsavias. Matching of Ikonos Stereo and Multitemporal GEO Images for DSM Generation // Map Asia 2002, Asian Conference on GIS, GPS, Aerial Photography and Remote Sensing, August 2002, Bangkok, Thailand

24. Yi-Ping Hung, Chu-Song Chen, Kuan-Chung Hung, Yong-Sheng Chen, Chiou-Shann Fuh. Multipass hierarchical stereo matching for generation of digital terrain models from aerial images // Machine Vision and Applications, Vol. 10, pp. 280-291, 1998.

25. C. Moroney, A. Horvath, R. Davies. Use of Stereo-Matching to Coregister Multiangle Data from MISR // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 40, No. 7, July 2002.

26. AS.MupoiiiHUKoe M.M. Теоретические основы оптико-электронных приборов. Учебное пособие для вузов. — JL: «Машиностроение» (Ленингр. отд-ние), 1977.-600 с. сил.

27. Матвеев Л.Т. Основы общей метеорологии: Физика атмосферы. — JL: Гидрометеорологическое издательство, 1965. 876 с.

28. Хргиан А.Х. Физика атмосферы. М.: Изд-во МГУ, 1986. - 328 с.51 .Волковицкий О.А., Седунов Ю.С., Семенов Л.П. Распространение интенсивного лазерного излучения в облаках. JL: Гидрометеоиздат, 1982. -312с.

29. Ефимов С.В. ERDAS IMAGINE и космический стереомониторинг атмосферы Земли // ArcReview (современные геоинформационные технологии). 2004. №1 28.

30. Моделирование процесса наблюдения облаков и других образований над землей с воздушного и космического носителей: Научно-технический отчет. НПО «ГИПО», 1999. УДК 623.438.3: 623.465.757.082.

31. Разработка модели трехмерных облачных полей и моделирование стереопар изображений при наблюдении с космического аппарата: Научно-технический отчет. ФНПЦ ГУП «НПО ГИПО», 2001. УДК 621.438.3: 623.465.757.082.

32. ЪЪ.Аржененко Н.И., Бондур В.Г. Классификация облачных форм по пространственным спектрам изображений // Оптика атмосферы и океана. 1998. Т. 1. -№11.

33. Бабич Е.А., Титов Г.А. Математические модели разорванной облачности со случайной геометрией отдельных облаков // Оптика атмосферы и океана. 1992.-Т. 5.-№7.

34. A. Ross, J. Reisman, А. К. Jain, Fingerprint Matching Using Feature Space Correlation // Proc. of Int. ECCV Workshop on Biometric Authentication, (Copenhagen, Denmark), LNCS vol. 2359, pp.48-57, Springer Publishers, June 2002.

35. J.P. Siebert, S.J. Marshall. Human Body 3D Imaging by Speckle Texture Projection Photogrammetry // Sensor Review. 2000. - Vol. 20, No 3. -P. 218-226.

36. R. Koch. Surface Segmentation and Modeling of 3-D Polygonal Objects from Stereoscopic Image Pairs // Int. Conf. on Pattern Recognition (ICPR'96). -Vienna, Austria, August 1996. Vol. A. - P. 233-237.

37. Sanchez J., Canton М.Р. Space Image Processing. CRC Press LLC, 1999, http://www.crcpress.com

38. Еремеев B.A., Мордвинцев И.Н., Платонов Н.Г. Современные гиперспектральные сенсоры и методы обработки гиперспектральных данных // Исслед. Земли из космоса. 2003. - №6. - с. 80-90.

39. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для науч. работников и инженеров): Пер. с англ. М.: Наука, Гл. редакция физико-математической литературы, 1978. — 832 с.

40. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. - Кн.1. - 312 с.

41. Ы.Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. - Кн.2. - 480 с.

42. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. Пер. с англ. М.:Мир, 1988. - 488 е., ил.

43. Ахманов С.А., Дьяков Ю.Е., Чиркин А. С. Введение в статистическую радиофизику и оптику. М.: Наука. Гл. редакция физико-математической литературы, 1981. - 640 е., ил.

44. Q. Ji, M.S. Costa, R.M. Haralick, L.G. Shapiro. A Robust Linear Least-Squares Estimation of Camera Exterior Orientation using Multiple Geometric Features // ISPRS Journal of Programmetry & Remote Sensing. 2000. Vol. 55. -P. 75-93.

45. Z. Zhang, R. Deriche, O. Faugeras, Q.-T. Luong. A Robust Technique for Matching Two Uncalibrated Images through the Recovery of the Unknown Epipolar Geometry. Research Report #2273. INRIA Sophia-Antipolis, France, May 1994.

46. Z. Zhang. Determining the Epipolar Geometry and its Uncertainty: A Review. Research Report #2927. INRIA Sophia-Antipolis, France, July 1996.

47. D. Scharstein, R. Szeliski. A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms // Int. Journal of Computer Vision. 2002. -Vol.47, No. 1/2/3.-P. 7-42.

48. L. Di Stefano, M. Marchionni, S. Mattoccia, G. Neri. A Fast Area-Based Stereo Matching Algorithm // 15th IAPR/CIPRS Int. Conf. on Vision Interface (VI 2002). Calgary, Canada, May 2002.

49. U.S. Roy, I.J. Cox. A Maximum-Flow Formulation of the N-camera Stereo Correspondence Problem // Sixth Int. Conf. on Computer Vision (ICCV'98). -Bombay, India, 1998. P. 492-499.

50. A. Luo, H. Burkhardt. An Intensity-Based Cooperative Bidirectional Stereo Matching with Simultaneous Detection of Discontinuities and Occlusions // Int. Journal of Computer Vision.- 1998.- Vol. 15.-P. 171-188.

51. Boykov Y, Veksler O., and Zabih R. Fast Approximate Energy Minimization via Graph Cuts // IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence.-2001.-Vol. 23, No. 11.-P. 1222-1239.

52. M Argawal, L. Davis. Window-Based, Discontinuity Preserving Stereo // Proc. of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'04). 2004. - Vol. 1. - P. 66-73.

53. N. Roma, J. Santos-Victor, J. Tome. A Comparative Analysis of Cross-Correlation Matching Algorithms using a Pyramidal Resolution Approach / in

54. Henrik I. Christensen and P. Jonathon Phillips (editors). Empirical Evaluation Methods in Computer Vision, Vol. 50 of Series in Machine Perception and Artificial Intelligence. World Scientific Press, 2002. - Ch. 6. - P. 117-142.

55. Yu. Boykov, O. Veksler, R. Zabith. A Variable Window Approach to Early Vision // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -1998.-Vol. 20, No. 12.

56. Yunde Zhong, Huaifeng Zhang. Control Points Based Semi-Dense Matching // The 5lh Asian Conference on Computer Vision (ACCV2002), (23-25 January2002). Melbourne, Australia, 2002.

57. K. Moravec, R. Harvey, J.A. Bangham. Improving Stereo Performance in Regions of Low Texture // Proc. of the British Machine Vision Conf. 1998 (BMVC'98). Southampton, UK, 1998.

58. F. Candocia, M. Adjouadi. A Similarity Measure for Stereo Feature Matching // IEEE Transactions on Image Processing. 1997. - Vol. 6, No 10. -P. 1460-1464.

59. Ghita, J. Mallon and P.F. Whelan. Epipolar Line Extraction using Feature Matching // Proc. of the Irish Machine Vision and Image Processing Conference. NUI Maynooth, 2001. - P. 87-95.

60. Changming Sun. Fast Stereo Matching Using Rectangular Subregioning and 3D Maximum-Surface Techniques // Int. Journal of Computer Vision. 2002. -Vol. 47, No 1/2/3.-P. 99-117.

61. H. Hirschmiiller, P.R. Innocent, J. Garibaldi. Real-Time Correlation-Based Stereo Vision with Reduced Border Errors // Int. Journal of Computer Vision. -2002. Vol. 47, No. 1-3. - P. 229-246.

62. C. Sun. Rectangular Subregioning and 3D Maximum-Surface Techniques for Fast Stereo Matching // IEEE Workshop on Stereo and Multi-Baseline Vision: In Conj. with IEEE CVPR'01. Kauai, Hawaii, 2001. - P. 44-53.

63. M. Lhuillier, L. Quan. Robust Dense Matching using Local and Global Geometric Constraints // Proc. of the 16th Int. Conf. on Pattern Recognition. -Barcelona, Spain, 2000. Vol. 1. - P. 968-972.

64. O. Veksler. Stereo Matching by Compact Windows via Minimum Ratio Cycle // IEEE Int. Conf. on Computer Vision (ICCV'01). Vancouver, B.C., Canada, 2001. - Vol. 1. - P. 540-547.

65. B. Geldzahler. A User's Guide for the Flexible Image Transport System (FITS). Applied Research Corp. 1990.108. http://www.rsinc.com109. http://www.povray.org110. http://www.visidyne.com