Материал конференции: "Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон" (19-21 сентября 2022 г., Рязань)"
Авторы:Пинчуков В.В., Поройков А.Ю., Шматко Е.В.
Исследование возможности применения свёрточных нейронных сетей для обработки фотограмметрических изображений
Аннотация:
Ближняя фотограмметрия широко используется для измерения формы поверхности различных объектов и ее деформаций. Обычно для этого используют стереопару изображений исследуемого объекта, полученных с разных ракурсов с помощью нескольких цифровых видеокамер. Форма поверхности измеряется путем триангуляции набора соответствующих двухмерных точек с этих изображений с помощью заранее известного расположения камер относительно друг друга. Для поиска таких точек применяют различные алгоритмы. Несколько фотограмметрических методов используют кросскорреляцию для этой цели. В данной работе рассматривается возможность замены корреляционного алгоритма с помощью нейросетей для определения смещений на изображениях. Они позволяют увеличить скорость расчета и пространственное разрешение результатов измерений. Для проверки возможности их применения была получена серия экспериментальных изображений поверхностей с различной деформацией. Были проведены вычислительные эксперименты по обработке этих изображений с помощью выбранных нейросетей и классического алгоритма кросскорреляции. Определены ограничения по использованию сравниваемых алгоритмов и оценена их погрешность при восстановлении трехмерной формы поверхности. Проведенное физическое моделирование для проверки выбранных нейросетей к обработке изображений для задачи фотограмметрии показали их работоспособность и эффективность.
Ключевые слова:
ближняя фотограмметрия, кросскорреляция, метод корреляции фоновых изображений, сверточные сети
