Д.А. Локтев, А.Н. Алфимцев
2
определение расстояния до распознаваемого объекта, что позволяет не
только создавать глубины изображения, но также и определять скоро-
сти движущегося объекта, скорости сближения объектов, открывает
дополнительные возможности по прогнозированию траектории дви-
жения.
В работе [4] проводится достаточно подробный анализ методов
получения трехмерного изображения по видеоряду или серии изоб-
ражений, основной идеей при этом является совмещение изображе-
ний и последующее определение расстояния до объектов по расхож-
дению их образов на фотографии. Здесь приводится классификация
алгоритмов сопоставления двух изображений, полученных системой
пассивного стереозрения, основными критериями классификации яв-
ляется схожесть окрестности вокруг сравниваемых точек (для этого
вычисляется функция расхождения) и способ минимизации энергии,
при этом выделяются методы динамического программирования и
нахождения минимального разреза графа.
В [5] авторы рассматривают алгоритмы обработки изображений,
полученных с двигающихся видеокамер, для определения препят-
ствий на пути движения. Предлагается полученные изображения
сравнивать с некоторыми шаблонными с помощью функций библио-
теки Open CV, которая также использовалась в [6] для распознавания
лиц людей. В статье [5] построен алгоритм, основанный на представ-
лении кадров видеоизображений с двух камер в виде трех слоев: по
оттенкам, яркости и насыщенности (модель HSV). В каждом слое
выделяются реперные области, после чего они объединяются в одну
картинку и происходит поиск шаблонных препятствий, заданных в
базе системы распознавания. Разработке системы обнаружения пре-
пятствий перед мобильным объектом посвящена и работа [7], в кото-
рой предлагается метод обнаружения трехмерных объектов по сте-
реоскопическим изображениям с двух камер. В полярной системе ко-
ординат определяются ортогональные проекции стереоизображения
на гладкие поверхности, при этом трехмерная задача сводится к
плоской задаче обнаружения на синтезированных проекциях яркост-
но-геометрической структуры известной формы. Авторы [7] предла-
гают вначале получить аналитическую модель подстилающей по-
верхности, на которую затем будут проецироваться изображения ле-
вой и правой видеокамер. При наличии трехмерного объекта появ-
ляются отклонения от модели поверхности, при наложении двух
изображений образуются угловые структуры, поэтому задача сводит-
ся к нахождению на дифференциальном ортофото структур опреде-
ленной формы. Интересным новшеством, предложенным в данном
исследовании, является переход от двухмерного анализа изображе-
ний к анализу одномерных массивов проекций яркости, которая из-
меняется на границах ортофото.
