DOI: 
10.22389/0016-7126-2023-997-7-38-46
1 Пеньшин И.Н.
Год: 
№: 
997
Страницы: 
38-46

Государственный университет по землеустройству

1, 
Аннотация:
В статье рассмотрена унифицированная модель сферической камеры и ее свойства, а также исследована и применена в задаче восстановления элементов внешнего и внутреннего ориентирования для набора снимков усовершенствованная модель сферической камеры (DS-модель), имеющей сверхширокоугольный объектив типа «рыбий глаз». Изложена математическая концепция применения сферической модели камеры, а также реализовано решение оптимизационной задачи вычисления элементов внутреннего и внешнего ориентирования камеры методом Гаусса – Ньютона, актуальное для задач реконструкции трехмерной сцены и разработки оптического SLAM на базе многокамерной системы со сверхширокоугольными объективами. Полученные результаты позволяют оценить применимость DS-модели для трехмерной реконструкции сцен при внешнем и внутреннем обследовании зданий и сооружений, для восстановления траектории движения и положения в пространстве подвижных систем с установленной камерой, для решения задач Perspective-n-Point – восстановления взаимного ориентирования между различными активными и пассивными сенсорами

Список литературы: 
1.   Бородулина С. В., Зайцев Ю. А. Теоретические основы построения нелинейных перспективных изображений // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2006. – Т. 4. – № 2 (17). – С. 67–76.
2.   Горбацевич В. В., Онищик А. Л. Группы Ли преобразований // Итоги науки и техники. Сер. «Современные проблемы математики. Фундаментальные направления». – М.: ВНИТИ, – 1988. – Т. 20. – С. 103–240.
3.   Гошин Е. В., Фурсов В. А. Решение задачи автокалибровки камеры с использованием метода согласованной идентификации // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36. – № 4. – С. 605–610.
4.   Попов А. А., Бобоев Ш. А. Построение робастных регрессионных моделей по методу LS-SVM с использованием функций потерь Хьюбера и взвешивания наблюдений // Обработка информации и математическое моделирование: Материалы Российской научно-технической конференции. – Новосибирск: Изд-во Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики, – 2016. – С. 118–124.
5.   Степанов Д. Н. Математические модели получения стереоизображений с двухзеркальных катадиоптрических систем с учетом дисторсии объективов // Компьютерная оптика. – 2019. – Т. 43. – № 1. – С. 105–114.
6.   Aghayari S., Saadatseresht M., Omidalizarandi M., Neumannet I. (2017) Geometric calibration of full spherical panoramic Ricoh-Theta camera // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. IV-1/W1, pp. 237–245. DOI: 10.5194/isprs-annals-IV-1-W1-237-2017.
7.   Awaludin M., Yasin V. (2020) Application of Oriented Fast And Rotated Brief (Orb) and Bruteforce Hamming in Library OpenCV for Classification of Plants // Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. 4, 3, pp. 51–59.
8.   Campos M. B., Tommaselli A. M. G., Junior J. M., Honkavaara E. (2018) Geometric model and assessment of a dual-fisheye imaging system // The Photogrammetric Record. 33 (5), pp. 243–263. DOI: 10.1111/phor.12240.
9.   Georgiou T., Liu Y., Chen W., Lewet M. (2020) A survey of traditional and deep learning-based feature descriptors for high dimensional data in computer vision // International Journal of Multimedia Information Retrieval. 9 (11), pp. 135–170. DOI: 10.1007/s13735-019-00183-w.
10.   Geyer C., Daniilidis K. (2000) A unifying theory for central panoramic systems and practical implications. Computer Vision – ECCV 2000. 6th European Conference on Computer Vision, Dublin, Ireland, June 26 – July 1, 2000, Proceedings, Part II pp. 445–461.
11.   Huang M., Wu J., Zhiyong P., Zhaoet X. (2022) High-precision calibration of wide-angle fisheye lens with radial distortion projection ellipse constraint (RDPEC) // Machine Vision and Applications. 33 (3), pp. 1–23.
12.   Ji S., Qin Z., Shanet J., Lual M. (2020) Panoramic SLAM from a multiple fisheye camera rig // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 159, pp. 169–183. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.014.
13.   Singh A., Paigwar A., Saroyaet M. (2018) Design and motion analysis of compliant omnidirectional spherical modular snake robot (cosmos). IEEE/IFtoMM Int. Conference on Reconfigurable Mechanisms and RobotsAt: Tu Delft, Netherlands pp. 1–10.
14.   Taketomi T., Uchiyama H., Ikeda S. (2017) Visual SLAM algorithms: A survey from 2010 to 2016 // IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications. 9 (1), pp. 1–11. DOI: 10.1186/s41074-017-0027-2.
15.   Usenko V., Demmel N., Cremers D. (2018) The double sphere camera model. International Conference on 3D Vision (3DV) pp. 552–560.
16.   Zhang Y., Huang F. (2021) Panoramic visual slam technology for spherical images // Sensors. 21 (3), pp. 705. DOI: 10.3390/s21030705.
Образец цитирования:
Пеньшин И.Н., 
Применение сферической модели камеры для решения фотограмметрических задач // Геодезия и картография. – 2023. – № 7. – С. 38-46. DOI: 10.22389/0016-7126-2023-997-7-38-46
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 14.12.2022
Принята к публикации: 28.07.2023
Опубликована: 20.08.2023

Содержание номера

2023 июль DOI:
10.22389/0016-7126-2023-997-7