Реконструкція поверхонь в просторі за невпорядкованими даними аерозображень
Аналіз існуючих методів реконструкції поверхонь з врахуванням особливостей даних аерозображень. Розробка методу реконструкції поверхонь на основі тріангуляційних моделей. Створення структурної моделі інформаційного процесу реконструкції поверхонь.
| Рубрика | Физика и энергетика |
| Вид | автореферат |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 26.09.2014 |
| Размер файла | 70,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Національний університет “Львівська політехніка”
УДК 004.932
Автореферат
дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук
Реконструкція поверхонь в просторі за невпорядкованими даними аерозображень
05.13.06 - Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології
Карпін Олександр Олександрович
Львів 2007
Загальна характеристика роботи
реконструкція поверхня простір аерозображення
Актуальність теми. В різноманітних областях застосування інформаційних технологій дедалі частіше виникає проблема підвищення ефективності збору, перетворення та опрацювання даних, впровадження нових технологічних рішень і, насамперед, автоматизації процесів керування та обробки отримуваної інформації. Так, при плануванні та розбудові населених пунктів, у вирішенні задач телекомунікації та електрифікації, картографування (у тому числі побудова тривимірних карт Землі та карт автомобільної GPS навігації), у лісовій та гірничій справах тощо, широко використовуються дані, отримані засобами активної лазерної альтиметрії. Сучасний розвиток неконтактних засобів вимірювання дальності дозволяє отримати ці дані з великою точністю та роздільною здатністю. До того ж сканування земної поверхні, як правило, проводиться на великих ділянках, площа яких може сягати декілька десятків квадратних кілометрів. Для виконання тривимірної візуалізації аерозображень, розмір яких часто перевищує обсяг оперативної пам'яті комп'ютера, необхідно використовувати спеціалізовані графічні станції та затратити значний час на виконання цієї операції. При цьому операція маніпулювання тривимірними об'єктами потребує точної роботи оператора щодо виділення країв об'єктів та їх сегментації. З метою автоматизації цих процесів необхідно аналітично описати зображення кожного тривимірного об'єкту та створити тривимірну модель сцени.
Для досягнення цієї мети необхідно розв'язати проблему відновлення форми поверхні об'єкту за координатами лише деяких точок на його поверхні. В літературі така проблема означується терміном “реконструкція поверхонь”.
Задачі, які розглядаються, належать до обернених (некоректних) задач математичної фізики. Наявність в даних аерозображень похибок вимірювань приводить до того, що розв'язок задачі з даними, що містять шум, може значно відрізнятися від точного результату. В цій ситуації на перший план виходять методи математичної обробки інформації. Використання методів регуляризації дозволяє забезпечити стійкість та задану точність розв'язку.
Протягом останніх років було розроблено низку методів реконструкції поверхонь. Однак вони, як правило, в процесі роботи потребують додаткових апріорних відомостей про сам об'єкт реконструкції, зокрема апріорної інформації про топологію досліджуваної поверхні, інформації про її орієнтацію у просторі, вимагають карту місцевості або втручання оператора в процес реконструкції. Крім того, більшість із запропонованих методів описують форми об'єктів за допомогою базових примітивів або працюють тільки з поверхнями першого порядку. Ці методи дають задовільні результати при реконструкції об'єктів канонічної форми та погано пристосовані для роботи з поверхнями складної форми.
Сучасний розвиток неконтактної вимірювальної техніки дозволив переглянути постановку задачі реконструкції поверхонь за даними аерозображень зі спроби підбору деякої базової поверхні за вхідними даними, великий вклад до вирішення якої додали Ч. Брайс, Г. Воссельман, Є. Медведєв, М. Морган, Н. Хаала та інші, у побудову регулярних методів реконструкції, тобто методів, які не залежать від форми поверхонь, що є важливим для багатьох застосувань. Прогрес у вимірювальній техніці також призвів до значного збільшення потоків інформації, що підлягають опрацюванню. Крім того, сканування земної поверхні за допомогою декількох лінійних матриць цифрових сенсорів з перекриттям призвело до невпорядкованості даних у цих потоках. Організація даних у растровий формат під час сканування дозволяє зменшити об'єм вхідних даних, проводити контроль якості сканування, а також пришвидшити сам процес подальшої обробки.
Робота присвячена розв'язанню нових задач у галузі оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів, великий вклад в сучасний розвиток якої внесли українські науковці С. Антощук, М. Бондаренко, В. Васильєв, Т. Вінцюк, Р. Воробель, В. Гриценко, В. Грицик, О. Івахненко, М. Кириченко, В. Кожем'яко, В. Корчинський, В. Омельченко, Б. Русин, А. Шевченко, М. Шлезінгер та багато інших. Дисертація тісно пов'язана з науковими роботами, що ведуться на кафедрі електронних обчислювальних машин Національного університету “Львівська політехніка” та є продовженням дослідницьких робіт наукового керівника.
Таким чином, актуальною є науково-технічна задача розроблення регулярних методів реконструкції поверхонь, які забезпечують проміжну організацію даних у растровий формат за потоком невпорядкованих даних аерозображень.
Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась відповідно до напрямків наукової діяльності кафедри електронних обчислювальних машин Національного університету “Львівська політехніка” за темами Міністерства освіти і науки України:
§ ДБ.17.МЕЛЬ “Інтелектуальні реконфігуровані нарощувані вимірювально-обчислювальні мережі екологічного моніторингу: принципи структурної самоорганізації та функціонування”, 2002-2003 рр. (номер державної реєстрації 0102U001163) - автором проаналізовано особливості аерозображень та розроблено структурну модель інформаційного процесу опрацювання даних аерозображень у вимірювально-обчислювальній мережі екологічного моніторингу.
§ ДБ/АВАГ “Конфігуровані вимірювально-обчислювальні мережі інтелектуальних автономних агентів для вирішення задач моніторингу навколишнього середовища”, 2004-2006 рр. (номер державної реєстрації 0104U002284) - автором розроблено метод автоматичного генерування растрового зображення за даними аерозображень та сформульовано принципи побудови інформаційного процесу опрацювання невпорядкованих даних аерозображень інтелектуальними автономними агентами для вирішення задач моніторингу навколишнього середовища.
Мета та задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є розроблення регулярних методів реконструкції поверхонь, які забезпечують підвищення ефективності функціонування автоматизованих інформаційних систем та процесів опрацювання невпорядкованих даних аерозображень для тривимірної візуалізації сцени.
Для досягнення поставленої мети в роботі розв'язані наступні задачі:
1. Проведено аналіз існуючих підходів та методів реконструкції поверхонь з врахуванням особливостей даних аерозображень з метою виявлення найбільш ефективних підходів до реконструкції поверхонь за аерозображеннями.
2. Побудовано структурну модель інформаційного процесу автоматичної реконструкції поверхонь за невпорядкованими даними аерозображень, що дозволяє аналітично описувати поверхні довільної форми.
3. Розроблено регулярний метод реконструкції поверхонь на основі тріангуляційних моделей, який забезпечує підвищення ефективності функціонування автоматизованих інформаційних систем та процесів переробки аерозображень завдяки частковому опрацюванню вхідних даних в потоковому режимі.
4. Створено програмне забезпечення з графічним інтерфейсом користувача та проведено експериментальні дослідження запропонованого методу реконструкції поверхонь на тестових прикладах та реальних аерозображеннях.
Об'єкт дослідження: автоматизовані інформаційні системи та процеси опрацювання невпорядкованих даних аерозображень для тривимірної візуалізації сцени.
Предмет дослідження: моделі та методи реконструкції поверхонь в просторі за невпорядкованими даними аерозображень.
Методи досліджень. При виконанні поставлених у дисертаційній роботі задач, застосовувалися методи математичного моделювання, математичної статистики, аналітичної геометрії та основи теорії некоректно поставлених задач математичної фізики, за допомогою яких розроблено регулярний метод реконструкції поверхонь; методи системного аналізу, які дали змогу побудувати структурну модель інформаційного процесу реконструкції поверхонь; основи теорії алгоритмів та прикладного програмування, які дозволили створити програмне забезпечення.
Наукова новизна отриманих результатів. На основі проведених досліджень розв'язана науково-технічна задача розроблення регулярних методів реконструкції поверхонь, які забезпечують підвищення ефективності функціонування автоматизованих інформаційних систем та процесів опрацювання невпорядкованих даних аерозображень для тривимірної візуалізації сцени.
При цьому отримано такі основні наукові результати:
1. Вперше побудовано структурну модель інформаційного процесу автоматичної реконструкції поверхонь за невпорядкованими даними аерозображень, яка, на відміну від відомих, містить процедури побудови щільної трикутної сітки та її спрощення для кожного локального об'єкту, що дозволило в процесі створення тривимірної моделі сцени аналітично описувати поверхні довільної форми.
2. Вперше розроблено метод автоматичного визначення кроку сканування за аерозображеннями на основі моди абсолютних значень відстаней між суміжними точками, який, на відміну від відомих, враховує часткову впорядкованість даних та дозволяє визначати крок сканування і відповідне растрове зображення в потоковому режимі надходження вхідних даних.
3. Вперше розроблено метод опису поверхонь локальних об'єктів щільною трикутною сіткою на растрових зображеннях тривимірних об'єктів та контурів об'єктів на основі методу тріангуляції “крокуючих квадратів”, який, на відміну від відомих, дозволяє пооб'єктне описування поверхонь локальних об'єктів щільною трикутною сіткою з лінійною асимптотичною складністю.
4. Удосконалено метод інтерполяції “найближчого сусіда” шляхом введення додаткової структури відстаней між точками первинного та растрового зображень для нового класу систем з потоковим опрацюванням вхідних даних.
Практичне значення одержаних результатів:
1. Розроблена методика проектування інформаційних процесів автоматичної реконструкції поверхонь, яка доведена до практичного застосування при реалізації як процесів в цілому, так і їх окремих складових частин.
2. Реалізований метод автоматичного генерування растрового зображення може бути використаний як додатковий модуль програмного забезпечення лазерних сканерів, що дозволить зменшити об'єм даних в 1,3-5 разів, проводити контроль якості сканування, а також на 10-50% пришвидшити сам процес подальшої обробки.
3. Створене апаратно та платформо-незалежне програмне забезпечення з використанням технології програмування Java дозволяє використовувати реалізації запропонованих методів та процесу в цілому незалежно від наявних обчислювальних засобів та операційних систем.
4. Створений графічний інтерфейс користувача на основі запропонованих в роботі методів може бути використаний для візуалізації, опрацювання та збереження аерозображень на робочих місцях на базі сучасних комп'ютерних засобів.
Теоретичні та практичні результати дисертаційної роботи впроваджені у:
§ держбюджетних темах, ДБ.17.МЕЛЬ “Інтелектуальні реконфігуровані нарощувані вимірювально-обчислювальні мережі екологічного моніторингу: принципи структурної самоорганізації та функціонування”, 2002-2003 рр., ДБ/АВАГ “Конфігуровані вимірювально-обчислювальні мережі інтелектуальних автономних агентів для вирішення задач моніторингу навколишнього середовища”, 2004-2006 рр.;
§ ВАТ “Львівобленерго” в рамках створення системи корпоративного зв'язку на базі цифрових радіорелейних ліній;
§ корпорації Cypress Semiconductor Corp. (США) в рамках створення базових та замовних проектів.
Дані про впровадження підтверджені відповідними актами.
Особистий внесок здобувача. Основний зміст роботи, теоретичні та практичні результати, висновки і рекомендації виконані автором особисто. У публікаціях, написаних у співавторстві, здобувачу належить: аналіз сучасного стану неконтактної вимірювальної техніки, аналіз особливостей аерозображень, формулювання принципів побудови та розроблення структурної моделі інформаційного процесу реконструкції поверхонь - [1, 8, 9]; розроблення та дослідження ефективності методу автоматичного генерування растрового зображення за даними аерозображень - [2]; розроблення методу зменшення рівня завад в системах обробки сигналів в реальному масштабі часу - [5]; аналіз можливостей існуючих підходів та методів реконструкції поверхонь - [6]; аналіз вимог задачі реконструкції поверхонь до засобів програмування - [7].
Апробація основних результатів досліджень. Основні результати дисертації доповідались та обговорювались на таких наукових конференціях:
§ Міжнародна науково-технічна конференція “Сучасні комп'ютерні системи та мережі: розробка та використання ACSN-2003” (Львів, 2003);
§ Міжнародна науково-технічна конференція “Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій, комп'ютерної інженерії - TCSET'2004” (Львів-Славсько, 2004);
§ Міжнародна науково-технічна конференція “Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій та приладобудування - СПРТП-2005” (Вінниця, 2005);
§ Міжнародна науково-технічна конференція “Сучасні комп'ютерні системи та мережі: розробка та використання - ACSN-2005” (Львів, 2005);
§ Міжнародна науково-технічна конференція “Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій та приладобудування - СПРТП-2007” (Вінниця, 2007).
Публікації. Основні результати дисертації викладені у 10 наукових публікаціях, з яких 5 статей у фахових наукових журналах та збірниках, 5 у матеріалах конференцій.
Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та шістьох додатків. Обсяг дисертаційної роботи становить 201 сторінку, в тому числі 129 сторінок основного тексту, містить 45 рисунків, 12 таблиць, 6 додатків на 40 сторінках, список використаної літератури зі 129 найменувань.
Основний зміст
У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, визначено мету та основні завдання, викладено наукову новизну та практичне значення отриманих результатів. Наведено відомості про зв'язок роботи з науковими темами, а також відомості про апробацію роботи, особистий внесок дисертанта, публікації, обсяг та структуру дисертації.
Перший розділ присвячений дослідженню, систематизації та аналізу особливостей аерозображень; аналізу існуючих підходів і методів реконструкції поверхонь; огляду відомостей з теорії некоректно поставлених задач математичної фізики; визначенню проблем та постановці задач дисертаційних досліджень.
Розглянуто задачу реконструкції поверхонь при побудові тривимірної моделі сцени на основі аналітичного опису зображень тривимірних об'єктів. Показано, що задача реконструкції поверхонь за аерозображеннями має деякі особливості, а саме: невпорядкованість даних у вхідних потоках вимагає їх попередньої організації у впорядковані структури; опрацювання цілого аерозображення допустиме лише алгоритмами з лінійною асимптотичною складністю; необхідна наявність елементів зменшення систематичних та випадкових похибок вимірювання. Крім того, процес реконструкції поверхонь має забезпечувати коректність розв'язку для поверхонь довільної форми.
В роботі проведено аналіз існуючих методів реконструкції поверхонь за аерозображеннями. Показано, що існуючі методи організації аерозображень у впорядковані структури в потоковому режимі потребують або заданого користувачем кроку сітки інтерполяції, що недопустимо з позиції автоматичності виконання, або вимагають О(N2) операцій для побудови нерегулярної трикутної сітки, що також є недопустимо. Жоден з алгоритмів детектування у векторній графіці країв тривимірних об'єктів не є регулярним. До того ж, існуючі методи реконструкції тривимірної моделі на основі примітивів дають задовільні результати лише при реконструкції об'єктів канонічної форми та погано пристосовані для роботи з поверхнями складної форми.
В роботі показано належність теми дисертаційної роботи до обернених (некоректних) задач математичної фізики, проаналізовано особливості таких задач та намічено можливі шляхи їх розв'язку. Поставлено задачі дисертаційних досліджень та обґрунтовано їх актуальність.
У другому розділі досліджено загальні геометричні структури подання поверхонь в тривимірному просторі та методи аналітичного опису поверхонь за множинами дискретних даних; проведено вибір технологій та засобів програмування для розв'язку поставлених задач; розроблено структурну модель інформаційного процесу автоматичної реконструкції поверхонь за невпорядкованими даними аерозображень.
В роботі досліджено різні типи геометричних структур подання поверхонь в тривимірному просторі, а саме: регулярна сітка; нерегулярна трикутна сітка; мультитріангуляція; явна та неявна, параметрична та сплайнова функції. Обґрунтовано використання тріангуляційних та сплайнових структур для аналітичного опису поверхонь довільної форми. Показано, що тріангуляційні методи опису поверхонь дозволяють враховувати взаємозалежність точності та компактності подання поверхні. Обґрунтовано використання методів опису поверхонь нерегулярною трикутною сіткою на основі стратегії “знизу-вверх” для розв'язку поставлених задач, а також засобів програмування Java та бібліотеки Java3D API при реалізації систем та процесів реконструкції поверхонь. За результатами досліджень розроблено нову структурну модель інформаційного процесу автоматичної реконструкції поверхонь за невпорядкованими даними аерозображень. На вхід такого процесу поступає потік даних, що отримується при скануванні земної поверхні з повітря з кожного лінійного масиву цифрових сенсорів лазерного сканера почергово деякими блоками. Ця часткова впорядкованість даних може бути використана для визначення кроку сканування методами математичної статистики. Оскільки закон розподілу даних в цих блоках є випадковим, то надалі вхідний потік даних розглядається як невпорядкований. Для роботи з такими даними необхідна їх попередня організація у впорядковані структури, найпоширенішою з яких є растрове зображення. Впровадження на цьому етапі алгоритмів з потоковим опрацюванням вхідних даних дозволяє підвищити ефективність функціонування процесу в цілому. Введений у модель коефіцієнт деталізації забезпечує керування взаємозалежністю між точністю і компактністю результуючого растрового зображення та часу на опрацювання вхідних даних.
На наступному етапі впорядковані дані аерозображень, а саме їх растрове зображення, разом з даними про мінімальні параметри об'єктів реконструкції (висота, площа, напрямки градієнта тощо) піддаються процесу детектування країв тривимірних об'єктів. Метою процесу детектування країв локальних об'єктів є розв'язання задачі знаходження та виділення локальних об'єктів. Цей етап краще виконувати на растрових зображеннях, а не безпосередньо в тривимірному просторі. Це спрощує процес детектування, оскільки геометрію поверхні на растровому зображенні значно легше визначити.
На фазі реконструкції тривимірних поверхонь локальних об'єктів запропоновано використовувати тріангуляційні методи обробки даних, а саме стратегію підбору нерегулярної трикутної сітки “знизу-вверх”. Сітки відносно прості в конструюванні, проте для моделювання малих фрагментів поверхонь необхідно використовувати щільні сітки або їх ієрархії. Щільна сітка добре відображає топологію та геометрію поверхні. Однак, отримана щільна трикутна сітка має однакове насичення на всій поверхні та не враховує той факт, що на плоских ділянках трикутники можна об'єднати. Ця задача розв'язується на наступному етапі спрощення трикутної сітки. В якості вхідних даних задається рівень деталізації подання кінцевої моделі локального об'єкту. Так враховується взаємозалежність між точністю та компактністю необхідного подання вже вихідної моделі об'єкту. На етапі спрощення трикутної сітки одночасно зменшуються наявні в даних аерозображень систематичні та випадкові похибки вимірювань. На виході всі створені описи поверхонь локальних об'єктів спрощеною трикутною сіткою поєднуються разом, що дозволяє створити тривимірну модель території. Якщо в процесі спрощення трикутної сітки виконувалася побудова ієрархії спрощень, то можливо також побудувати тривимірну модель території на базі мультитріангуляційного подання локальних об'єктів.
В роботі розглянуто тенденції розвитку вимірювальної техніки та, з їх врахуванням, запропоновано розширену структурну модель інформаційного процесу реконструкції поверхонь. Модель додатково містить процедури реєстрації й інтегрування аерозображень, що дозволило враховувати інформацію про бокові грані об'єктів та проводити реконструкцію поверхонь об'єктів складної форми.
Третій розділ присвячено розробленню регулярного методу реконструкції поверхонь, який складається з методу генерування растрового зображення за невпорядкованими даними аерозображень та методу реконструкції поверхонь на растрових зображеннях тривимірних об'єктів. Метод генерування растрового зображення розроблено на основі запропонованих в роботі методу визначення кроку сканування та удосконаленого методу інтерполяції “найближчого сусіда” (Nearest Neighbor Interpolation). Показано, що розроблений метод дозволяє автоматично генерувати растрові зображення за аерозображеннями в потоковому режимі з лінійною асимптотичною складністю. Метод реконструкції поверхонь на растрових зображеннях тривимірних об'єктів побудований на основі розробленого на кафедрі ЕОМ під керівництвом В.Ф. Ємця методу детектування у векторній графіці країв тривимірних об'єктів, запропонованого в роботі методу опису поверхонь локальних об'єктів щільною трикутної сіткою та відомих методів спрощення трикутної сітки на основі механізмів прорідження. Проведено дослідження точності розробленого методу реконструкції поверхонь, показано його ефективність та спроможність аналітично описувати поверхні довільної форми.
Задача реконструкції поверхонь за невпорядкованими даними аерозображень вирішується шляхом послідовного застосування наступних методів.
Визначення кроку сканування. Знаходяться абсолютні значення відстаней між суміжними точками , , де - порядковий номер у потоці даних, N - кількість точок даних, x та y - відповідно координати точки по осі X та Y. Отримані значення розташовуються в порядку їх зростання. При цьому отримується послідовність абсолютних значень відстаней між суміжними точками та по координатах X та Y. Діапазони вибірок та розділюються на l та m інтервалів однакової довжини L. Знаходяться відносні частоти відстаней між суміжними точками по кожній з координат:
, ,
де та - абсолютні частоти відстаней між суміжними точками по осі X та Y. Далі обчислюються значення відстаней між суміжними точками та за координатами X та Y, які мають найбільшу відносну частоту - моду абсолютних значень відстаней між суміжними точками. Менше з цих двох чисел показує за якою з координат проводили сканування, а більше - крок сканування. Для візуального контролю визначення кроку сканування можна побудувати полігони відносних частот розподілу відстаней між суміжними точками за координатами X та Y.
Генерування растрового зображення. За визначеним кроком сканування та заданим коефіцієнтом деталізації визначається крок інтерполяції:
.
Значення коефіцієнта деталізації >1 дозволяє збільшити крок сітки інтерполяції відносно кроку сканування. Це приводить до зменшення похибки інтерполяції та до врахування перекриття по даних при скануванні. Одночасно з цим збільшується розмір результуючого растрового зображення. Значення коефіцієнта деталізації <1 дозволяє зменшити масштаб та розмір результуючого зображення. Проте похибка інтерполяції при цьому зростає. Далі, за максимальними та мінімальними значеннями координат по осях X та Y і кроком сітки інтерполяції визначаються розміри растрового зображення: , . На їх основі створюються два масиви розміром , а саме результуюче растрове зображення та масив відстаней між точками первинного та растрового зображень. Перший масив заповнюється нулями, другий - максимально допустимими числовими значеннями. Далі, для кожної точки з множини оригінальних даних знаходяться точки в позиціях регулярної сітки за деякою маскою. Маски та критерії їх вибору, а також запропоновані варіанти масок для типових значень розглянуто детально в дисертації. Позиція i-ї точки з множини оригінальних даних в системі координат вихідного растрового зображення визначається за формулою:
, .
Якщо відстань від вибраної маскою точки у растровому зображенні до досліджуваної точки у множині оригінальних даних є меншою за відповідне значення у масиві відстаней, то значення вибраної маскою точки набуває значення досліджуваної точки та оновлюється значення відстані до цієї точки.
Детектування країв тривимірних об'єктів. В якості вхідних даних для детектування країв локальних об'єктів використовується растрове зображення тривимірних об'єктів та мінімальні параметри об'єктів реконструкції (висота, площа, градієнт та інші). Оскільки задача виділення країв передбачає диференціювання даних, що містять шум, то з метою обчислення похідних використовується операція згортки функції Гаусса-Вейєрштрасса із вихідним зображенням з подальшим застосуванням операції фільтрування:
, ,
,
, ,
де - постійна, що визначає однаковий порядок значень функцій і , - площа зображення, - функція значень висот, - дельта-функція. При цьому обчислюється в аналітичному вигляді.
Побудова щільної регулярної трикутної сітки виконано на основі методу “крокуючих квадратів”. В якості вхідних даних метод використовує два растрових зображення однакового розміру: зображення тривимірних об'єктів та зображення контурів тривимірних об'єктів. На початку контур локального об'єкту у зображенні контурів тривимірних об'єктів помічається певним кольором. Це надасть змогу не аналізувати внутрішні контури локального об'єкту. Бокові грані тріангуляційної моделі локального об'єкту будуються за методом “крокуючих квадратів” шляхом перевірки на рівність значення біжучої та наступної за нею точки контуру із рівнем землі локального об'єкту.
На наступному етапі поточний об'єкт виділяється шляхом його заливки у зображенні контурів тривимірних об'єктів певним кольором, відмінним від кольору контуру. Всі внутрішні контури при цьому також зафарбовуються. Алгоритм зафарбовування потребує координати точки, яка є точкою об'єкту та не належить до точок контуру. В роботі запропоновано підхід до її визначення.
Тріангуляційна модель локального об'єкту будується за методом “крокуючих квадратів” шляхом перевірки на належність об'єктові точок за маскою два на два пікселі.
Запропонований метод, аналогічно класичному методу “крокуючих квадратів”, залишає в процесі роботи неописані трикутники. В роботі проаналізовано шляхи виникнення таких ситуацій та запропоновано швидку процедуру їх усунення на основі шаблонів.
Спрощення трикутної сітки. В роботі запропоновано використання методу спрощення на основі механізмів прорідження (decimation), що дозволяє одночасно із спрощенням сітки згладити систематичні та випадкові похибки вимірювань на плоских ділянках. Досліджено існуючі методи спрощення на основі механізмів прорідження з використанням наявних бібліотек для роботи з ними, а саме “Mesh Decimator” та пакет для роботи з мультитріангуляційним поданням об'єктів “The MT (Multi-Tesselation) Package”. Асимптотична складність методів спрощення на основі механізмів прорідження складає О(N2) операцій.
Об'єднання всіх тріангуляційних моделей локальних об'єктів в одне суцільне подання тривимірної моделі території залежить від необхідного формату подання. Асимптотична складність цієї операції, як правило, вимагає О(N) операцій.
У четвертому розділі розроблено загальну архітектуру інформаційної системи реконструкції поверхонь та об'єктну модель програмного забезпечення; описано реалізацію фільтрів та операцій опрацювання зображень; розроблено графічний інтерфейс користувача; проведено експериментальні дослідження розробленого методу реконструкції поверхонь на тестових прикладах та аерозображеннях.
В дисертації запропоновано загальну архітектуру інформаційної системи реконструкції поверхонь, що складається з лазерного сканера, програмного забезпечення генерування растрового зображення за потоком оригінальних даних аерозображень та програмного забезпечення реконструкції поверхонь на растрових зображеннях тривимірних об'єктів. Для її реалізації розроблено універсальну об'єктну модель програмного забезпечення обробки двовимірних та тривимірних зображень, яка дозволяє виконувати обробку й візуалізацію зображень всіх згаданих вище типів, забезпечує однотипність у роботі з ними та дозволяє уніфіковане додавання нових фільтрів та операцій обробки зображень. На основі розроблених в роботі моделей, методів та архітектури засобами технології програмування Java створено апаратно та платформо-незалежне програмне забезпечення й графічний інтерфейс користувача.
Всі результати експериментальних досліджень показано при виконанні програмного забезпечення на персональному комп'ютері з процесором AMD Duron 1.4 ГГц, 512 Мб ОЗП та відеоадаптером NVIDIA GeForce2 MX 400. Потоковий режим надходження вхідних даних симулюється шляхом посимвольного зчитування даних з файлу. Тестування запропонованого методу автоматичного визначення кроку сканування виконано на множині даних з фізичним кроком сканування близьким до 1,5 м, та в межах 1-1,5 м на ділянках з перекриттям, кількість вхідних точок N=188515. Визначений крок сканування становить =1,45м.
Показано результати роботи методу генерування растрового зображення та досліджено його поведінку в залежності від заданого значення коефіцієнта деталізації та вибраної маски пошуку сусідніх точок. Всі наведені в роботі аерозображення у растровому форматі створені розробленим методом та доводять його коректність і ефективність. Наведено проміжні результати роботи методу генерування растрового зображення по мірі надходження вхідних даних, що доводить працездатність методу при потоковому надходженні вхідних даних. Показано, що генерування растрового зображення для масиву з 683208 точок із заданим коефіцієнтом деталізації =2 виконується за 11,7 с, відображення цих даних у оригінальному поданні вимагає 25,7 с, в той час як у растровому лише 0,2 с, що є приблизно в 100 разів швидше. Обґрунтовано використання розробленого методу в якості додаткового модуля програмного забезпечення лазерних сканерів. Показано, що це дозволить проводити контроль якості сканування, зменшити об'єм даних необхідних для подальшого опрацювання в 1,3-5 разів, а також на 10-50% пришвидшити сам процес подальшої обробки.
Проведено експериментальні дослідження запропонованого методу реконструкції поверхонь. Показано результати його роботи на тестових прикладах та аерозображеннях.
Візуальний аналіз результатів роботи показав, що при виконанні спрощення тривимірних моделей похибки вимірювань дещо згладжуються, що сприяє кращому сприйняттю моделей. Рівень спрощення задається користувачем системи. Реалізовано можливість індивідуальної роботи з поверхнями локальних об'єктів шляхом їх візуалізації в окремих вікнах графічного інтерфейсу користувача. Наведено числові результати роботи процесу реконструкції в цілому і по етапах роботи для різних аерозображень та заданих вхідних параметрів (табл. 1).
Таблиця 1. Результати роботи процесу реконструкції поверхонь для фрагменту аерозображення (коефіцієнт деталізації = 1)
|
Характеристика |
Тріангуляційна модель растрового зображення |
Щільна трикутна сітка |
Спрощена трикутна сітка |
|
|
Кількість вершин |
64768 |
20425 |
851 |
|
|
Кількість трикутників |
128520 |
39812 |
1626 |
|
|
Розмір файлу, Кбайт |
3087 |
1057 |
32 |
|
|
Час детектування країв об'єктів, с |
- |
0,5 |
0,5 |
|
|
Час побудови щільної сітки, с |
1,3 |
2,6 |
2,6 |
|
|
Час спрощення трикутної сітки, с |
- |
- |
10 |
|
|
Загальний час створення моделі, с |
1,3 |
3,1 |
13,1 |
|
|
Час візуалізації моделі, с |
15 |
5,9 |
1,7 |
|
|
Загальний час на створення та візуалізацію, с |
16,6 |
9 |
14,8 |
Числові результати показали, що при створенні тривимірної моделі території операція спрощення трикутної сітки вимагає значно більшого часу в порівнянні з іншими операціями, але, при роботі з великими масивами даних, цей час стає суттєво меншим за час візуалізації. До того ж отримується значна перевага при повторному використанні спрощених моделей. Показано, що збільшення коефіцієнта деталізації в два рази збільшує кількість елементів щільного подання в чотири рази (квадратична залежність), проте дозволяє більш точне відновлення форми поверхні та враховує перекриття при скануванні, що, в деяких випадках, призводить до більшої кількості виділених тривимірних об'єктів. Числові дані підтвердили, що всі запропоновані методи в дисертаційній роботі мають асимптотичну складність O(N) операцій, що забезпечує їх працездатність з великими масивами вхідних даних. Лише алгоритми спрощення вимагають O(N2) операцій. Проте, вони працюють з локальними об'єктами, а не з цілим вхідним зображенням, що значно зменшує їх вплив на загальний час опрацювання.
У додатках наведено акти впровадження результатів роботи, формати подання аерозображень та тривимірних моделей, моделювання програмного забезпечення засобами UML, копії діалогових вікон розробленого програмного забезпечення, вихідні тексти реалізацій методу генерування растрового зображення за невпорядкованими даними аерозображень та методу реконструкції поверхонь на растрових зображеннях тривимірних об'єктів.
Основні результати та висновки
У дисертації розв'язано актуальну науково-технічну задачу розроблення регулярних методів реконструкції поверхонь, які забезпечують підвищення ефективності функціонування автоматизованих інформаційних систем та процесів опрацювання невпорядкованих даних аерозображень для тривимірної візуалізації сцени. При цьому отримано такі основні результати:
1. Вперше побудовано структурну модель інформаційного процесу автоматичної реконструкції поверхонь за невпорядкованими даними аерозображень, яка, на відміну від відомих, містить процедури побудови щільної трикутної сітки та її спрощення для кожного локального об'єкту, що дозволило в процесі створення тривимірної моделі сцени аналітично описувати поверхні довільної форми.
2. На основі запропонованого методу визначення кроку сканування та удосконаленого методу інтерполяції “найближчого сусіда” розроблено метод автоматичного генерування растрового зображення за аерозображеннями, який, в порівнянні з відомими, опрацьовує дані в потоковому режимі з лінійною асимптотичною складністю.
3. На основі запропонованого методу опису поверхонь локальних об'єктів щільною трикутною сіткою та методу спрощення на основі механізмів прорідження розроблено регулярний метод реконструкції поверхонь на растрових зображеннях тривимірних об'єктів, який, на відміну від відомих, дозволяє аналітично описувати поверхні довільної форми.
4. Практичне застосування методу реконструкції поверхонь за невпорядкованими даними аерозображень дало змогу створювати тривимірні моделі місцевостей, що візуалізуються сучасними комп'ютерними засобами та дозволяють маніпулювання тривимірними об'єктами. Використання методу генерування растрового зображення в якості резидентного модуля програмного забезпечення лазерних сканерів дозволило проводити контроль якості сканування, зменшити об'єм даних необхідних для подальшого опрацювання в 1,3-5 разів, а також на 10-50% пришвидшити сам процес подальшої обробки.
5. Результати досліджень впроваджені при виконанні наукових робіт за темами Міністерства освіти і науки України, в рамках створення системи корпоративного зв'язку на базі цифрових радіорелейних ліній ВАТ “Львівобленерго” та при розробці базових та замовних проектів корпорацією Cypress Semiconductor Corp (США).
Список праць за темою дисертації
1. Ємець В., Карпін О., Імад І.А. Сбіех. Система реконструкції тривимірних об'єктів за невпорядкованими даними аерозображень // Моделювання та інформаційні технології. Інститут проблем моделювання в енергетиці НАН України. Збірник наукових праць. - 2005. - №35. - С. 120-127.
2. Ємець В., Карпін О. Автоматичне генерування растрового зображення за невпорядкованими даними аерозображень // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України. - 2006. - №35. - С. 76-84.
3. Карпін О. Реконструкція поверхонь на растрових зображеннях тривимірних об'єктів // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”: “Комп'ютерні системи та мережі”. - 2006. - №573. - С. 82-89.
4. Карпін О. Автоматизована система опрацювання невпорядкованих даних аерозображень // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України. - 2007. - №41. - С. 167-173.
5. Кремінь В., Карпін О. Однокристальний мікропроцесорний вимірювач пульсу // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”: “Комп'ютерні системи та мережі”. - 2004. - №523. - С. 75-79.
6. Emets V., Karpin O. Surface reconstruction methods from unorganized points // Матеріали Міжнародної науково-технічної конференції “Сучасні комп'ютерні системи та мережі: розробка та використання” (ACSN-2003). - Львів. - 2003. - С. 128-130.
7. Emets V., Karpin O. Programming tools for surfaces reconstruction problem solution // Матеріали Міжнародної конференції “Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій, комп'ютерної інженерії” (TCSET'2004). - Львів-Славсько. - 2004. - С. 383-384.
8. Ємець В., Карпін О., Імад І.А. Сбіех. Система реконструкції тривимірних об'єктів за невпорядкованими даними аерозображень // Матеріали Міжнародної науково-технічної конференції “Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій та приладобудування” (СПРТП-2005). - Вінниця. - 2005. - С. 105-106.
9. Emets V., Karpin O., Sbieh. I. Three-dimensional objects reconstruction from unorganized airborne altimeter data // Матеріали Міжнародної науково-технічної конференції “Сучасні комп'ютерні системи та мережі: розробка та використання” (ACSN-2005). - Львів. - 2005. - С. 93-96.
10. Карпін О. Система опрацювання реальних даних аерозображень // Матеріали Міжнародної науково-технічної конференції “Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій та приладобудування” (СПРТП-2007). - Вінниця. - 2007. - С. 93-94.
Анотації
Капрін О.О. Реконструкція поверхонь в просторі за невпорядкованими даними аерозображень. - Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. - Національний університет “Львівська політехніка”, Львів, 2007.
Дисертацію присвячено питанням проектування автоматизованих інформаційних систем та процесів опрацювання аерозображень для тривимірної візуалізації сцени. В дисертації розроблено новий регулярний метод реконструкції поверхонь за невпорядкованими даними аерозображень, який ґрунтується на властивостях трикутних сіток описувати поверхні довільної форми. Запропоновано структурну модель інформаційного процесу реконструкції поверхонь та швидкі методи опрацювання даних на кожному з етапів реконструкції. Ефективність запропонованих рішень обґрунтовано теоретично і підтверджено практично. Основні результати праці знайшли впровадження при проектуванні автоматизованих систем та процесів опрацювання аерозображень з поліпшеними технічними характеристиками.
Ключові слова: невпорядковані дані аерозображень, реконструкція поверхонь, тріангуляція, лазерна альтиметрія.
Аннотация
Карпин А.А. Реконструкция поверхностей в пространстве за неупорядоченными данными аэроизображений. - Рукопись.
Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. - Национальный университет “Львовская политехника”, Львов, 2007.
Диссертация посвящена вопросам проектирования автоматизированных информационных систем и процессов обработки аэроизображений для трёхмерной визуализации сцены. В диссертации разработан новый регулярный метод реконструкции поверхностей за неупорядоченными данными аэроизображений, базирующийся на свойствах треугольных сеток описывать поверхности произвольной формы. Предложены структурная модель информационного процесса реконструкции поверхностей и быстрые методы обработки данных на каждом с этапов реконструкции. Эффективность предложенных решений обоснована теоретически и подтверждена практически. Основные результаты работы нашли применение в проектировании автоматизированных систем и процессов обработки аэроизображений с улучшенными техническими характеристиками.
Ключевые слова: неупорядоченные данные аэроизображений, реконструкция поверхностей, триангуляция, лазерная альтиметрия.
Summary
Karpin O.O. In space surfaces reconstruction from unordered airborne altimeter data. - Manuscript.
Thesis for a Ph.D (candidate of technical science) degree by specialty 05.13.06 - automated control systems and progressive information technologies. - Lviv Polytechnic National University, Lviv, 2007.
The dissertation is devoted to designing of automated information systems and processes of airborne altimeter data treatment for three-dimensional territory visualization. A new regular surface reconstruction method from unordered airborne altimeter data is developed based on triangular meshes features of the arbitrary surfaces forms definition. For the method development the details of airborne altimeter data are analyzed. Also, the modern status of laser altimeters, capabilities of existed surfaces reconstruction methods and theoretical basics of ill-posed problems of mathematical physics are conducted. Taking into account the analysis of geometric structures for three-dimensional surfaces and the research into the methods of surfaces digital description from data sets, the structure model of information process of automatic surfaces reconstruction from unordered airborne altimeter data is developed. It contains the procedures of dense triangle mesh construction and mesh simplification that are performed for every local object. This allows creating a three-dimensional territory model with analytically described surfaces of arbitrary forms.
Furthermore, in the dissertation the new method of automatic scanning step definition from the original airborne altimeter data is proposed. The originality of the proposed method is its capability to work in data flow mode. Also, in this work the nearest neighbor interpolation method is elaborated in the neighbor point searching part. Such elaborating allows using the nearest neighbor interpolation method in the systems with processing data in flow mode. Based on these two methods the new method of automatic raster image generation from original airborne altimeter data is developed. This method operates data in flow mode with linear asymptotic complexity resulting in decreasing data size for store at 1.3-5 times, accelerating the full data processing time at 10-50 percents and adding the scanning quality control function in measurement process.
In the dissertation the new method of dense mesh creation on raster images based on matching square triangulation method is suggested. The originality of the proposed method is its capability of local objects triangulation with linear asymptotic complexity. Based on this method and decimation simplification method the regular surfaces reconstruction method from raster images of three dimensional objects is evolved. This method allows to describe analytically the surfaces of arbitrary forms and decreases systematic and random errors in the input airborne altimeter data.
The developed methods and designed structure model are used for advancing the information process of surfaces reconstruction in space from airborne altimeter data. The general architecture for this process is designed. The designed architecture takes into account the modern status of laser altimeters and all the dissertation achievements. To provide uniformity while working with different types of images (laser altimeter unordered data, raster images, three-dimensional models) the universal software model of two- and three-dimensional images processing is proposed. Also the user convenient GUI for this system is created. The software is created using Java programming language and Java3D API that gives the output codes independent on the usages platforms and operation systems.
The created software of surface reconstruction process is used for researching into accordance of developed regular surface reconstruction method from unordered airborne altimeter data to dissertation problem statements. The research is performed using test images and real airborne altimeter data. The models quality research, analysing time processing, models size and results depending on input parameters are performed. The created software is brought to practical use and gives the possibility of creating the three-dimensional models in the space. Such models can be visualized by modern computers and in addition three dimensional objects manipulation operation is allowed.
The main results of this thesis were used: by computer department of Lviv Polytechnic National University in scientific researches in the field of computer vision of intellectual autonomous agents for environmental monitoring; by Lviv region power engineering in the context of developing corporative network system based on digital relay line; by Cypress Semiconductor Corporation in the field of developing of Application Notes, Reference Designs and Customer Projects.
Key words: unordered airborne altimeter data, surface reconstruction, triangulation, laser altimeter.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Характеристика теплових мереж і кадровий склад підприємства. Фізико-географічні та кліматичні особливості району. Вдосконалення технологічної схеми та проект об’єкту реконструкції з екологічної точки зору. Оцінка економічної ефективності проекту.
дипломная работа [2,1 M], добавлен 07.03.2013Склад обладнання, схема електричних з’єднань та видачі потужності Бурштинської ТЕС. Задачі реконструкції відкритих розподільчих пристроїв на Бурштинській ТЕС. Характеристики та перевірка вибраного обладнання. Розрахунок заземлення і блискавкозахисту.
курсовая работа [4,9 M], добавлен 22.12.2010Модернізація складових частин системи електропостачання РТП 35/10 кВ "Ломоватка", що належить до електричних мереж ПАТ "Хмельницькобленерго". Термінал захистів трансформатора RET 670, функції управління. Однолінійна схема заповнення після реконструкції.
презентация [2,7 M], добавлен 20.03.2012Визначення коефіцієнтів відбиття поверхонь в телятнику. Вибір джерела світла, норм освітленості та коефіцієнтів запасу використання світлового потоку. Світлотехнічна відомість, розрахунок опромінювальної мережі та комунікаційно-захисних апаратів і щитів.
курсовая работа [40,6 K], добавлен 26.01.2011Аберація як порушення гомо-центричності пучків променів або сферичності хвильових поверхонь. Характеристика монохроматичних і хроматичних аберацій. Геометричне представлення аберації. Астигматизм і кривизна поля. Хід променів в оптичній системі.
контрольная работа [1,2 M], добавлен 08.12.2010Фізична сутність явища інтерференції світла. Перевірка якості обробки поверхонь. Поняття дифракційної решітки. Поляризація світла. Поляроїд як оптичний прилад у вигляді прозорої плівки. Основна перевага поляроїдів перед поляризаційними призмами.
презентация [346,8 K], добавлен 28.04.2014Сила тертя - це сила опору рухові двох тіл, що стикаються. Головні причини тертя: нерівності тертьових поверхонь тіл та молекулярна взаємодія між ними. Роль тертя у житті людини, його корисні й шкідливі прояви в науці, техніці, природі й побуті.
доклад [13,5 K], добавлен 26.06.2010Анізотропія кристалів та особливості показників заломлення для них. Геометрія характеристичних поверхонь, параметри еліпсоїда Френеля, виникнення поляризації та різниці фаз при проходженні світла через призми залежно від щільності енергії хвилі.
контрольная работа [201,6 K], добавлен 04.12.2010Технічні характеристики парогенератора. Розрахунок палива. Тепловий баланс парогенератора. Основні конструктивні характеристики топки. Розрахунок теплообміну в топці, фестону, перегрівника пари та хвостових поверхонь. Уточнення теплового балансу.
курсовая работа [283,3 K], добавлен 09.03.2012Характеристика приміщення кормоцех для свиноферми. Вибір виду і системи освітлення, типу ламп, джерела живлення, системи напруг, норм освітленості, коефіцієнтів запасу, коефіцієнтів відбивання поверхонь. Вибір типу світильників та їх розміщення.
курсовая работа [50,5 K], добавлен 21.02.2012
