Search academic texts

Information × Registration Number 2121U000673, Article popup.category Тези Title Image depth evaluation system by stream video (AI translated) popup.author Sych AlexeyСич Олексій СергійовичSych AlexeySych Oleksii Serhiiovych popup.publication 28-04-2021 popup.source_user Державний університет "Київський авіаційний інститут" popup.source https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50762 popup.publisher National Aviation University Description 1. Depth map generation for 2d-to-3d conversion by short-term motion assisted color segmentation/Yu-Lin Chang, Chih-Ying Fang, Li-Fu Ding, Shao-Yi Chen, and Liang-Gee Chen - DSP/IC Design Lab, Graduate Institute of Electronics Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan 2. Scharstein D., Szeliski R. A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms // Int. Journal of Computer Vision 47. April-June 2002. PP. 7–42. 3. Разработка и исследование алгоритма вычисления карты глубины стереоизображения/ В.В. Воронин. 4. Метод оценки глубины сцены и текстуры невидимых частей изображения URL: https://neurohive.io/ru/papers/pokazat-to-chto-skryto-metod-ocenki-glubiny-i-nevidimyh-chastej-izobrazhenij/ (Last accessed: 11.01.2021). One of the data processing applications is stereo vision, in which obtaining a three-dimensional scene is based on models for determining the depths of key points of images from a video sequence or several images. If it is considered an example with a person, then a two-dimensional image is formed on the retina, but despite this, a person perceives the depth of space, that is, has three-dimensional, stereoscopic vision. As a result, in the presence of data on the size of an object, it can be estimated the distance to it or understand which of the objects is closer. When one object is in front of the other and partially obscures it, the person perceives the front object at a closer distance. Because of this, the need arose to teach machine devices to do this for various tasks. Based on the processing results, you can have spatial information for assessing the relief, obstacles while driving, etc. This algorithm is based on combining images of the same object, photographed or filmed on video with constant camera parameters and in the same focal plane from different angles, allows to obtain information about the distance to the object by perspective distortions (discrepancies). Одним із додатків для обробки даних є стереобачення, в якому отримання тривимірної сцени базується на моделях для визначення глибини ключових точок зображень із відеопослідовності або декількох зображень. Якщо це розглядати як приклад з людиною, то на сітківці утворюється двовимірне зображення, але, незважаючи на це, людина сприймає глибину простору, тобто має тривимірне, стереоскопічне бачення. Як результат, за наявності даних про розмір об’єкта можна оцінити відстань до нього або зрозуміти, який з об’єктів знаходиться ближче. Коли один предмет перебуває перед іншим і частково затемнює його, людина сприймає передній предмет на більш близькій відстані. Через це виникла потреба навчити машинні пристрої робити це для різних завдань. На основі результатів обробки ви можете мати просторову інформацію для оцінки рельєфу, перешкод під час руху тощо. Цей алгоритм заснований на поєднанні зображень одного і того ж об'єкта, сфотографованих чи знятих на відео з постійними параметрами камери і в одній і тій же фокальній площині з різних кутів, дозволяє отримувати інформацію про відстань до об'єкта шляхом перспективних спотворень (розбіжностей). popup.nrat_date 2026-04-03 Close