Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  spectral vision system
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Niniejsza praca poświęcona jest analizie skuteczności śledzenia obiektów przy pomocy obrazowania spektralnego wykonywanego za pomocą 16-kanałowej kamery spektralnej rejestrującej dane w trybie wideo w zakresie 400-1000 nm. Wykorzystano algorytm Lucas-Kanade, wyznaczający przepływ optyczny w charakterystycznych punktach obrazu, określonych metodą Shi-Tomasi. Śledzenie inicjowane jest ręcznie poprzez wskazanie prostokątnego okna zawierającego obiekt. Do przetwarzania wybierany jest monochromatyczny obraz odpowiadający długości fali, dla której liczba punktów leżących w tym oknie jest największa. Zastosowano reprezentację obrazu w formie piramidy, dzięki czemu zmniejszono zależności od zmian skali obserwowanego obiektu. Otrzymane w każdym kroku śledzenia nowe pozycje punktów charakterystycznych były analizowane w celu odrzucenia obserwacji odstających. Wykonano szereg eksperymentów polegających na próbie śledzenia makiety samochodu wojskowego w trudnych warunkach oświetlenia i przy niejednorodnym tle o kolorystyce zbliżonej do barw maskujących pojazdu. Otrzymane rezultaty potwierdziły zasadność stosowania obrazowania spektralnego do śledzenia obiektów.
EN
This paper is devoted to the analysis of the effectiveness of object tracking with spectral imagery performed with a 16-channel spectral video camera operating in the 400-1000 nm range. We used the Lucas-Kanade algorithm which computes the optical flow at characteristic points of the image which were determined by the Shi-Tomasi method. The tracking is initialized manually by pointing to a rectangular window containing the object. Monochrome image corresponding to the wavelength for which the number of points lying in this window is the greatest is selected for processing. We used a representation of an image in the form of a pyramid, so that dependence on scale changes of the observed object was reduced. New positions of characteristic points received in each step of tracking were analyzed in order to reject outliers. We performed a series of experiments that tries to track military vehicle model under difficult lighting conditions and heterogeneous background of a color similar to the vehicle masking colors. Obtained results confirmed the advisability of applying spectral imagery for object tracking.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.