Введение
1. Модель формирования цифрового изображения в оптической системе видеокамеры 14
1.1. Вводные замечания 14
1.2. Модель формирования цифровых изображений на основе перспективной проекции 15
1.2.1. Аффинные преобразования в трехмерном пространстве 18
1.2.2. Перенос 19
1.2.3. Масштабирование 19
1.2.4. Поворот 20
1.2.5. Поворот вокруг произвольной оси 21
1.2.6. Модель камеры 22
1.2.7. Матрица перспективной проекции 22
1.2.8. Прямоугольная и слабая перспективная проекции 26
1.3. Алгоритм Левенберга-Марквардта 28
1.3.1. Постановка задачи 28
1.3.2. LMA как комбинация простейшего градиентного метода и метода Гаусса-Ньютона 30
1.3.3. LMA как метод доверительных интервалов 33
1.4. Краткие выводы 34
2. Решение задачи калибровки цифровой видеокамеры 36
2.1. Вводные замечания 36
2.2. Обработка цифровых изображений в задаче калибровки видеокамеры 37
2.2.1. Процедура распознавания калибровочных полос 39
2.2.2. Преобразование Хафа для обнаружения линий на цифровом изображении 41
2.2.3. Автоматический анализ аккумулятора преобразования Хафа43
2.2.4. Обнаружение непрерывных линий 45
2.2.5. Отбор корректных пар прямых 47
2.2.6. Анализ штрихового кода линий 50
2.2.7. Генерация возможных кодовых последовательностей 53
2.2.8. Автоматическое определение интервала дискретизации кодовой последовательности 56
2.2.9. Надежность обнаружения линий 60
2.2.10. Повышение быстродействия преобразования Хафа 62
2.3. Вычисление положения цифровой видеокамеры методом Левенберга-Марквардта 66
2.4. Точность определения координат видеокамеры 69
2.5. Краткие выводы 72
3. Вычисление трехмерных координат точек объекта по двумерным цифровым изображениям 73
3.1. Вводные замечания 73
3.2. Предварительная цифровая обработка кадров входной видеопоследовательности 73
3.2.1. Предварительная фильтрация 74
3.2.2. Получение разностного кадра 76
3.2.3. Цифровая обработка изображений разностных кадров методом анализа гистограмм 78
3.3. Решение задачи обнаружения гауссова видеоимпульса на цифровом изображении 81
3.3.1. Оптимальные методы 82
3.3.2. Аппроксимирующие методы 89
3.4. Аппроксимация набора точек плоскостью 97
3.5. Вычисление трехмерных координат точек поверхности объекта 98
3.6. Анализ погрешностей, возникающих в системе 100
3.7. Метод пространственно-временной обработки 105
3.7.1. Разработка алгоритма применения пространственно-временной обработки в разрабатываемой системе 107
3.7.2. Анализ результатов работы метода 110
3.8. Краткие выводы 114
4. Цифровая обработка результатов сканирования 116
4.1. Вводные замечания 116
4.2. Преобразование облака точек в карту высот 116
4.3. Триангуляция Делоне 122
4.4. Наложение текстуры 131
4.5. Совмещение результатов сканирования 132
4.5.1. Метрика точка-точка 134
4.5.2. Поиск решения методом наименьших квадратов 136
4.5.3. Метрика точка-плоскость 137
4.5.4. Сравнение метрик точка-точка и точка-плоскость 138
4.6. Анализ получаемых моделей 139
4.6.1. Анализ качества пайки элементов поверхностного монтажа 139
4.6.2. Анализ форм деталей 140
4.6.3. Согласование форм 141
4.7. Фильтрация выходных моделей 141
Заключение 145
Литература 148
