Hệ thống tính bản đồ độ sâu SAD điều chỉnh đề xuất

Một phần của tài liệu (LUẬN án TIẾN sĩ) nghiên cứu phát triển các thuật toán ước lượng mặt phẳng và dẫn đường cho hệ thống thị giác rô bốt trong nhà (Trang 65 - 67)

Hệ thống tăng cường tính bản đồ chênh lệch theo SAD được mơ tả theo mã giả trong Thuật tốn 2.1 và được phân tích cụ thể trong các mục tiếp theo.

Thuật tốn 2.1: Tăng cường tính tốn bản đồ chênh lệch dựa trên SAD.

Đầu vào: LeftImage, RightImage Đầu ra: DispMap

1: Load (LeftImage);

2: Load (RightImage);

3: Initialize (maxbias);

4: Calculation (LeftEdgeImage, LeftImage) ;

5: for i=1 to height (LeftImage) do

6: for j=1 to width (LeftImage) do

7: if LeftEdgeImage[i,j] <> Null then

8: SAD I[i,j] = Null;

9: min = 0;

10: for d=1 to maxbias do

11: CalSAD (SAD I[i,j] , w, d);

12: endfor

13: if SAD I[i,j] <min then

14: min = SAD I[i,j] ;

15: endif;

16: Thêm min vào DispMap; 17: endfor; endfor;

2.3.2.2. Phát hiện biên trong hình ảnh xám

Trong xử lý ảnh, phát hiện biên được sử dụng rộng rãi, dựa trên sự thay đổi cường độ giữa vật thể và môi trường xung quanh [80]. Trong phương pháp SAD đề xuất, việc xác

Ảnh trái Tính tốn SAD Bản đồ chênh Ảnh phải Từ máy ảnh nổi Tách biên Tách biên Chuyển ảnh xám Chuyển ảnh xám Tinh chỉnh

định chênh lệch dựa trên tham chiếu của các điểm biên đã được phát hiện. Do đó, thời gian xử lý và phạm vi tìm kiếm đạt được hiệu quả rất lớn. Biểu thị cửa sổ tham chiếu và tìm kiếm là A và A’. SAD được xác định theo cách tương tự được mô tả ở trên nhưng chỉ áp dụng cho những điểm tương ứng với các điểm ảnh được phát hiện biên. Để giảm các điểm ảnh biên sai, sự khác biệt về cường độ giữa các điểm ảnh trung tâm của A và A’ được tính tốn và so sánh với một maxbias đã cho. maxbias được gọi là độ sai lệch lớn nhất. Nếu giá trị chênh lệch tính được lớn hơn sai lệch tìm kiếm lớn nhất maxbias thì giá trị này sẽ bị bỏ qua và được chuyển sang bước tiếp theo. Ý nghĩa của tham số maxbias là giới hạn phạm vi chênh lệch tối đa, cho phép loại bỏ các giá trị chênh lệch không tin cậy. Trong hệ thống đề xuất này, thuật tốn dị biên Sobel [81] được sử dụng, bởi tính đơn giản và hiệu quả của nó.

Trong giai đoạn lọc, bản đồ chênh lệch được tinh chỉnh bằng cách sử dụng bộ lọc hợp lý và kích thước lọc như trong [80], [82] để tránh các điểm chênh lệch được chỉ định khơng đúng. Đó là những điểm mà thực tế khơng thể nhìn thấy trong hình ảnh trái hoặc phải do bị che khuất hoặc khu vực phía sau của hình ảnh.

2.3.3. Kết quả thực hiện và thảo luận

Phần này đề cập đến việc đánh giá hiệu suất về tính chính xác trong việc xây dựng lại bản đồ chênh lệch cũng như thời gian thực hiện công việc này so với việc thực hiện SAD ban đầu. Thông số khác là hiệu suất được sử dụng trong thử nghiệm, gọi là mức độ phù hợp để đưa ra tỷ lệ phần trăm của tổng số điểm ảnh, mà giá trị chênh lệch đã được gán.

Nghiên cứu sử dụng hình ảnh Cones đã được khử méo tải xuống từ http://vision.middlebury.edu/stereo/data/. Chương trình được viết bằng C ++, là một công cụ xử lý ảnh được sử dụng rộng rãi.

Hình 2.7 cho thấy kết quả của việc thực hiện SAD thông thường, tính tốn trên các ảnh trái và phải (Hình 2.7a và 2.7b). Bản đồ chênh lệch được thực hiện với các kích thước cửa sổ khác nhau 55, 77 và 1111 mà khơng có maxbias, tương ứng. Với kích thước cửa sổ 1111, áp dụng maxbias là 2, 5 và 10 tương ứng được coi là chứng minh cho hiệu quả của xu hướng trong việc giảm thời gian xử lý.

(a) (b)

(c) (d) (e)

(f) (g) (h)

Một phần của tài liệu (LUẬN án TIẾN sĩ) nghiên cứu phát triển các thuật toán ước lượng mặt phẳng và dẫn đường cho hệ thống thị giác rô bốt trong nhà (Trang 65 - 67)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(137 trang)