НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: SE-BMSTU...o914.pdf (1007.56Кб)

УДК 51-73:535

Россия, ОАО "НПК"СПП"

Рассмотрена оптико-электронная локационная системы сферического обзора.  Эта система представляет собой совокупность шести камер инфракрасного диапазона. Основной задачей является сшивка изображений с соседних постов локационной системы и формирование панорамного изображения на поверхности гиростабилизированного куба. Для этого необходимо реализовать попарную привязку постов рассматриваемой многокомпонентной системы между собой и  привязать их к системе координат летательного аппарата.
Разработан метод привязки постов системы сферического обзора при помощи связующей камеры (фотокамера с высоким разрешением) и пары транспарантов. Каждый из транспарантов представляет собой плоскую поверхность, с размещёнными на ней источниками излучения. Координаты источников излучения относительно системы координат транспаранта известны. Связующая камера в данном случае служит для определения ориентации одного транспаранта относительно другого (матрица перехода из системы координат транспаранта 1 в систему координат транспаранта 2).
Описаны основные этапы привязки пары постов оптико-электронной локационной системы. Кратко описана гиростабилизированная система координат. Показана её связь с системой координат летательного аппарата.
Описан алгоритм формирования панорамного изображения на гранях гиростабилизированного куба. Показана сшивка изображений на примере двух веб камер с разрешением 320×240 точек. Поле зрения каждой камеры составляет 55° по горизонтали и 40° по вертикали. Область пересечения полей камер составляет порядка 30° по горизонту. Рассмотрены варианты с разным количеством снимков. Проведена оценка точности сшивки изображений.
Разработанный алгоритм может быть использован даже в случае отсутствия пересечения полей обзора камер. Он применяется при юстировке многокомпонентной системы сферического обзора на борту летательного аппарата.

1. Wang X., Wu K., Cheng Y. Research on Virtual 3D Station based on Images // Applied Mathematics and Information Sciences. 2013. Vol. 7, no. 1L. P. 225-231.
2. Gyeong Kweon, Kwang Taek Kim, Geon-Hee Kim, Hyo-sik Kim. Folded catadioptric panoramic lens with an equidistance projection scheme // Applied Optics. 2005. Vol. 44. P. 2759-2767. DOI: 10.1364/AO.44.002759
3. Szeliski R. Image Alignment and Stitching: A Tutorial // Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision. 2006. Vol. 2, no. 1. P. 1-104. DOI: 10.1561/0600000009
4. Lowe D.G. Distinctive Image Features From Scale Invariant Keypoints // International Journal of Computer Vision. 2004. Vol. 60, iss. 2. P. 91-110. DOI: 10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94
5. Lowe D.G. Object recognition from local scale-invariant features // Proc. of the 7^th IEEE International Conference on Computer Vision (Corfu, Greece, 1999). Vol. 2. IEEE, 1999. P. 1150-1157. DOI: 10.1109/ICCV.1999.790410
6. Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Gool van L. SURF: Speeded up Robust Features // Computer Vision and Image Understanding (CVIU). 2008. Vol. 110, no. 3. P. 346-359.
7. Khan N., McCane B., Wyvill G. SIFT and SURF Performance Evaluation Against Various Image Deformations on Benchmark Dataset // 2011 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications. IEEE, 2011. P. 501-506. DOI: 10.1109/DICTA.2011.90
8. Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. Vol . 22, no . 11. P . 1330 - 1334. DOI:10.1109/34.888718
9. Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры. М.: Наука, 1977. 307 с.
10. Правдин В.М., Шанин А.П. Баллистика неуправляемых летательных аппаратов. Снежинск, Изд - во РФЯЦ - ВНИИТФ, 1999. 496 с.  
11. Лебедев А.А., Чернобровкин Л.С. Динамика полета беспилотных летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1973. 617 с.