Dizertačné práce

Identifikácia a monitorovanie mobilných objektov

Autor práce: Ing. Matej Meško
Školiteľ: doc. Ing. Emil Kršák, PhD.
Dátum obhajoby: 26.8.2014
Študijný program: 9.2.9 Aplikovaná informatika
Oponent 1: prof. Ing. Karel ŠOTEK, CSc. – KST, FEI, UP Pardubice
Oponent 2: doc. Ing. Zdeněk HAVLICE, PhD. – KPI, FEI, TU Košice
Oponent 3: prof. Ing. Karol MATIAŠKO, PhD. – KI, FRI, ŽU Žilina

Slovenský abstrakt:
V IDS systémoch sa kladie veľký dôraz na monitorovanie situácie všetkých prvkov v sieti. Na základe týchto dát je možne sieť optimalizovať príp. predísť kritickým situáciám. Jedným zo spôsobov, ktorým sa dajú tieto dáta získať patrí aj 3D rekonštrukcia snímanej scény. Je však veľmi problematické získať takýto 3D model. Táto práca je venovaná inovatívnemu prístupu pre rozdelenie a spracovanie vstupného obrazu v procese pasívnej 3D rekonštrukcie. Tento nový prístup rozdeľuje vstupný obraz na segmenty a umožňuje tak efektívne rozložiť výpočty pre paralelné spracovanie. Segmenty sú časti vstupného obrazu, ktoré obsahujú približne rovnakú obrazovú informáciu – textúru a spájajú tak korešpondenčné segmenty z viacerých vstupných oblastí. Algoritmus pre určenie segmentov ako prvé nájde jednoznačne určiteľné páry kľúčových bodov na vstupnom obraze. Následne sa ich pospájaním vytvoria trojuholníkové segmenty, v ktorých sa hľadajú ďalšie páry kľúčových bodov, ktoré vytvoria sub-segmenty a zvyšujú detail výsledného 3D modelu. Výstupom tohto algoritmu je štruktúra 3D bodov pospájaná do trojuholníkov. Kľúčové slová: 3D rekonštrukcia, pasívna 3D rekonštrukcia, spracovanie obrazu, 3D model

Anglický abstrakt:
Great emphasis is placed on monitoring processes of all system objects in ITS. It is possible to optimize whole system on-run or make to avoid critical situations on basis of those data. One from approaches of data collection is 3D reconstruction. This work contains description of new innovative approach for application in passive 3D reconstruction. In this approach the input image is divided to segments which allow using efficient parallelism. Areas with approximately the same visual information – texture – are called segments and connects correspondence segment within the input images. At first the algorithm found clearly identifiable feature points pairs in input images. Next, these points are connected to triangles, which create segments. For output model detail are other feature key points pair found in each segment, they are connected to triangles too. Output of this algorithm is structure of 3d points connected in triangles. Key-words: 3D reconstruction, passive 3D reconstruction, image processing, 3D model


0
študentov
0
učiteľov
0
partnerov

Partneri FRI

Projekty FRI