Алгоритмы компьютерного зрения
Лектор: доцент Сотникова Маргарита Викторовна
Курс посвящен изучению базовых понятий и алгоритмов компьютерного зрения. Особое внимание уделяется алгоритмам поиска особенностей на изображениях SIFT и SURF, и их применению для распознавания объектов. Примеры выполняются с использованием библиотеки OpenCV и в среде Matlab.
Содержание курса
- 1. Модель формирования изображений
- Принцип формирования изображений. Зрительная система человека. Камеры. Перспективное преобразование.
- 2. Анализ визуальной информации
- Фильтрация изображений. Определение контуров. Описание локальных особенностей с помощью дескрипторов (SIFT, SURF). Поиск соответствий локальных особенностей на последовательных изображениях.
- 3. Распознавание объектов на изображениях
- Распознавание объектов с использованием дескрипторов на основе шаблонных изображений. Распознавание сцен. Распознавание трехмерных объектов по контурному рисунку. Определение пространственного расположения объектов сцены. Сегментация изображений.
- 4. Модель камеры
- Однородные координаты. Внутренние и внешние параметры, калибровка камер.
- 5. Геометрия одной и нескольких проекций
- Эпиполярная геометрия. Гомография. Стереозрение. Определение расстояния до объектов.
- 6. Трехмерная реконструкция
- Трехмерная реконструкция по нескольким изображениям. Реконструкция трехмерной сцены по движению.
- 7. Фиксация в видеопотоке и слежение
- Фиксация в видеопотоке, слежение (tracking). Определение элементов движения.
Литература
- Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. – Springer, 2010. – 979 p.
- Corke P. Robotics, Vision and Control. Fundamental algorithms in MATLAB. – Springer, 2011. – 558 p.
- Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital image processing. – Prentice Hall, 2008. – 954 p.
- Forsyth D.A., Ponce J. Computer Vision: A Modern Approach. – 2nd edition. – Pearson, 2011. – 761 p.