Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Двадцатая международная конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

XX.A.103

Оценка влияния дисторсии камеры на точность комбинирования изображений, полученных с борта МКС

Ломако А.А. (1), Беляев Б.И. (1), Рассказов И.В. (2), Беляев М.Ю. (2)
(1) НИИ ПФП им. А.Н. Севченко БГУ, Минск, Беларусь
(2) РКК «Энергия», Королев, Российская Федерация
В рамках проведения космического эксперимента «Ураган» на Международной космической станции (МКС) осуществляет работу система ориентации видеоспектральной аппаратуры (СОВА, [1]), основной функцией которой является автоматизация процесса измерений оптических характеристик подстилающих поверхностей при выполнении мониторинга земной поверхности на основе метода прогнозирования углов ориентации научной аппаратуры при съемке с борта станции [2].
Одним из вариантов использования СОВА является установка на нее фотоаппарата Nikon D5 с объективами с фокусным расстоянием от 200 до 800 мм и последующая автоматическая съемка объектов земной поверхности, расположенных в заданных координатах. После завершения съемки данные, зарегистрированные фотоаппаратом, нуждаются в обработке и географической привязке. Одним из этапов постобработки может являться комбинирование изображений близлежащих территорий с целью получения одного «сшитого» изображения вместо ряда изображений. Решение данной задачи можно автоматизировать с использованием библиотеки компьютерного зрения OpenCV. Наиболее часто используются методы, основанные на выделении особых точек, которые различаются с помощью специализированных алгоритмов – детекторов [3]. Наилучшие показатели при получении панорамных изображений имеют методы, основанные на комбинации детектора ORB, детектора FREAK и метода сопоставлений Хэмлинга [4]. Комбинация этих методов использовалась в настоящем исследовании.
Для географической привязки одного изображения, полученного с борта МКС, нет необходимости осуществлять коррекцию дисторсии объектива на изображении, так как средняя точность географической привязки таких изображений позволяет этого не делать. В то же время при осуществлении «сшивки» последовательно полученных изображений дисторсия съемочной аппаратуры может оказывать существенное влияние на результат обработки. Так, например, при коррекции дисторсии в мультиспектральных камерах, установленных на БПЛА, удается увеличить точность «сшивки» изображений на 12,5% [4]. Определение степени влияния дисторсии камеры на точность комбинирования изображений, получаемых с борта МКС, было целью настоящего исследования.
Для оценки влияния дисторсии камеры Nikon D5 с объективом AF-S Nikkor 200-400мм на точность комбинирования изображений, полученных с борта МКС, была проведена калибровка по дисторсии выше указанных камеры с объективом методом калибровки по шахматной доске с расположенными в белых квадратах графическими кодами (ChArUco, [3]). В эксперименте использовалась калибровочная мира формата А4 размерности 12×8 квадратов.
На основе набора данных, полученных с борта МКС в ходе эксперимента «Ураган», был сформирован ряд данных, представляющий собой набор из 20 пар пересекающихся изображений размером 5568×3712 пикселей. На каждом изображении из пары определялись особые точки, по которым осуществлялась геометрическая трансформация одного из изображений (данные, получаемые с использованием СОВА, регистрируются под различными углами к поверхности Земли, что вызывает линейные геометрические искажения). После этого повторно выделялись особые точки, и определялись совпадающие в двух изображениях особые точки. Таким образом, формировался список из пар особых точек. Далее для каждой из пар точек вычислялось расстояние в пикселях между ними. Среднее значение такого расстояния для всех пар точек из списка принималось за ошибку комбинирования двух изображений. Описанная выше операция была проведена для изображений с проведенной коррекцией дисторсии и без нее.
В результате эксперимента определено, что среднее значение ошибки комбинирования двух изображений по всему ряду данных составляет 2,24 пикселя для изображений с проведенной коррекцией дисторсии и 3,34 пикселя без нее. При этом дисперсия величины ошибки комбинирования также уменьшается с 2,86 до 0,63 пикселя в случае применения методики коррекции. Таким образом, учет дисторсии камеры в среднем повышает точность комбинирования изображений, полученных с борта МКС при использовании камеры Nikon D5 с объективом AF-S Nikkor 200-400мм, на 33%. Стоит отметить, что в случае, если комбинируемые изображения смещены друг относительно друга незначительно (на расстояние менее 50 пикселей), дисторсия не оказывает такого влияния. Среднее значение ошибки комбинирования в данной ситуации составляет ~1,5 пикселя и для данных с коррекцией дисторсии, и для данных без коррекции.

Ключевые слова: ДИСТОРСИЯ, МКС, СОВА, КОМБИНИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ДЕСКРИПТОРЫ, ДЕТЕКТОРЫ
Литература:
  1. Беляев Б.И., Беляев М.Ю., Боровихин П.А., Голубев Ю.В., Ломако А.А., Рязанцев В.В., Сармин Э.Э., Сосенко В.А. Система автоматической ориентации научной аппаратуры в эксперименте «Ураган» на Международной космической станции. Космическая техника и технологии. 2018; 4(23): 70-80.
  2. Ломако А.А., Станчик В.В., Литвинович Г.С., Бручковский И.И., Беляев Б.И., Беляев М.Ю. Метод прогнозирования углов ориентации научной аппаратуры при съемке с борта Международной космической станции с использованием платформы наведения. Доклады БГУИР. 2021; 19(2): 22-30.
  3. Кэлер А., Брэдски Г. Изучаем OpenCV 3. Слинкин А. А., переводчик; Мовчан Д., редактор. Москва: ДМК Пресс, 2017. С. 434-490.
  4. Ломако А.А. Метод формирования панорамных изображений по мультиспектральным данным беспилотного летательного аппарата, учитывающий дисторсию камеры. Журнал Белорусского государственного университета. Физика. 2022; 2: С. 60-69.

Презентация доклада

Видео доклада

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

49