Формирование электронной модели поверхности объекта для технологии бесконтактных измерений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.01.01, кандидат технических наук Осипов, Михаил Павлович

• Осипов, Михаил Павлович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Осипов, Михаил Павлович

Введение.

Глава 1. Методы восстановления поверхности объекта по набору изображений.

1.1 Историческое развитие методов моделирования объектов.И

1.2 Методы реконструкции моделей объектов.

1.3 Пассивные методы.

1.4 Активные методы.

1.5 Анализ результатов.

Глава 2. Основы стереорекопструкции.

2.1 Модель камеры.

2.2 Калибровка камеры.

2.2.1 Параметры камеры.

2.2.2 Методы калибровки камеры.

2.3 Работа с некалиброванными изображениями.

2.3.1 Определение внутренних параметров камеры.

2.3.2 Определение внешних параметров камеры.

2.4 Анализ пары снимков.

2.4.1 Взаимное ориентирование снимков.

2.4.2 Определение элементов взаимного ориентирования.

2.4.2.1 Приведение уравнения к линейному виду.

2.4.2.2 Использование упрощённого случая съёмки.

2.4.3 Трансформация снимка, вызванная его переводом в другое положение.

2.4.4 Определение координат точек объекта.

2.5 Определение точек соответствия.

2.5.1 Эпиполярная прямая.

2.5.2 Методы поиска соответствий.

2.5.3 Повышение эффективности методов согласования.

2.5.3.1 Двухэтапный алгоритм.

2.5.3.2 Иерархический алгоритм.

2.5.3.3 Использование дополнительных изображений.

2.5.3.4 Использование условия упорядочивания и динамического программирования.

2.6 Анализ результатов.

Глава 3 Выделение объекта на изображении.

3.1 Постановка задачи.

3.2 Сегментация.

3.3 Построение контура.

3.3.1 Выделение прямых линий на изображении.

3.4 Анализ результатов.

Глава 4 Восстановление формы поверхности объекта.

4.1 Постановка задачи.

4.2 Обзор методов.

4.3 Триангуляция Делоне для конечного набора точек.

4.3.1 Структура хранения элементов триангуляционного разбиения.

4.3.2 Алгоритм построения триангуляции Делоне для конечного набора точек.

4.3.2.1 Выбор первого ребра.

4.3.2.2 Формирование области поиска следующей точки.

4.3.2.3 Принцип выбора следующей точки для построения нового треугольника.

4.3.2.4 Клеточный пошаговый алгоритм.

4.3.2.5 Новый метод выбора следующей точки для построения треугольника.

4.3.2.6 Построение нового треугольника.

4.3.3 Сравнение эффективности модифицированного алгоритма прямого построения с традиционными методами.

4.4 Создание триангуляционного разбиения с учетом особенностей формы объекта.

4.4.1 Подразбиение готовой триангуляции в соответствии с контурными линиями.

4.4.1.1 Поиск треугольника из триангуляционного разбиения, касающегося или включающего в себя один из концов контурного отрезка.

4.4.1.2 Последовательный переход по ветке соседних рёбер к треугольникам, пересекающим контурный отрезок.

4.4.2 Перестройка триангуляционного разбиения в соответствии с контурными линиями.

4.4.3 Сужение выпуклой триангуляции до границ объекта.

4.5 Иерархическое восстановление поверхности объекта.

4.6 Анализ результатов.

Глава 5 Вычисление метрических характеристик объекта.

5.1 Получение координат точки на поверхности объекта по координатам точки на его проекции.

5.2 Определение расстояния между точками по поверхности объекта.

5.3 Вычисление площади поверхности выделенного фрагмента.

5.3.1 Триангуляционное разбиение внутренности фрагмента.

5.3.2 Определение площади поверхности, используя текущее триангуляционное разбиение.

5.3.2.1 Определение граничных треугольников, опоясывающих границу выделенного фрагмента и резание этих треугольников по границе.

5.3.2.2 Формирование фигуры внутри треугольника.

5.3.2.3 Вычисление площади многоугольной фигуры.

5.3.2.4 Алгоритм определения площади части фрагмента отсекаемой треугольником.

5.3.2.5 Новый алгоритм определения площади части фрагмента, попавшего во внутренность треугольника.

5.3.2.6 Определение треугольников, целиком лежащих на объекте и вычисление их площади.

5.4 Анализ результатов.

Глава 6 Построение диалоговой системы. Программная реализация.

6.1 Требования к диалоговой системе.

6.2 Технические характеристики системы.

6.3 Этапы работы комплекса.

6.4 Улучшение поверхности объекта.

6.5 Проведение бесконтактных измерений на поверхности объекта.

6.7 Анализ результатов.

Выводы но диссертации.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Формирование электронной модели поверхности объекта для технологии бесконтактных измерений»

Актуальность темы: Определение качественных геометрических характеристик объектов необходимо в различных областях науки и техники: в геодезии и астрономии, военно-инженерном деле и артиллерии, архитектуре и строительстве, географии и океанологии, судебной медицине и криминалистике, атомных испытаниях и космических исследованиях и т.д.

Долгое время все операции связанные с геометрическими измерениями, выполнялись вручную и поэтому являлись не производительными. Качество и объём работ зависели от субъективных факторов. Появление фотографии положило начало фотограмметрии - пауке об определении формы, размера, и пространственного положения различных объектов посредством измерения их фотографических изображений [6]. Данный подход имеет ряд преимуществ, а именно: высокую точность измерений, большую производительность труда и возможность измерения параметров объекта бесконтактным методом [36]. Обработка снимков производится на различных приборах: стереопроекторах, сте-реоавтографах стереокомпараторах, монокомпараторах и т.д. [35]. Несмотря на высокую стоимость приборов, применение фотограмметрических методов имеет значительные экономические преимущества.

На данный момент имеется достаточно большой выбор средств получения изображений с высоким разрешением. Появившаяся в последнее время доступная по цене массовая цифровая съемочная аппаратура, быстро совершенствуясь, теснит традиционную фотоаппаратуру, поскольку точность измерений по снимкам, полученным цифровыми камерами, оказалась достаточной для решения многих фотограмметрических задач.

Бурное развитие вычислительной техники, которая становится всё более производительной и доступной по цене, а также применение изображений, получаемых цифровыми съемочными системами, позволяют резко удешевить и автоматизировать процесс измерения. Для этого все этапы работы со снимками на дорогостоящих приборах заменяются обработкой изображений на обычном персональном компьютере [60]. На сегодняшний день существует несколько программных продуктов, использующих данный подход (ImageModeler [96], ВИДИС [10], Photomodeler [94] и т.д.). Основные недостатки существующих программных комплексов:

- значительная доля участия человека, как оператора фотограмметрических преобразований;

- использование дополнительных устройств, которые находятся в прямом взаимодействии с объектами сцены, оказывают на сцену воздействие и сами являются ее участниками;

- сложность работы с комплексом, что создаёт проблемы в обучении операторов.

Поэтому актуальной задачей является комплексная автоматизация системы восстановления модели поверхности объекта но его изображениям, т. е. сведение к минимуму участия человека как оператора, без использования дополнительного оборудования.

Для вычисления метрических характеристик объекта необходимо с высокой степенью точности восстановить модель его поверхности. Методы реконструкции поверхностей играют большую роль в процессе современного промышленного проектирования и производства. Они широко применяются в машиностроении, медицине, археологии, в области мультимедиа и т.д. В настоящее время актуальной является проблема точной реконструкции сложных поверхностей с минимальной трудоёмкостью.

Цель работы: Решение задачи правильного восстановления геометрии объекта. Разработка методов и алгоритмов по автоматизации процесса бесконтактного измерения поверхности объекта и создание па их основе стереофото-грамметрической системы с соответствующим программным обеспечением. Разработка алгоритмов вычисления метрических характеристик объекта.

Методы исследования: В работе использовались теоретические и методологические основы фотограмметрии, методы аналитической геометрии и векторной алгебры, основные положения вычислительной и проективной геометрии, методы программирования, применены подходы, базирующиеся на методах теории графов, а также использовались методы современной компьютерной обработки изображений и геометрического моделирования с визуализацией результатов моделирования.

Научная новизна состоит:

- в новом методе иерархического восстановления моделей сложных поверхностей;

- в алгоритме реконструкции поверхности, представляющем собой модификацию классического метода прямого построения триангуляции Делоне. Применены подходы, оптимизирующие его трудоёмкость;

- в методах и алгоритмах триангуляции в заданном контуре и перестройки триангуляционного разбиения с учетом особенностей формы объекта, представляющие собой модификацию методов построения триангуляции Делоне с ограничениями;

- в методах и алгоритмах для проведения измерений на заданной поверхности;

- в создании диалоговой системы, выполняющей точное определение геометрических характеристик объекта по набору изображений.

Теоретическая и практическая ценность: В диссертации, выполненной в рамках фундаментальной НИР "Разработка теоретических основ алгоритмов и программ геометрии и графики для параллельных технологий проектирования" (ГР № 01970004538, Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет), предложены методы, позволяющие автоматизировать процесс восстановления поверхности объекта по его изображениям. На основе этих подходов создан программный комплекс, проводящий бесконтактные измерения на поверхности объекта с ярко выраженными контурами. Предложенная в диссертационной работе методика реконструкции сложной поверхности объекта также может быть использована в различных областях, использующих цифровую модель поверхности (компьютерной графике, медицине, горном деле и т.д.).

Апробация работы:

Результаты диссертационной работы докладывались:

- на 10-й Нижегородской сессии молодых учёных. Технические науки (март 2005 г.);

- на заседании кафедры "Начертательная геометрия и компьютерная графика" (июнь 2005 г.);

- на научно-методической конференции профессорско-преподавательского состава, аспирантов и специалистов (г. Н. Новгород, ВГАВТ, декабрь 2005 г.);

- на 11-й Нижегородской сессии молодых учёных. Технические науки (февраль 2006 г.);

- на поволжской региональной научно-методической конференции "Компьютерная графика и мультимедийные технологии в задачах конструирования и проектирования" (Саратов, СГТУ, апрель 2006 г.).

Публикации: По теме диссертационной работы опубликовано 13 печатных работ [107-119].

Структура и объём работы: Работа состоит из введения, шести глав, выводов, списка литературы включающего 119 наименований и приложения. Работа содержит 176 страниц машинописного текста, 38 рисунков, 1 таблицу.

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследований, отмечена научная новизна и практическая значимость работы.

В главе 1 содержится краткий обзор литературы по теме восстановления поверхности объекта, используя его изображения, формулируются достоинства и недостатки изложенных в этом обзоре методов. Описано историческое развитие методов моделирования объектов. Обобщаются традиционные подходы к решению этой проблемы.

В главе 2 вводятся необходимые определения и обозначения. На основе фотограмметрических методов создаётся модель "изображение - объект", позволяющая получить пространственные координаты точек объекта по паре изображений.

В главе 3 рассмотрены методы предварительной обработки изображения и выделения характерных элементов на нём. Предложены методы и алгоритмы позволяющие облегчить процедуру выделения объекта на изображении.

В главе 4 приведён краткий обзор методов восстановления поверхности по набору точек и предложены подходы, позволяющие точно реконструировать форму поверхности.

В главе 5 предложены методы и алгоритмы для проведения измерений на заданной поверхности.

В главе 6 изложены основные принципы построения диалоговой системы, позволяющей осуществлять бесконтактный обмер объектов. Диалоговая система представляет собой комплекс программ, являющийся программной реализацией методов и алгоритмов, изложенных в предыдущих главах.

В заключении перечисляются основные результаты диссертационной работы и формулируются необходимые выводы.

Заключение диссертации по теме «Инженерная геометрия и компьютерная графика», Осипов, Михаил Павлович

ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ

1. Произведён анализ методов реконструкции поверхностей по набору изображений, на основе которого сформулирована важность и целесообразность разработки новых методов и приёмов построения эффективно реализуемых алгоритмов и разработан состав требований к новым методам;

2. Предложен метод иерархического восстановления поверхности, позволяющий производить эффективную реконструкцию сложных поверхностей;

3. Разработан алгоритм реконструкции поверхности, представляющий собой модификацию классического метода прямого построения. Разработаны методы, оптимизирующие его трудоёмкость;

4. Разработаны методы и алгоритмы автоматического выделения прямых линий на изображениях;

5. Разработаны методы перестройки триангуляционного разбиения с учетом особенностей формы объекта, представляющие собой модификацию методов построения триангуляции Делоне с ограничениями

- метод подразбиения готовой триангуляции в соответствии с контурными линиями;

- метод последовательной перестройки треугольников до соответствия контурным линиям;

6. Разработан эффективный алгоритм триангуляции в заданном контуре, путем сужения выпуклого триангуляционного разбиения до границ объекта (контура);

7. Разработаны быстрые и высокоточные методы и алгоритмы для проведения измерений на заданной поверхности, наиболее важными из которых являются:

- определение расстояния между точками на поверхности объекта;

- вычисление площади поверхности выделенного фрагмента; 8. На основе проведённых теоретических и экспериментальных исследований создана диалоговая система точного определения геометрических характеристик объекта по набору изображений.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Осипов, Михаил Павлович, 2006 год

1. Абламсйко, С. В. Обработка изображений: технология, методы, применение Текст. : Учеб. пособие для вузов / С. В. Абламейко, Д. М. Лагунов-ский. Минск : Амалфея, 2000. - 304 с.

2. Бсллман, Р. Динамическое программирование Текст. / Р. Беллман. М. : Изд-во иностр. лит., 1960. - 400 с.

3. Бирюков, В. С. Цифровые снимки в фотограмметрии Текст. / B.C. Бирюков // Геодезия и картография. 2000. - № 10. - С. 33-36.

4. Бобир, И. Я. Фотограмметрия Текст. / Н. Я. Бобир, А. Н. Лобанов, Г. Д. Федорук. М.: Недра, 1974. - 472 с.

5. Брайс, К. Р. Анализ сцены при помощи выделения областей Текст. / К. Р. Брайс, К. Л. Феннема // Интегральные роботы. М.: Мир, 1975. - Вып. 2. -С.136-159.

6. Василевский, Ю. А. Цифровая фотография Текст. /10. А. Василевский. -М.: Леруша, 1998.-31 с.

7. Веденов, А. А. Математика стереоизображений Текст. / А. А. Веденов. -М.: Знание, 1991.- 48 с.

8. Видеометрический комплекс дистанционных измерений (ВИДИС) Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.extech.ru/src/srcrus/ catalog/17/tech/2.htm.

9. И. Гельман, Р. Н. Опыт использования и калибровки цифровых камер при совместной аэрофотосъемке с АФА Текст. / Р. Н. Гельман, М. Ю. Никитин, A. JI. Дунц // Геодезия и картография. 2001. - № 6. - С. 25-31.

10. Гельман, Р. Н. Возможности использования обычных цифровых камер для наземной стереосъемки Текст. / Р. Н. Гельман // Геодезия и картография. -2000.-№4.-С. 39-41.

11. Гельман, Р. Н. Лабораторная калибровка цифровых камер с большой дис-торсией Текст. / Гельман Р. Н., Дунц A. JI. // Геодезия и картография. -2002. № 7. - С. 23-31.

12. Гельман, Р. Н. Точность измерений по снимкам полученным неметрической фотокамерой Текст. / Р. Н. Гельман // Геодезия и картография. -1982. № 7. - С.29-32.

13. Делоне, Б. Н. О пустоте сферы Текст. / Б. Н. Делоне // Изв. АН СССР. -ОМЕН, 1934. № 4. - С. 793-800.

14. Демидов, В. Как мы видим то, что видим Текст. / В. Демидов. М. : Знание, 1987.-240 с.

15. Дубиновский, В. Б. Калибровка снимков Текст. / В. Б. Дубиновский. М. : Недра, 1982.-224 с.

16. Журавель, И. М. Краткий курс теории обработки изображений Электронный ресурс. / И. М. Журавель // Сообщество пользователей Matlab и Simulink. Режим доступа : http://matlab.exponenta.rn/imageprocess/book2/.

17. Игнатенко, А. Методы представления дискретных трёхмерных данных Электронный ресурс. / А. Игнатенко // Графика и мультимедиа. 2003. -Режим доступа : http://cgm.graphicon.ru/obzoryi/metodyipredstavleniyadis kretnyihtrehmernyihdannyih.html.

18. Ильман, В. М. Алгоритмы триангуляции плоских областей по нерегулярным сетям точек Текст. / В. М. Ильман // Алгоритмы и программы. М.: ВИЭМС, 1985.-Т. 88, № 10.-С. 3-35.

19. Ильман, В. М. Экстремальные свойства триангуляции Делоне Текст. / В. М. Ильман // Алгоритмы и программы. М.: ВИЭМС, 1985. - Т. 88, № 10. -С. 57-66.

20. Канаев М. Б. PhotoModeler программа для обработки фотоизображений Электронный ресурс. / М. Б. Канаев // Автоматизация проектирования / Открытые системы. - 1997. - № 2. - Режим доступа : http://osp.aanet.ru /ap/1997/ap2/27.htm.

21. Кармазин, Ю. И. Восстановление моделей архитектурно строительных объектов средствами графики и фотограмметрии Текст. / Ю. И. Кармазин, А. И. Метелкин, С.Д. Шерстников. - В. : Воронежский политехнический институт, 1984. - 55 с.

22. Книжников, Ю. Ф. Компьютерная система для измерения цифровых стереопар при решении нетопографических задач и научных исследованиях Текст. / 10. Ф. Книжников, Р. Н. Гельман // Геодезия и картография. -1999.-№2.-С. 136-149.

23. Кормен, Т. Алгоритмы: построение и анализ Текст. / Т. Кормен, Ч. Лей-зерсон, Р. Ривест. М.: МЦНМО, 2000. - 960 с.

24. Корн, Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров Текст. / Г. Корн, Т. Корн. М.: Наука, 1968. - 720 с.

25. Корриган, Д. Компьютерная графика: Секреты и решения Текст. / Д. Корриган ; пер. с англ. Д.А. Куликова. М.: Энтроп, 1995. - 350 с.: ил.

26. Кравцов, А. Общая формулировка задачи внешней калибровки камеры Электронный ресурс. / А. Кравцов, В. Вежневец // Графика и мультимедиа. 2003. - Режим доступа : http://cgm.graphicon.ru/obzoryi/obschaya formulirovkazadachivneshneykalibrovkikameryi.html.

27. Кузнецов, Н. С. Начертательная геометрия Текст. / Н. С. Кузнецов. М.: Высшая школа, 1981.-262 с.: ил.

28. Культин, Н. Б. С/С ++ в задачах и примерах Текст. / Н. Б. Культин. -СПб.: БХВ-Петербург, 2001.-288 с.: ил.

29. Ласло, М. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++ Текст. / М. Ласло ; пер. с англ. В. Львова. М. : БИНОМ, 1997. - 304 с. : ил.

30. Лобанов, А. Н. Автоматизация фотограмметрических процессов Текст. / А. Н. Лобанов, И. Г. Журкин. М.: Недра, 1980. - 240 с.

31. Лобанов, А. Н. Фотограмметрия Текст. / А. Н. Лобанов. М. : Недра, 1984.-551 с.

32. Лопшиц, А. М. Вычисление площадей ориентированных фигур Текст. / А. М. Лопшиц. М. : Государственное издательство технико-теоретической литературы, 1956. - 64 с.

33. Методы компьютерной обработки изображений Текст. : Учеб. пособие / М. В. Гашников, Н. И. Глумов, Н. 10. Ильясова [и др.] ; под ред. В.А. Сойфера. М.: Физматлит, 2001. - 784 с.: ил.

34. Мусин, О. Р. Диаграмма Вороного и триангуляция Делоне Текст. / О. Р. Мусин // Информационный бюллетень / ГИС Ассоциация. 1999. - Т. 19, №2.-С. 51-52.

35. Назарьев, В. В. Цвет: Компьютерная обработка цветных изображений Текст. / В. В. Назарьев. М.: Эком, 1996. - 80 с.: ил.

36. Огарков, В. М. От триангуляции Делоне к управляемой триангуляции (о настоящих моделях рельефа в ГИС) Текст. / В. М. Огарков // Информационный бюллетень / ГИС Ассоциация. 1999. - Т. 19, № 2. - С. 53-54.

37. Павлидис, Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений Текст. / Т. Павлидис ; пер. с англ. Н. Г. Гуревича. М. : Радио и связь, 1986.-400 с.: ил.

38. Подбельский, В. В. Язык Си++ Текст. : Учеб. Пособие / В. В. Подбельский. М.: Финансы и статистика, 1998. - 560 е.: ил.

39. Препарата, Ф. Вычислительная геометрия. Введение. Текст. / Ф. Препарата, М. Шеймос ; пер. с англ. С. А. Вичеса, М. М. Комарова. М. : Мир, 1989.-478 с.

40. Роджерс, Д. Алгоритмические основы машинной графики Текст. / Д. Роджерс.-М. : Мир, 1989.-512 с.

41. Ромашок, А. Алгоритмы триангуляции Электронный ресурс. / А. Рома-нюк, А. Сторчак // Компыотеры+Программы. 2001. - № 1. - Режим доступа : http://www.citforum.ru/programming/theory/algtriangl/.

42. Рощин, И. Вывод чёрно-белых изображений с градациями яркости Текст. / И. Рощин // Ваш компьютер. 2002. - № 9. - С. 39-42.

43. Симинеев, А. А. Определение элементов ориентирования снимка из условия коллинеарности векторов в неявном виде Текст. / А. А. Симинеев, JI. Д. Власова // Геодезия и картография. 2000. - № 12. - С. 24-27.

44. Скворцов, А. В. Триангуляция Делоне и ее применение Текст. / А. В. Скворцов. Томск : Томский ун-т, 2002. - 128 с.

45. Скворцов, А. В. Эффективные алгоритмы построения триангуляции Делоне Текст. / А. В. Скворцов, Ю. JI. Костюк // Геоинформатика. Теория и практика / Томский ун-т. 1998. - № 1. - С. 22-47.

46. Спунитис, А. Отсечение полигона ребром: алгоритм KS для получения набора невырожденных полигонов Текст. / А. Спунитис // Computer Modeling & New Technologies. 1999. - Vol. 3. - P. 37-39.

47. Тихомиров, Ю. Программирование трехмерной графики Текст. / Ю. Тихомиров. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 1998. - 256 с.

48. Томпсон, Н. Секреты программирования трехмерной графики для Windows 95 Текст. / Н. Томпсон ; пер. с англ. Е. Матвеева. Спб. : Питер, 1997.-352 с.

49. Тюфлин, Ю. С. Информационные технологии с применением фотограмметрии Текст. / Ю. С. Тюфлин // Геодезия и картография. 2002. - № 2. -С.39-45.

50. Форсайт, Д. А. Компьютерное зрение современный подход Текст. / Д. А. Форсайт, Ж. Понс ; пер. с англ. А. В. Назаренко, И. Ю. Дорошенко М. : Вильяме, 2004. - 928 с.: ил.

51. Фридман, A. JI. Объективно-ориентированное программирование на языке Си++ Текст. / A. JI. Фридман. 2-е изд. - М. : Горячая линия-Телеком, 2001.-232 с.: ил.

52. Фукс, А. Л. Предварительная обработка набора точек при построении триангуляции Делоне Текст. / A. JI. Фукс // Геоинформатика. Теория и практика/Томский ун-т. 1998.-№ 1. - С. 48-60.

53. Хсдли, Дж. Нелинейное и динамическое программирование Текст. / Дж.

54. Хедли. М.: Мир, 1967. - 506 с.

55. Цифровая стереоскопическая модель местности: экспериментальные исследования Текст. /10. Ф. Книжников [и др.]. М.: Научный мир, 2004. -244 с.

56. Чибуиичев, А. Г. О возможностях применения цифровых методов фотограмметрии для решения инженерных задач Текст. / А. Г. Чибуничев // Известия вузов. Геодезия и аэросъемка. 1990. - № 6. - С. 76-82.

57. Шатохин, A. JI. Исследование методов калибровки цифровых камер / А. JI. Шатохин Текст. // Сборник трудов магистрантов. Донецк : ДонНТУ, 2003.-Вып. 2.-С. 343-353.

58. Шикин, Е. В. Компьютерная графика : Динамика, реалистич. изображения Текст. / Е. В. Шикин, А. В. Боресков. М.: Диалог-МИФИ, 1995. - 288 с.

59. Щербак, М. Алгоритм автоматической генерации двумерной конечно элементной сетки Электронный ресурс. / М. Щербак. Режим доступа: http://alglib.sources.ru/articles/g2dgrid.php.

60. Юрченко, В. И. Об учете систематических искажений неметрических снимков Текст. / В. И. Юрченко // Геодезия и картография. 2002. - № 7. -С. 31-38.

61. A multistage stereo method giving priority to reliable matching with self calibration by stereo Text. / O. Nakayama [et al] // IEEE/RSJ International Workshop on Intelligent Robots and Systems (IROS'91). 1991. - Vol. 2. - P. 869874.

62. Becker, S. C. Semiautomatic 3-d model extraction from uncalibrated 2-d camera views Text. / S. C. Becker, V. M. Bove, Jr. // SPIE Proceedings "Visual Data Exploration and Analysis II". 1995. - Vol. 2410. - P. 447-461.

63. Birchfield, S. Depth discontinuities by pixel-to-pixel stereo Text. / S. Birchfield, C. Tomasi // International Journal of Computer Vision. 1999. -Vol. 35, № 3. - P. 269-293.

64. Canny, J. A computational approach to edge detection Text. / J. Canny // IEEE

65. Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1986. - Vol. 8, № 6. - P. 679-698.

66. Caprile, B. Using vanishing point for camera calibration Text. / B. Caprile, V. Torre // International Journal of Computer Vision. 1990. - Vol. 4, № 2. - P. 127-140.

67. Chowdhury, A. R. Face Reconstruction From Video Using Uncertainty Analysis and a Generic Model Text. / A. Roy Chowdhury, R. Chellappa // Computer Vision and Image Understanding (CVIU). 2003. - Vol. 91. - № 1-2. - P. 188213.

68. Cox, I. A Maximum Likelihood Stereo Algorithm Text. /1. Cox, S. Hingorani, S. Rao // Computer Vision and Image Understanding. 1996. - Vol. 63, № 3. -P. 542-567.

69. Debevec, P. Modeling and Rendering Architecture from Photographs: dissertation . doctor of philosophy in computer science Text. / P. Debevec ; chair J. Malik; University of California at Berkeley. Berkeley, 1996. - 154 p.

70. Deng, Y. Color Image Segmentation Text. / Y. Deng, B.S. Manjunath, H. Shin // IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR *99). 1999. - Vol. 2. - P. 446-451.

71. Forstner, W. Photogrammetric standard methods and digital image matching techniques for high precision surface measurements Text. / W. Forstner, A. Pertl // Pattern Recognition in Practice II. 1986. - P. 57-72.

72. Fua, P. A parallel stereo algorithm that produces dense depth maps and preserves image features Text. / P. Fua // Machine Vision and Applications: IN-RIA research report 1369. 1993. - Vol. 6, № 1. - P. 35-49.

73. Gennery, D. B. Modelling the environment of an exploring vehicle by means of stereo vision Text.: PhD thesis / D. B. Gennery. Stanford University, 1980. -151 p.

74. Grimson, W. A Computer Implementation of a Theory of Human Stereo Vision Text. / W. Grimson // Philosophical Transactions of the Royal Society of London. 1981.-Vol. 292, Issue 1058.-P. 217-253.

75. Harman, P. V. Rapid 2D to 3D conversion Text. / P. V. Harman, J. Flack, S. Fox, M. Dowley // SPIE Proceedings "Stereoscopic Displays and Virtual Reality Systems IX". 2002. - Vol. 4660. - P. 78-86.

76. Hoff, W. Surfaces from Stereo: Integrating Feature Matching, Disparity Estimation, and Contour Detection Text. / W. Hoff, N. Ahuja // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1989. - Vol. 11, № 2. - P. 121-136.

77. Knyaz, V. A. Approach to Accurate Photorealistic Model Generation for Complex 3D Objects Text. / V. A. Knyaz, S. Yu. Zheltov // International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Amsterdam, 2000. - Vol. XXXIII. -part B5/1.-P. 428-433.

78. Koepfler, G. A multiscale algorithm for image segmentation by variational method Text. / G. Koepfler, C. Lopez, J. M. Morel // SIAM Journal on Numerical Analysis (SINUM). 1994. - Vol. 31, № 1. - P. 282-299.

79. Lee, D. T. Two algorithms for constructing a Delanay triangulation Text. / D. T. Lee, B. J. Schacter // International Journal of Computer and Information Sciences. 1980. - Vol. 9, № 3. - P. 219-242.

80. Lhuillier, M. Match propagation for image-based modeling and rendering Text. / M. Lhuillier, L. Quan // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2002. - Vol. 24, № 8. - P. 1140-1146.

81. Ma, W. Y. Edge flow: a framework of boundary detection and image segmentation Text. / W. Y. Ma, B. S. Manjunath // IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'97). 1997. - P. 744-749.

82. Marroquin, J. L. Probabilistic Solution of Inverse Problems Text.: Technical Report / J. L. Marroquin. Cambridge : Massachusetts Institute of Technology,1985. 206 p. - AITR-860.

83. McCullagh, M. J. Delanay triangulation of a random data set for isarithmic mapping Text. / M. J. McCullagh, C. G. Ross // The cartographic Journal. -1980.-Vol. 17, №2. -P. 93-99.

84. Niem, W. Robust and Fast Modelling of 3D Natural Objects from Multiple Views Text. / W. Niem // SPIE Proceedings "Image and Video Processing II". San Jose, 1994. - Vol. 2182. - P. 388-397.

85. Nishihara, H. K. PRISM: A practical real-time imaging stereo matcher Text. : Technical Report / H. K. Nishihara. Massachusetts Institute of Technology, 1984.-31 p.-AI Memo 780.

86. Object based representations of spatial images Text. / S. Newsam [et al] // Acta Astronautica. 2001. - Vol. 48, Issue 5-12. - P. 567-577.

87. Ohta, Y. Stereo by Intra- and Inter-Scanline Search Using Dynamic Programming Text. / Y. Ohta, T. Kanade // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1985. - Vol. 7, № 2. - P. 139-154.

88. Owens, R. Stereo matching Electronic resource. / Robyn Owens // On-Line Compendium of Computer. 1997. - Режим доступа : http://homepages.inf. ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCALCOPIES/OWENS/LECTll/node5.html.

89. Photomodeler Electronic resource. Режим доступа http://www.photomodeler .com.

90. Real time correlation based stereo: algorithm implementations and aapplications Text.: Technical Report / 0. Faugeras [et al] // NRIA. 1993. - № 2013. - 49 P

91. Realviz-ImageModeler Electronic resource. Режим доступа : http://www. realviz.com/products/im/index.php.

92. Remondino, F. 3D reconstruction of static human body with a digital camera Text. / F. Remondino // Videometrics VII, SPIE Electronic Imaging. 2003. -Vol. 5013, P. 38-45.

93. Ruppert, J. A Delaunay Refinement Algorithm for Quality 2-Dimentional174 ;

94. Mesh Generation Text. / J. Ruppert. Journal of Algorithms. - 1995. - Vol. 18, Issue 3.-P. 548-585.

95. Sanderson, A. S. Structured Highlight Inspection of Specular Surfaces Text. / A. S. Sanderson, L. E. Weiss, S. K. Nayar // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1988. -Vol. 10, № 1.-P. 44-55.

96. Shirai, Y. Recognition of polyhedrons with a range finder Text. / Y. Shirai // Pattern Recognition. 1972. - Vol. 4. - P. 243-250.

97. Sibson, R. Locally equiangular triangulations Text. / R. Sibson // The Computer Journal. 1978. - Vol. 21, № 3. - P. 243-245.

98. Sobel, I. An isotropic 3X3 image gradient operator Text. /1. Sobel // Machine Vision for Three-Dimensional Scenes. Boston : Academic Press., 1990. - P. 376-379.

99. Тек, H. Volumetric segmentation of medical images by three-dimensional bubbles Text. / H. Тек, В. В. Kimia // Computer Vision and Image Understanding, CVIU. 1997. - Vol. 65, № 2. - P. 246-258.

100. Williams, P. S. Generic texture analysis applied to newspaper segmentation Text. / P. S. Williams, M. D. Alder // IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN96). 1996. - Vol. 3. - P. 1664-1669.

101. Wolf, H. G. Structured lighting for upgrading 2D-vision system to 3D Text. / H. G. Wolf // SPIE Proceedings "International Symposium on Laser, Optics and Vision for Productivity in Manufacturing". Micropolis, 1996. - Vol. 2787. - P. 20-25.

102. Xu, G. A Unified Approach to Image Matching and Segmentation in Stereo, Motion, and Object Recognition via Recovery of Epipolar Geometry Text. / G. Xu // VIDERE: J. Computer Vision Research. 1996. - Vol. 1, № 1. - P. 21-56.

103. Основные положения исследования опубликованы в следующих работах:

104. Осипов, М. П. Алгоритм построения триангуляции Делоне для конечного набора точек Текст. / М. П. Осипов // Сборник трудов Аспирантов и Магистрантов. Технические науки. Н. Новгород : Нижегород. гос. архит.строит, ун-т, 2003. С. 139-142.

105. Осипов, М. П. Методы генерации объёмной модели по изображению объекта Текст. / М. П. Осипов // Сборник трудов Аспирантов и Магистрантов. Технические науки. Н. Новгород : Нижегород. гос. архит.-строит. ун-т,2004.-С. 210 -213.

106. Осипов, М. П. Выделение объекта на изображении в задаче реконструкции Текст. / М. П. Осипов // Сборник трудов Аспирантов и Магистрантов. Технические науки. Н. Новгород : Нижегород. гос. архит.-строит. ун-т,2005.-С. 222-225.

107. Осипов, М. П. Система проведения бесконтактных измерений на поверхности объекта Текст. / М. П. Осипов // XI нижегородская сессия молодых учёных. Технические науки. Н. Новгород : Изд. Гладкова О. В., 2006. - С. 23.

108. Осипов, М. П. Фотограмметрический комплекс дистанционных измерений Текст. / М. П. Осипов // XI нижегородская сессия молодых учёных. Технические науки. Н. Новгород : Изд. Гладкова О. В., 2006. - С. 38.

109. Осипов, М. П. Методы вычисления метрических характеристик геометрических объектов Текст. / М. П. Осйпов // Вестник ИжГТУ : периодический научно-теоретический журнал. Ижевск : ИжГТУ, 2006. Вып. 3. - С. 105112.

110. Осипов, М. П. Методы восстановления поверхности в задаче стереорекон-струкции Текст. / М. П. Осипов // Вестник ИжГТУ : периодический научно-теоретический журнал. Ижевск : ИжГТУ, 2006. - Вып. 3. - С. 112-118.