Наближений метод оцінки глибини об’єктів на основі вейвлет-перетворення

Abstract

Сучасні технології тривимірного комп'ютерного зору активно розвиваються, пропонуючи нові рішення на базі аналізу деталей навколишнього середовища. Однією з ключових задач є визначення глибини розташування об'єктів на зображеннях, що потребує ефективних та швидких методів їх обробки. У цьому дослідженні пропонується новий метод приблизної оцінки глибини для тривимірного комп'ютерного зору, який ґрунтується на оптимізації з використанням вейвлетперетворення. Пропонуються рішення для спрощення обчислення диспаритету, що традиційно використовується для побудови карт глибини, з можливістю опису контурів із регульованою деталізацією на основі вейвлет-перетворення. Основною перевагою цього методу є підвищення швидкодії за рахунок вибору довжини носія вейвлета Хаара в області пошуку екстремуму. Моделювання підтвердило ефективність запропонованого підходу для побудови карт глибин, що і дозволяє рекомендувати його для використання в безпілотних транспортних засобах (БТЗ) за умов обмежених обчислювальних та енергетичних ресурсів

Modern three-dimensional computer vision technologies are actively developing, offering new solutions based on the analysis of environmental details. One of the key tasks is to determine the depth of location of objects in images, which requires efficient and fast methods of their processing. This study proposes a new depth estimation method for 3D computer vision based on wavelet transform optimization. Solutions are offered to simplify the disparity calculation, which is traditionally used for the construction of depth maps, with the possibility of describing contours with adjustable detail based on the wavelet transform. The main advantage of this method is the increase in performance due to the allocation of the Haar wavelet carrier length in the extremum search area. The simulation confirmed the effectiveness of the proposed approach for constructing depth maps, which allows us to recommend it for use in unmanned aerial vehicles (UAVs) in conditions of limited computing and energy resources