У роботі розглядається алгоритм створення панорамного відео з декількох відеопослідовностей. Алгоритм розроблено для систем відеоспостреження. За останні роки системи відеоспостереження стали основою надійної системи безпеки. Системи відеоспостереження дозволяють отримати інформацію про поточний стан об’єкту, що охороняється, шляхом збору, обробки, архівування, зберігання, відображення та аналізу цієї інформації. Розроблений алгоритм обробляє відеопослідовністі з декількох камер та створює єдину відеопослідовність, яка містить всю інформацію з оброблених відеопослідовностей, базується на алгоритмах пошуку особливої точки на зображеннях. Особливі точки це такі точки, за якими можна класифікувати зображення, розпізнати його. Вони визначають особливість зображення, його унікальність. У роботі розглядаються найбільш відомі і широко використовуванні алгоритми пошуку особливої точки як SIFT (Scale Invariant Feature Transform) та SURF (Speeded Up Robust Features). Метод SIFT шукає особливі точки за допомогою піраміди гауссіанів та різниці гауссіанів. Дескриптори будуються за допомогою обчислення гістограми орієнтованих градієнтів в околі особливої точки. Для пошуку особливих точок метод SURF використовує матрицю Гессе. Розглядаються основні кроки розробленого алгоритму: пошук особливих точок, відбір однієї або декількох особливих точок за критерієм, зшивання кадрів відео. Наведено приклади роботи розробленого алгоритму створення панорамного відео для перших кадрів. Проведено дослідження методів SIFT та SURF в ситуаціях, коли зображення масштабується, обертається, затемняється та розмивається і наводиться порівняння методів SURF та SIFT. У роботі надаються висновки про використання методів SURF та SIFT у розробленому алгоритмі створення панорамного відео.
В работе рассматривается алгоритм создания панорамного видео с нескольких видеопоследовательностей. Алгоритм разработано для систем видеонаблюдения. За последние годы системы видеонаблюдения стали основой надежной системы безопасности. Системы видеонаблюдения позволяют получить информацию о текущем состоянии охраняемого объекта, путем сбора, обработки, архивирования, хранения, отображения и анализа этой информации. Разработанный алгоритм обрабатывает видеопоследовательность из нескольких камер и создает единую видеопоследовательность, которая содержит всю информацию из обработанных видеопоследовательностей, базируется на алгоритмах поиска особой точки на изображениях. Особые точки — это такие точки, по которым можно классифицировать изображения, распознать его. Они определяют особенность изображения, его уникальность. В работе рассматриваются наиболее известные и широко использовании алгоритмы поиска особой точки. SIFT (Scale Invariant Feature Transform) и SURF (Speeded Up Robust Features). Метод SIFT ищет особые точки с помощью пирамиды гауссианов и разницы гауссианов. Дескрипторы строятся с помощью вычисления гистограммы ориентированных градиентов в окрестности особой точки. Для поиска особых точек метод SURF использует матрицу Гессе. Рассматриваются основные шаги разработанного алгоритма: поиск особых точек, отбор одной или нескольких особых точек по критерию, сшивания кадров видео. Приведены примеры работы разработанного алгоритма создания панорамного видео первых кадров видео. Проведено исследование методов SIFT и SURF в ситуациях, когда изображение масштабируется, вращается, затемняется и размывается, и приводится сравнение методов SURF и SIFT. В работе приводятся выводы об использовании методов SURF и SIFT в разработанному алгоритму создания панорамного видео.
This paper discusses the developed algorithm for creating a panoramic video of several video sequences. The algorithm was developed for video surveillance systems. In recent years, CCTV systems have become the basis of a robust security system. CCTV systems allow you to obtain information about the current status of a protected object by collecting, processing, archiving, storing, displaying, and analyzing this information. The developed algorithm processes a video sequence of several cameras and creates a single video sequence, which contains all the information from the processed video sequences, based on the search algorithms for a singular point in the images. Special points are those points by which you can classify images, recognize it. They determine the peculiarity of the image, its uniqueness. The paper considers the most well-known and widely used algorithms for finding a singular point. The SIFT (Scale Invariant Feature Transform) and SURF (Speeded Up Robust Features). The SIFT method looks for special points using the Gaussian pyramid and the Gaussian difference. Descriptors are constructed by computing a histogram of oriented gradients in the vicinity of a singular point. To find special points, the SURF method uses the Hessian matrix. The basic steps of the developed algorithm are considered: search of special points, selection of one or more special points by criterion, stitching of video frames. Here are some examples of how to create a panoramic video algorithm for the first video frames. SIFT and SURF methods have been investigated in situations where the image is scaled, rotated, dimmed and blurred and a comparison of SURF and SIFT methods is made. The paper presents conclusions about the use of SURF and SIFT methods in the developed algorithm for creating panoramic video.
