Poprawa dokładności detekcji krawędzi dla systemów skanowania 3D opartych na projekcji wzorców prążkowych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Poprawa dokładności detekcji krawędzi dla systemów skanowania 3D opartych na projekcji wzorców prążkowych"

Transkrypt

1 PAK vol. 57, nr 7/ Krzysztof OKARMA, Marek GRUDZIŃSKI ZACHODNIOPOMORSKI UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNY W SZCZECINIE, ul. 26. Kwietnia 10, Szczecin Poprawa dokładności detekcji krawędzi dla systemów skanowania 3D opartych na projekcji wzorców prążkowych Dr inż. Krzysztof OKARMA Adiunkt w Katedrze Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie. Absolwent Wydziału Elektrycznego (1999) i Informatyki (2001) Politechniki Szczecińskiej, stopień doktora nauk technicznych uzyskał na Wydziale Elektrycznym (2003), gdzie pełni funkcję prodziekana ds. studenckich. Autor ponad 100 publikacji z zakresu przetwarzania i analizy obrazów oraz sygnałów. Mgr inż. Marek GRUDZIŃSKI Słuchacz studiów doktoranckich Wydziału Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie, aktualnie realizuje pracę doktorską w Instytucie Technologii Mechanicznej z zakresu zastosowania technik fotogrametrycznych do pozycjonowania detali w obrabiarkach CNC. Absolwent Wydziału Elektrycznego Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie (kierunek automatyka i robotyka). Streszczenie Jedną z najdokładniejszych metod skanowania 3D jest użycie technik fotogrametrycznych z wykorzystaniem światła strukturalnego. Istotnym elementem tego procesu jest detekcja krawędzi wykonywana dla każdego prążka światła widocznego na powierzchni obiektu. Typowa jej dokładność ograniczona wielkością piksela jest często niewystarczająca, a jej poprawa może być uzyskana przestawioną kilkuprzebiegową metodą subpikselową, stanowiącą część wizyjnego systemu pozycjonowania detali na obrabiarkach CNC. Słowa kluczowe: pozycjonowanie detali na obrabiarkach CNC, skanowanie 3D, detekcja krawędzi, fotogrametria. Increase in the edge detection accuracy for 3D scanning based on fringe patterns Abstract One of the most accurate methods of 3D scanning is based on photogrammetry algorithms using the structured light with some fringe patterns. Such light is emitted towards a scanned object and the image analysis of the captured frame is performed. From analysis of the projected pattern changes on the scanned object surface, the depth information can be obtained using the photogrammetry algorithms [7]. One of the most important elements of such scanning is the accuracy of the edge detection which is performed for each line of the projected light pattern. The most popular edge detection methods, such as the Canny algorithm, are often insufficient because of their accuracy limited by the image resolution. For this reason a multi-pass method leading to the sub-pixel accuracy is proposed and verified experimentally. The obtained results are dependent on the noise amount in the image, as shown in Fig. 7. That is why for further experiments calibration of a multi-camera system with more sources of structured light is necessary. The presented method can be used as a part of the video based positioning system for details machined on CNC machines. In order to achieve high accuracy of the measurements, some images of the details with exactly known dimensions obtained by the calibrated multi-camera system should be analysed. Keywords: CNC detail positioning, 3D scanning, edge detection, photogrammetry. 1. Wprowadzenie Analiza obrazów stanowi coraz powszechniej stosowane narzędzie umożliwiające nie tylko szybką detekcję zdarzeń, czy też klasyfikację obiektów, ale także dokonywanie pomiarów oraz ocenę dokładności procesów zachodzących w różnych zastosowaniach przemysłowych. Oprócz dużych możliwości związanych z zastosowaniami biomedycznymi techniki wizyjne są coraz częściej wykorzystywane do rozpoznawania osób na podstawie zdjęć twarzy, rozpoznawania numerów tablic rejestracyjnych oraz śledzenia pojazdów w Inteligentnych Systemach Transportowych, czy też w systemach kontroli jakości. Dynamiczny rozwój systemów wizyjnych związany jest nie tylko ze wzrostem wydajności obliczeniowej współczesnych systemów komputerowych, częściowo związanym z możliwościami wykorzystania akceleracji obliczeń z wykorzystaniem procesorów graficznych (GPU), ale również ze wzrostem rozdzielczości oraz wydajności powszechnie dostępnych kamer cyfrowych. Jednym z nowych obszarów zastosowań technik analizy obrazu może być pozycjonowanie detali na obrabiarkach sterowanych numerycznie. Biorąc pod uwagę dokładność pozycjonowania niezbędną do zapewnienia wymaganej dokładności dalszej obróbki, systemy takie nie były dotychczas stosowane. Zastosowanie systemu wizyjnego do tego celu umożliwiłoby jednak całkowite wyeliminowanie ręcznego pozycjonowania poprzez określenie miejsca i sposobu dokonania dokładnego pomiaru za pomocą sondy przedmiotowej. Przy zapewnieniu odpowiedniej dokładności skalibrowanego systemu wizyjnego możliwe byłoby nawet całkowite wyeliminowanie pomiaru sondą, a nawet sterowanie obrabiarką oparte na systemie wizyjnym. Podstawowym elementem takiego systemu jest skaner 3D, który umożliwia uzyskanie chmury punktów reprezentujących obiekt w przestrzeni trójwymiarowej. Detekcja takich punktów jest dokonywana na podstawie analizy przebiegu krawędzi prążków emitowanych w kierunku obiektu ze źródła światła strukturalnego. System tego rodzaju wymaga oczywiście kalibracji podstawowymi informacjami jest względne usytuowanie w przestrzeni kamer oraz źródeł światła. W celu uzyskania pełnego modelu przedmiotu obrabianego niezbędne jest zastosowanie kilku kamer oraz kilku źródeł światła, a dodatkowa poprawa dokładności może być uzyskana poprzez zastosowanie dodatkowego stolika obrotowego zsynchronizowanego z podsystemem akwizycji obrazu. Dokładność uzyskanego trójwymiarowego modelu detalu przed obróbką uzależniona jest w znaczącym stopniu od dokładności detekcji krawędzi. Jest to sprawa kluczowa ze względu na fakt, iż rozdzielczość wzorców prążkowych uzyskiwana ze źródeł światła strukturalnego może być poważnie ograniczona (szczególnie w przypadku prążków o charakterze innym niż równoległe np. prążki skośne). Dokładność interpretacji, a następnie odwzorowania krawędzi prążków w przestrzeni 3D przy wykorzystaniu znanych algorytmów wykrywania krawędzi jest ściśle uzależniona od rozdzielczości matrycy kamery, przez co pożądane jest uzyskanie dokładności na poziomie subpikselowym. 2. Techniki fotogrametrii do celów skanowania 3D Techniki fotogrametryczne [8] pozwalają na odtworzenie kształtu i położenia fotografowanego obiektu względem arbitralnie ustalonego lokalnego układu współrzędnych. W przypadku systemów skanowania wizyjnego, takich jak optyczne skanery 3D, lokalny układ współrzędnych związany jest ściśle z punktem przecięcia osi optycznych kamery oraz źródła oświetlenia (projek-

2 722 PAK vol. 57, nr 7/2011 tor światła strukturalnego lub laser). Układ ten musi być ściśle określony i pozostaje niezmienny podczas całego procesu skanowania. Sposób umieszczenia układu skanującego względem skanowanego obiektu pozostaje jednak dowolny. Obiekt powinien znaleźć się zarówno w polu widzenia kamery, jak również w polu oświetlenia (rysunek 1). Podstawową zasadą jest zapewnienie przecięcia osi optycznych pod kątem pozwalającym na zaobserwowanie zniekształceń wzorca światła strukturalnego lub ugięcia się prążka światła laserowego na powierzchni skanowanego przedmiotu. Jednocześnie kąt ten dobiera się eksperymentalnie w taki sposób, aby zarejestrować możliwie największą część oświetlanego przedmiotu. Pełną informację o powierzchni można otrzymać jedynie wyświetlając bardzo gęste światło rastrowe. Jednak ograniczona rozdzielczość kamery powoduje ograniczenie minimalnej szerokości pojedynczego prążka. W związku z tym przestrzenie pomiędzy krawędziami pozostają nieznane i można je przybliżać technikami interpolacji na podstawie sąsiednich krawędzi lub stosując technikę tzw. sinusoidalnych prążków o zmiennej fazie (ang. phase shifting) [5]. Wszystkie techniki wykrywania krawędzi oraz skanowania powierzchni powodują powstawanie błędów związanych z efektami krawędziowymi i niedostateczną rozdzielczością obrazu. Miejsca, w których krawędzie są bardzo zbliżone utrudniają prawidłową identyfikację i wyznaczenie kąta wyświetlania prążków. Zastosowanie w tym miejscu kodu Gray a może również wiązać się z nieprawidłowym zakodowaniem pikseli i powstawaniem szumów wokół trójwymiarowego obrazu. 3. Algorytmy detekcji krawędzi Rys. 1. Fig. 1. Idea systemu skanowania 3D opartego na analizie obrazu z oświetleniem strukturalnym wraz z ilustracją zmiany kątów nachylenia ramion trójkąta w zależności od położenia skanowanego punktu Idea of the 3D scanning system based on analysis of an image with structural light and illustration of changes of the triangle angles depending on the scanned point position Do wyznaczenia położenia dowolnego punktu w przestrzeni oświetlonej światłem strukturalnym i zarejestrowanym przez kamerę wykorzystuje się technikę triangulacji polegającą na znalezieniu punktu przecięcia ramion trójkąta na podstawie znajomości kątów nachylenia ramion względem podstawy. Ramiona trójkąta tworzą fizycznie w przestrzeni proste łączące wybrany punkt na skanowanej przestrzeni wraz z ogniskami optycznymi kamery i źródła oświetlenia, a długość podstawy stanowi fizyczna odległość tych ognisk. Dodatkowa informacja dotycząca zmiany wysokości obiektu rejestrowana jest jako zmiana położenia w pionie na matrycy kamery (przy znanym współczynniku proporcji tego przekształcenia), co jest zilustrowane na rysunku 2. Dla każdego osobliwego punktu w skanowanej przestrzeni można zbudować reprezentujący go układ geometryczny prostych przecinających się w tym punkcie. Główna trudność sprowadza się do określenia z możliwie największą dokładnością kątów trójkąta triangulacyjnego. Uzyskana w wyniku triangulacji chmura punktów stanowi reprezentację powierzchni skanowanego obiektu. Związany z nią lokalny układ odniesienia może zostać przetransformowany do dowolnego innego układu. Duża liczba skanowanych punktów przekłada się na finalną dokładność odwzorowania skanowanej powierzchni. W przypadku użycia skanera optycznego wykorzystującego prążki strukturalne analizie nie podlega pojedynczy punkt, lecz grupa punktów powiązana ze wzorcem strukturalnym. Dla prążków równoległych jest to granica między poszczególnymi prążkami, przy założeniu, że znany jest dokładny kąt projekcji każdego prążka (czyli jedno z ramion trójkąta triangulacyjnego). Precyzyjna informacja o rozmiarze matrycy i ogniskowej kamery pozwala z kolei wyznaczyć kąt odchylenia prostej od osi optycznej kamery (drugie ramię trójkąta), dzięki czemu możliwe jest przeprowadzenie obliczeń triangulacyjnych. W celu uzyskania dużej dokładności skanowania wymagana jest dokładna kalibracja geometrii stanowiska, w tym ustalenie względnego położenia osi optycznych, kalibracja torów optycznych (dystorsja obrazu), zapewnienie równoległości kierunków pionowych oraz poziomych matrycy kamery i projektora, a także korekcja wpływu zmian ogniskowej przy ustalaniu ostrości. Nie bez znaczenia pozostaje również rozdzielczość i ostrość wyświetlanego rastra oraz rozdzielczość natywna matrycy kamery, szczególnie przy obserwacji gęstego rastra pod dużym kątem. Otrzymany z kamery obraz cechuje się pewną ograniczoną dokładnością odwzorowania szczegółów. Wykrywanie krawędzi wyświetlonych, a następnie zarejestrowanych na zdjęciach prążków odbywa się przy pomocy znanych algorytmów (omówionych poniżej) lub przy pomocy analizy kodu Graya. Dokładność tych metod jest ograniczona do pojedynczego piksela obrazu i z taką też dokładnością (przeliczając rozmiar jednego piksela na metryczną jednostkę długości) przeprowadzana jest triangulacja i wyznaczane jest położenie każdego punktu w przestrzeni 3D. Taka metoda obarczona jest znacznym, stosunkowo łatwo zauważalnym błędem odwzorowania, szczególnie w przypadku skanowania dużych detali ze znacznej odległości od kamery. Zastosowanie typowych algorytmów interpolacji krawędzi wykrytych klasycznymi metodami przynosi niewielką poprawę odwzorowania rzeczywistej powierzchni. W dalszym ciągu błąd uwarunkowany jest przede wszystkim rozmiarem pojedynczego piksela, co ilustruje rysunek 2. Rys. 2. Fig. 2. Ilustracja ograniczenia dokładności detekcji krawędzi dla klasycznego filtru Canny ego Illustration of edge detection accuracy limits for the classic Canny filter Techniki detekcji krawędzi mają fundamentalne znaczenie dla wielu innych algorytmów przetwarzania i analizy obrazów (np. segmentacji), jak również ich kompresji. Mają one również istotne znaczenie dla procesów ekstrakcji informacji związanych przykładowo z rozpoznawaniem obiektów czy też widzeniem robotów. Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań są również techniki daktyloskopii cyfrowej, czy też analiza zdjęć lotniczych i satelitarnych. Typowymi metodami detekcji krawędzi używanymi w analizie obrazów cyfrowych są techniki oparte na filtracji splotowej. Do tej grupy zaliczyć można filtry gradientowe oparte na analizie pierwszej pochodnej, do których zaliczyć można filtrację operatorem Robertsa, jak również filtry Prewitta oraz Sobela. Inną technikę, wykorzystującą tzw. dopasowanie szablonów, stanowi wykorzystanie maski Kirscha. Bardziej złożony filtr, zaproponowany przez Johna Canny ego [2], jest jedną z najczęściej wykorzystywanych metod gradientowych detekcji krawędzi. Jego działanie oparte jest na czterech etapach, z których pierwszy stanowi wygładzanie obrazu z wykorzystaniem filtru splotowego Gaussa. Następnie wykonywana jest operacja różniczkowania z wykorzystaniem prostych masek trójelementowych o elementach [-1 0 1] w pionie i w poziomie. W efekcie uzyskiwany jest moduł gradientu obrazu

3 PAK vol. 57, nr 7/ oraz jego kierunek. W trzecim kroku wyszukiwane są lokalne maksima gradientu, które są następnie poddawane podwójnemu progowaniu. Kolejna grupa gradientowych detektorów krawędzi bazuje na obliczaniu drugiej pochodnej funkcji obrazu i poszukiwaniu jej przejścia przez zero. Najpopularniejszy z tego rodzaju detektorów [6] jest filtr Laplace a oraz jego modyfikacja wykorzystująca dodatkowo wygładzanie [1] określana jako LoG (ang. Laplacian of Gaussian). Wszystkie te techniki cechują się jednakże ograniczeniem dokładności detekcji do pojedynczych pikseli, przy czym dodatkowo nie wszystkie z nich gwarantują ciągłość wykrytych krawędzi. Subpikselowa detekcja krawędzi jest zazwyczaj oparta na algorytmach klasycznych z dodatkowymi modyfikacjami pozwalającymi na poprawę dokładności. Podobne podejście zostało również przedstawione w niniejszym artykule. Najpopularniejszą technikę stanowią metody interpolacyjne pozwalające na uzyskanie gładkiej krzywej przechodzącej dokładnie przez wyznaczone punkty (piksele reprezentujące wykrytą krawędź), najczęściej z wykorzystaniem wielomianów sklejanych 3. stopnia. Dla wyznaczonego wielomianu wyznaczana jest druga pochodna, a następnie punkt przejścia przez zero reprezentujący krawędź. Jednakże dokładność wyznaczania krawędzi jest wówczas silnie uzależniona od obecności i wielkości szumu na obrazie. Techniki subpikselowej detekcji krawędzi oparte na zgrubnej detekcji oraz interpolacji lub aproksymacji funkcji gradientu są wciąż stosunkowo rzadko wykorzystywane w analizie obrazu [4], poza zastosowaniami geodezyjnymi czy też teledetekcją. Osobnym zagadnieniem, stanowiącym wciąż otwarte pole badań, pozostaje poszukiwanie krawędzi w obrazach kolorowych, zwłaszcza z dokładnością subpikselową [3]. W algorytmach detekcji krawędzi w obrazach kolorowych zazwyczaj stosuje się niezależną detekcję dla trzech kanałów RGB (następnie krawędzie są poddawane dalszej analizie) lub rozwiązania bazujące na gradiencie wektorowym [7] oraz wektorowych statystykach porządkowych [9]. 4. Założenia proponowanej metody Zaproponowana w niniejszej pracy metoda dokładniejszej detekcji krawędzi działa w oparciu o procedury interpretacji jasności pikseli wokół miejsca prawdopodobnego wystąpienia krawędzi (wykrytego znaną metodą detekcji krawędzi podczas eksperymentów wykorzystano filtr Canny ego). Interpolacja funkcji gradientu wyznaczanej w otoczeniu wykrytej krawędzi jest powiązana z filtracją medianową jej pochodnej w celu eliminacji wpływu szumów obecnych w pobliżu krawędzi skanowanego obiektu wynikających m.in. z jego nierównomiernego oświetlenia. Metoda ta pozwala określić położenie punktu krawędzi na zdjęciu z dokładnością przekraczającą 1/10 część piksela. Głównym założeniem jest jednak możliwość powiązania zaproponowanej techniki z procedurami skanowania trójwymiarowego. Wybrane punkty reprezentujące wykryte krawędzie na granicy prążków światła strukturalnego mogą posłużyć do przeprowadzenia procedur fotogrametrycznych w celu uzyskania możliwie najdokładniejszej pozycji punktów w przestrzeni 3D, a tym samym do uzyskania modelu o geometrii bardziej zbliżonej do rzeczywistego obiektu. Odpowiednie powiązanie procedur subpikselowego wykrywania krawędzi, fotogrametrii i techniki światła strukturalnego pozwoliłoby również na znacznie dokładniejsze odwzorowanie rzeczywistych krawędzi przedmiotu w trójwymiarowym modelu wirtualnym. O ile detekcja krawędzi na płaskim obrazie jest stosowana powszechnie, to transformacja informacji o krawędziach do modelu przestrzennego jest wysoce skomplikowana. Płaski obraz nie zawiera niestety wystarczającej ilości informacji i można interpretować krawędzie w różny sposób. Powiązanie zaproponowanej techniki detekcji krawędzi wyświetlanego rastra oraz detekcji rzeczywistych krawędzi obiektu dałoby w rezultacie zbiór punktów odwzorowujących z dużym prawdopodobieństwem krawędź obiektu. Podsumowując, wykorzystując techniki subpikselowe udoskonalić można detekcję zarówno realnych krawędzi obiektów, jak również sztucznych krawędzi na powierzchni obiektu wynikających z oświetlenia strukturalnego. Wynikiem działania filtru krawędziowego jest zazwyczaj obraz binarny, gdzie jedynki odpowiadają pikselom reprezentującym wykryte krawędzie. Subpikselowy filtr krawędziowy zaproponowany przez autorów działa dla tych pikseli analizowanego zdjęcia, które użyty wcześniej filtr Canny ego sklasyfikował jako krawędzie - każdy taki piksel określony zostaje jako środek maski dla kolejnych jej położeń. Jasność pikseli wewnątrz maski filtru jest analizowana w ograniczonym otoczeniu wokół jej środka, przy czym maska ma postać wektora o wymiarach [1 R] lub [R 1] w zależności od wykrytego kierunku krawędzi, gdzie R określa promień maski. Decyzja o lokalnym kierunku wykrytej krawędzi jest podejmowana na podstawie porównania różnic średniej jasności po obu stronach środka w kierunku pionowym i poziomym. Dla krawędzi poziomych działanie filtru opiera się o analizę pikseli powyżej i poniżej środka maski. Analogicznie dla krawędzi pionowych wykorzystywane są piksele z lewej i prawej strony. Promień maski musi być dobrany tak, aby zredukować prawdopodobieństwo wystąpienia dwóch krawędzi w jego otoczeniu, co też stanowi pewną trudność w opracowaniu odpowiednich procedur dla obrazów zaszumionych. Docelowo rozmiar maski filtru wykorzystywanego do wyznaczenia lokalnego gradientu powinien być wyznaczany adaptacyjnie w zależności od gęstości prążków widocznych na obrazie. Dalszym etapem działania filtru jest analiza danych wokół środka maski. Ze względu na ograniczoną rozdzielczość obrazu i gęstość prążków rastra pozyskana próbka danych musiałaby zawierać co najwyżej kilkanaście pikseli. Poprawnie skonfigurowane oraz skalibrowane stanowisko skanujące pozwala na uzyskanie obrazu o wysokim kontraście i zaznaczeniu krawędzi z niewielkim stopniem rozmycia, stąd próbka danych o rozmiarze kilkunastu pikseli jest wystarczająca do przeprowadzenia poprawnej detekcji. Pozyskane dane zostają przefiltrowane z wykorzystaniem filtru medianowego w celu redukcji szumów impulsowych w postaci pojedynczych pikseli o mocno wyróżniającej się jasności. Wektor z próbką danych zostaje następnie rozszerzony o wartości interpolowane (użyta została interpolacja typu spline) w celu odtworzenia (zasymulowania) lokalnego charakteru powierzchni, utraconego w związku z ograniczoną rozdzielczością kamery. Poszukiwanie krawędzi ogranicza się następnie do wyszukania średniej ważonej jasności rozszerzonej próbki danych. W zależności od dokładności interpolacji analizowanej próbki obrazu uzyskiwany jest wynik z odpowiednią dokładnością wskazujący położenie krawędzi powierzchni. W przypadku projekcji światła strukturalnego dąży się do możliwie najbardziej kontrastowego obrazu o możliwie najmniejszym stopniu rozmycia, w którym krawędź na granicy prążków jest łatwa do wykrycia i przeanalizowania. Inaczej jest w przypadku krawędzi rzeczywistych obiektu, szczególnie gdy struktura materiału nie jest jednolita a załamanie powierzchni niewielkie. Dodatkowe szumy widoczne na zdjęciu mogą mocno utrudnić lub całkowicie uniemożliwić detekcję, tak więc promień filtru musiałby zostać odpowiednio zwiększony. Zaproponowana procedura detekcji może zostać następnie zastosowana do poprawy wyników działania procedur fotogrametrycznych. Algorytm wyznaczania położenia punktów w 3D opiera się między innymi o znajomość kąta między osią optyczną kamery i prostą łączącą wybrany punkt w przestrzeni z ogniskiem obiektywu. Kąt ten w znanej proporcji zależnej od zdolności skupiającej obiektywu ma odwzorowanie dla osi optycznej i odpowiadającego mu punktu na matrycy. Położenie tego punktu na matrycy jest jednak nieprecyzyjne i podane z dokładnością do jednego piksela, co powoduje niedokładności w interpretacji rzeczywistej geometrii. Dokładność ta może jednak zostać poprawiona, co potwierdzają wyniki eksperymentalne przedstawione w następnym rozdziale.

4 724 PAK vol. 57, nr 7/ Weryfikacja eksperymentalna Procedury przedstawione w poprzednich rozdziałach zostały zaimplementowane i przetestowane w środowisku Matlab w oparciu o dane pozyskane z roboczego stanowiska z jedną kamerą i rzutnikiem multimedialnym wykorzystanym do wyświetlania wzorców prążkowych. Przykładowe wyniki uzyskiwane z wykorzystaniem proponowanej metody subpikselowej detekcji krawędzi są przedstawione na kolejnych rysunkach. Ze względu na roboczy charakter stanowiska laboratoryjnego używanego w eksperymentach wykorzystano obiekt w postaci stalowego obrobionego bloku o znanych wymiarach i regularnych płaszczyznach i krawędziach. Po dokładnym skalibrowaniu stanowiska możliwe jest prowadzenie dalszych eksperymentów z wykorzystaniem detali o wymiarach pozyskanych na podstawie pomiarów na maszynie współrzędnościowej, co pozwoli na znacznie dokładniejsze określenie błędów poszczególnych metod. Do celów weryfikacji przydatności zaproponowanej metody przy skanowaniu 3D wybrano płaski fragment powierzchni detalu ograniczając pole działania procedur fotogrametrycznych do wybranego obszaru na obrazie 2D (rys. 3). Zrealizowano to nakładając maskę na obraz przedstawiający scenę oświetloną światłem jednolitym, wykorzystaną w procesie progowania do odrzucenia ciemnego tła i obszaru maski. Analizowana powierzchnia została obrobiona frezem podczas jednego przejazdu, można więc uznać, że jest zbliżona do modelu płaskiego, opisanego równaniem płaszczyzny z = A x+b y+d. zawierający nieregularną krawędź przedmiotu. Porównanie uzyskanych dla niej wyników przedstawia rysunek 4. W wyniku zastosowania filtru subpikselowego zaobserwowano znaczną poprawę ciągłości wykrywanych krawędzi, co pozwoliło na dokładniejsze odwzorowanie ich w przestrzeni 3D. Ilustruje to rysunek 5, na którym widać wyraźnie wpływ zaokrąglania współrzędnych wykrytej przez filtr Canny ego krawędzi do jednego piksela, czego wynikiem są schodkowe krawędzie (efekt aliasingu). Dodatkowo zaobserwowano poprawę równomierności rozkładu krawędzi w przestrzeni wynikającą ze stałej szerokości wyświetlanych prążków. Filtr Canny ego pozwala wykryć krawędzie, których geometryczny rozkład okazuje się bardzo nieregularny (niezgodny z faktyczną szerokością prążków). Niedokładna detekcja krawędzi na płaskim obrazie 2D, w połączeniu z technikami fotogrametrycznymi, zakładającymi znane kąty projekcji poszczególnych prążków, powoduje w rezultacie znaczne przemieszczenie krawędzi względem hipotetycznej płaszczyzny modelowej (brak efektu współpłaszczyznowości). Zastosowanie filtru subpikselowego pozwala na wyraźną redukcję tego efektu, co przedstawia rysunek 6, na którym przemieszczenia położenia krawędzi wykrytych filtrem Canny ego (jasne krzyżyki) oraz większa współpłaszczyznowość krawędzi wykrytych zaproponowaną metodą (ciemne punkty) są dobrze widoczne. Przedstawione wyniki pozwalają postawić tezę o poprawie dokładności odwzorowania rzeczywistego modelu obiektu w przestrzeni 3D. W celu jej weryfikacji należy zastosować wskaźnik jakości odwzorowania, który może stanowić np. wariancja odchylenia punktów od modelowej płaszczyzny (lub odchylenie standardowe). Ponieważ założono, że rzeczywista powierzchnia jest płaska (zależy to oczywiście od dokładności jej obróbki), wyznaczono metodą najmniejszych kwadratów równania powierzchni najlepiej aproksymujących chmurę punktów 3D uzyskaną z użyciem obu rozważanych metod detekcji krawędzi. Rys. 3. Fig. 3. Przykładowa bryła oświetlona światłem strukturalnym z zaznaczonym analizowanym fragmentem powierzchni używanym w dalszych eksperymentach oraz trójwymiarowa reprezentacja wybranego fragmentu powierzchni uzyskana w wyniku skanowania Example object illuminated by structural light with the analysed surface marked fragment used in further experiments and 3D representation of the chosen surface fragment obtained after scanning Rys. 5. Fig. 5. Ilustracja wpływu zaokrąglenia współrzędnych krawędzi w metodzie Canny ego na uzyskany model 3D (krzyżyki) w porównaniu do proponowanej metody (kropki) Illustration of the impact of rounding the edge coordinates by Canny method on the resulting 3D model (crosses) compared to the proposed method (dots) Rys. 4. Fig. 4. Powiększenie fragmentu analizowanej powierzchni z zaznaczeniem krawędzi uzyskanych filtrem Canny ego (czarna) oraz metodą subpikselową (biała) Zoom of the analysed surface fragment with edges obtained using Canny filter (marked as black) and sub-pixel method (marked as white) W celu weryfikacji zachowania proponowanej metody subpikselowej w pobliżu krawędzi obiektu wybrany został fragment Rys. 6. Fig. 6. Widok punktów reprezentujących zeskanowaną powierzchnię pod niewielkim kątem Illustration of the points representing the scanned surface at a slight angle

5 PAK vol. 57, nr 7/ Uzyskane wartości odchylenia standardowego przy powyższych założeniach wynoszą odpowiednio 0,0906 dla metody wykorzystującej filtr Canny ego oraz 0,0507 dla proponowanej metody subpikselowej. Wynik taki wykazuje przydatność tej metody do poprawy dokładności skanowania optycznego opisywaną metodą. Do celów bardziej precyzyjnej analizy błędów proponowanej metody należałoby wykonać pomiary skanowanego detalu na maszynie współrzędnościowej, co pozwolić może na dalsze udoskonalenie proponowanego algorytmu. 6. Podsumowanie Rys. 7. Fig. 7. Fragment zeskanowanej płaszczyzny w postaci chmury punktów oraz dopasowana do niej metodą najmniejszych kwadratów płaszczyzna modelowa (ciemne krzyżyki). Widoczne są niewielkie szumy powstałe w wyniku efektu krawędziowego podczas skanowania Scanned surface fragment as a cloud of points and matched model plane using the least squares method (dark crosses). Small noise caused by edge effects during the scan are visible Następnie dla obu przypadków obliczono odchylenie standardowe odległości punktów od modelu płaszczyzny. Ponieważ obie chmury punktów zawierają błędne piksele (szumy, efekt krawędziowy, zbyt gęste prążki) konieczna jest ich dodatkowa filtracja poprzez odrzucenie wartości skrajnych porównując odległości punktów z odchyleniem standardowym (przyjęto, że odległość większa niż 10-krotna wartość odchylenia standardowego jest błędna, zatem dla opisywanego przykładu 88 z 6427 punktów tworzących chmurę punktów zostało odrzuconych). Algorytm subpikselowego wykrywania krawędzi zaproponowany w niniejszym artykule stanowi uzupełnienie klasycznych metod detekcji wykorzystywanych przy analizie przebiegu prążków strukturalnych wyświetlonych na skanowanym obiekcie. Uzyskane wyniki są obiecujące, tak więc biorąc pod uwagę kalibrację wizyjnego systemu pozycjonowania detali na obrabiarkach CNC, możliwe jest uzyskanie znaczącej poprawy dokładności dokonywanych pomiarów wielkości i położenia przedmiotów obrabianych. Jednym z zasadniczych celów dalszych badań jest określenie błędów pomiaru parametrów geometrycznych detali przy wykorzystaniu systemu wizyjnego, co będzie możliwe po kalibracji stanowiska zawierającego kilka kamer oraz kilka projektorów światła strukturalnego, jak również dokonania dokładnych pomiarów detali z użyciem maszyny współrzędnościowej. Artykuł powstał częściowo dzięki wsparciu w ramach grantu Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego nr N pt. Wykorzystanie technik wizyjnych do pozycjonowania przedmiotów obrabianych na obrabiarkach CNC umowa nr 1472/B/T02/2010/38. Rys. 8. Fig. 8. Prezentacja graficzna wektora residuów dla poszczególnych punktów w odniesieniu do płaszczyzny modelowej bez odrzucania punktów skrajnie odległych (góra) oraz po ich odrzuceniu (dół) Graphical presentation of the residues vector for individual points in relation to the model plane without filtering the extremely outlying points (top) and after their rejection (bottom) 7. Literatura [1] Basu M.: Gaussian-based edge-detection methods - a survey. IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics Part C: Applications and Reviews, vol. 32 no. 3, pp , [2] Canny J.: A computational approach to edge detection. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, pp , [3] Cheng Sh.Ch., Wu T.L.: Subpixel Edge detection of color images by principal axis analysis and moment-preserving principle. Pattern Recognition, vol. 38, pp , [4] Fabijańska A.: Lokalizacja krawędzi na poziomie subpikselowym w obrazach rozgrzanych metali i ich stopów. Elektronika konstrukcje, technologie, zastosowania, R. LI nr 12, pp , [5] Kato J., Yamaguchi I.: Phase-shifting fringe analysis for laser diode wavelength-scanning interferometer. Optical Review, vol. 7 no. 2, pp , [6] Kimmel R., Bruckstein A.M.: On regularized Laplacian zero crossings and other optimal edge integrators. International Journal of Computer Vision, vol. 53 no. 3, pp , [7] Lee H.C., Cok D.R.: Detecting boundaries in a vector field. IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 39, pp , [8] Luhmann T., Robson S., Kyle S., Harley I.: Close Range Photogrammetry: Principles, Techniques and Applications. John Wiley & Sons, [9] Trahanias P.E., Venetsanopoulos A.N.: Vector order statistics operators as color edge detectors. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 26, pp , otrzymano / received: przyjęto do druku / accepted: artykuł recenzowany

Problematyka budowy skanera 3D doświadczenia własne

Problematyka budowy skanera 3D doświadczenia własne Problematyka budowy skanera 3D doświadczenia własne dr inż. Ireneusz Wróbel ATH Bielsko-Biała, Evatronix S.A. iwrobel@ath.bielsko.pl mgr inż. Paweł Harężlak mgr inż. Michał Bogusz Evatronix S.A. Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

Projekt rejestratora obiektów trójwymiarowych na bazie frezarki CNC. The project of the scanner for three-dimensional objects based on the CNC

Projekt rejestratora obiektów trójwymiarowych na bazie frezarki CNC. The project of the scanner for three-dimensional objects based on the CNC Dr inż. Henryk Bąkowski, e-mail: henryk.bakowski@polsl.pl Politechnika Śląska, Wydział Transportu Mateusz Kuś, e-mail: kus.mate@gmail.com Jakub Siuta, e-mail: siuta.jakub@gmail.com Andrzej Kubik, e-mail:

Bardziej szczegółowo

WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH

WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH Scientific Bulletin of Che lm Section of Technical Sciences No. 1/2008 WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH WE WSPÓŁRZĘDNOŚCIOWEJ TECHNICE POMIAROWEJ MAREK MAGDZIAK Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji, Politechnika

Bardziej szczegółowo

UKŁAD WIZYJNY DO SKANOWANIA GEOMETRII I POZYCJONOWANIA PRZEDMIOTU OBRABIANEGO NA OBRABIARCE CNC

UKŁAD WIZYJNY DO SKANOWANIA GEOMETRII I POZYCJONOWANIA PRZEDMIOTU OBRABIANEGO NA OBRABIARCE CNC MODELOWANIE INŻYNIERSKIE ISSN 1896-771X 41, s. 39-46, Gliwice 2011 UKŁAD WIZYJNY DO SKANOWANIA GEOMETRII I POZYCJONOWANIA PRZEDMIOTU OBRABIANEGO NA OBRABIARCE CNC STEFAN DOMEK 1, PAWEŁ DWORAK 1, MAREK

Bardziej szczegółowo

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Filtracja obrazu operacje kontekstowe Filtracja obrazu operacje kontekstowe Podział metod filtracji obrazu Metody przestrzenne i częstotliwościowe Metody liniowe i nieliniowe Główne zadania filtracji Usunięcie niepożądanego szumu z obrazu

Bardziej szczegółowo

Algorytmy Laplacian of Gaussian i Canny ego detekcji krawędzi w procesie analizy satelitarnych obrazów procesów atmosferycznych.

Algorytmy Laplacian of Gaussian i Canny ego detekcji krawędzi w procesie analizy satelitarnych obrazów procesów atmosferycznych. Algorytmy Laplacian of Gaussian i Canny ego detekcji krawędzi w procesie analizy satelitarnych obrazów procesów atmosferycznych. Słowa kluczowe: teledetekcja, filtracja obrazu, segmentacja obrazu, algorytmy

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 12 AiR III

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 12 AiR III 1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może

Bardziej szczegółowo

Anna Fabijańska. Algorytmy segmentacji w systemach analizy ilościowej obrazów

Anna Fabijańska. Algorytmy segmentacji w systemach analizy ilościowej obrazów POLITECHNIKA ŁÓDZKA Wydział Elektrotechniki Elektroniki Informatyki i Automatyki Katedra Informatyki Stosowanej Anna Fabijańska Nr albumu: 109647 Streszczenie pracy magisterskiej nt.: Algorytmy segmentacji

Bardziej szczegółowo

Zbigniew Figiel, Piotr Dzikowicz. Skanowanie 3D przy projektowaniu i realizacji inwestycji w Koksownictwie KOKSOPROJEKT

Zbigniew Figiel, Piotr Dzikowicz. Skanowanie 3D przy projektowaniu i realizacji inwestycji w Koksownictwie KOKSOPROJEKT 1 Zbigniew Figiel, Piotr Dzikowicz Skanowanie 3D przy projektowaniu i realizacji inwestycji w Koksownictwie 2 Plan prezentacji 1. Skanowanie laserowe 3D informacje ogólne; 2. Proces skanowania; 3. Proces

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów wykład 4

Przetwarzanie obrazów wykład 4 Przetwarzanie obrazów wykład 4 Adam Wojciechowski Wykład opracowany na podstawie Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów R. Tadeusiewicz, P. Korohoda Filtry nieliniowe Filtry nieliniowe (kombinowane)

Bardziej szczegółowo

Rys. 1 Schemat układu obrazującego 2f-2f

Rys. 1 Schemat układu obrazującego 2f-2f Ćwiczenie 15 Obrazowanie. Celem ćwiczenia jest zbudowanie układów obrazujących w świetle monochromatycznym oraz zaobserwowanie różnic w przypadku obrazowania za pomocą różnych elementów optycznych, zwracając

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie deflektometrii do pomiarów kształtu 3D. Katarzyna Goplańska

Zastosowanie deflektometrii do pomiarów kształtu 3D. Katarzyna Goplańska Zastosowanie deflektometrii do pomiarów kształtu 3D Plan prezentacji Metody pomiaru kształtu Deflektometria Zasada działania Stereo-deflektometria Kalibracja Zalety Zastosowania Przykład Podsumowanie Metody

Bardziej szczegółowo

Kalibracja kamery. Kalibracja kamery

Kalibracja kamery. Kalibracja kamery Cel kalibracji Celem kalibracji jest wyznaczenie parametrów określających zaleŝności między układem podstawowym a układem związanym z kamerą, które występują łącznie z transformacją perspektywy oraz parametrów

Bardziej szczegółowo

Akademia Górniczo - Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Projekt. z przedmiotu Analiza i Przetwarzanie Obrazów

Akademia Górniczo - Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Projekt. z przedmiotu Analiza i Przetwarzanie Obrazów 30 czerwca 2015 Akademia Górniczo - Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Projekt z przedmiotu Analiza i Przetwarzanie Obrazów Wykrywanie tablic rejestracyjnych Jagieła Michał IS (GKiPO) Michał Jagieła

Bardziej szczegółowo

SINGLE-IMAGE HIGH-RESOLUTION SATELLITE DATA FOR 3D INFORMATIONEXTRACTION

SINGLE-IMAGE HIGH-RESOLUTION SATELLITE DATA FOR 3D INFORMATIONEXTRACTION SINGLE-IMAGE HIGH-RESOLUTION SATELLITE DATA FOR 3D INFORMATIONEXTRACTION MOŻLIWOŚCI WYDOBYCIA INFORMACJI 3D Z POJEDYNCZYCH WYSOKOROZDZIELCZYCH OBRAZÓW SATELITARNYCH J. Willneff, J. Poon, C. Fraser Przygotował:

Bardziej szczegółowo

Inżynieria odwrotna w modelowaniu inżynierskim przykłady zastosowań

Inżynieria odwrotna w modelowaniu inżynierskim przykłady zastosowań Inżynieria odwrotna w modelowaniu inżynierskim przykłady zastosowań Dr inż. Marek Wyleżoł Politechnika Śląska, Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn O autorze 1996 mgr inż., Politechnika Śląska 2000 dr inż.,

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ

MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ Jarosław MAŃKOWSKI * Andrzej ŻABICKI * Piotr ŻACH * MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ 1. WSTĘP W analizach MES dużych konstrukcji wykonywanych na skalę

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 9 AiR III

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 9 AiR III 1 Na podstawie materiałów autorstwa dra inż. Marka Wnuka. Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania

Bardziej szczegółowo

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania Grupa ID308, Zespół 11 PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń Ćwiczenie 6 Temat: Operacje sąsiedztwa wyostrzanie obrazu Wykonali: 1. Mikołaj Janeczek

Bardziej szczegółowo

10.3. Typowe zadania NMT W niniejszym rozdziale przedstawimy podstawowe zadania do jakich może być wykorzystany numerycznego modelu terenu.

10.3. Typowe zadania NMT W niniejszym rozdziale przedstawimy podstawowe zadania do jakich może być wykorzystany numerycznego modelu terenu. Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT 91 10.3. Typowe zadania NMT W niniejszym rozdziale przedstawimy podstawowe zadania do jakich może być wykorzystany numerycznego modelu terenu. 10.3.1. Wyznaczanie

Bardziej szczegółowo

Podstawy przetwarzania obrazów teledetekcyjnych. Format rastrowy

Podstawy przetwarzania obrazów teledetekcyjnych. Format rastrowy Podstawy przetwarzania obrazów teledetekcyjnych Format rastrowy Definicja rastrowego modelu danych - podstawowy element obrazu cyfrowego to piksel, uważany w danym momencie za wewnętrznie jednorodny -

Bardziej szczegółowo

Analiza obrazu. wykład 4. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009

Analiza obrazu. wykład 4. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Analiza obrazu komputerowego wykład 4 Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Filtry górnoprzepustowe - gradienty Gradient - definicje Intuicyjnie, gradient jest wektorem, którego zwrot wskazuje

Bardziej szczegółowo

URZĄDZENIE DO WIZYJNEJ INSPEKCJI PROCESÓW USTAWCZYCH I OBRÓBKOWYCH NA MASZYNIE CNC

URZĄDZENIE DO WIZYJNEJ INSPEKCJI PROCESÓW USTAWCZYCH I OBRÓBKOWYCH NA MASZYNIE CNC MODELOWANIE INŻYNIERSKIE nr 52, ISSN 1896-771X URZĄDZENIE DO WIZYJNEJ INSPEKCJI PROCESÓW USTAWCZYCH I OBRÓBKOWYCH NA MASZYNIE CNC Mirosław Pajor 1a, Marek Grudziński 1b, Krzysztof Okarma 2c 1 Instytut

Bardziej szczegółowo

Mobilne Aplikacje Multimedialne

Mobilne Aplikacje Multimedialne Mobilne Aplikacje Multimedialne Technologie rozszerzonej rzeczywistości Krzysztof Bruniecki Rozszerzona rzeczywistość W odróżnieniu od rzeczywistości wirtualnej użytkownik NIE jest całkowicie zanurzony

Bardziej szczegółowo

BADANIE DOKŁADNOŚCI ODWZOROWANIA OBIEKTÓW NA PODSTAWIE STEREOPARY ZDJĘĆ TERMOGRAFICZNYCH 1)

BADANIE DOKŁADNOŚCI ODWZOROWANIA OBIEKTÓW NA PODSTAWIE STEREOPARY ZDJĘĆ TERMOGRAFICZNYCH 1) 360 Alina Wróbel Andrzej Wróbel BADANIE DOKŁADNOŚCI ODWZOROWANIA OBIEKTÓW NA PODSTAWIE STEREOPARY ZDJĘĆ TERMOGRAFICZNYCH 1) Streszczenie. Obraz termo graficzny ukazuje rozkład temperatury powierzchni obiektu.

Bardziej szczegółowo

Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne

Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne Filtry Plan wykładu Przegląd dostępnych filtrów Zastosowanie filtrów na różnych etapach pracy systemu Dalsze badania Kontrast i ostrość Kontrast różnica w kolorze i świetle między częściami ś i obrazu

Bardziej szczegółowo

TELEDETEKCJA Z ELEMENTAMI FOTOGRAMETRII WYKŁAD 10

TELEDETEKCJA Z ELEMENTAMI FOTOGRAMETRII WYKŁAD 10 TELEDETEKCJA Z ELEMENTAMI FOTOGRAMETRII WYKŁAD 10 Fotogrametria to technika pomiarowa oparta na obrazach fotograficznych. Wykorzystywana jest ona do opracowywani map oraz do różnego rodzaju zadań pomiarowych.

Bardziej szczegółowo

Pattern Classification

Pattern Classification Pattern Classification All materials in these slides were taken from Pattern Classification (2nd ed) by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John Wiley & Sons, 2000 with the permission of the authors

Bardziej szczegółowo

System automatycznego odwzorowania kształtu obiektów przestrzennych 3DMADMAC

System automatycznego odwzorowania kształtu obiektów przestrzennych 3DMADMAC System automatycznego odwzorowania kształtu obiektów przestrzennych 3DMADMAC Robert Sitnik, Maciej Karaszewski, Wojciech Załuski, Paweł Bolewicki *OGX Optographx Instytut Mikromechaniki i Fotoniki Wydział

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 12. Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów

WYKŁAD 12. Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów WYKŁAD 1 Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów Cel analizy obrazu: przedstawienie każdego z poszczególnych obiektów danego obrazu w postaci wektora cech dla przeprowadzenia procesu rozpoznania

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

OCENA ODWZOROWANIA KSZTAŁTU ZA POMOCĄ WSPÓŁRZĘDNOŚCIOWEGO RAMIENIA POMIAROWEGO WYPOSAŻONEGO W GŁOWICĘ OPTYCZNĄ

OCENA ODWZOROWANIA KSZTAŁTU ZA POMOCĄ WSPÓŁRZĘDNOŚCIOWEGO RAMIENIA POMIAROWEGO WYPOSAŻONEGO W GŁOWICĘ OPTYCZNĄ Adam Gąska, Magdalena Olszewska 1) OCENA ODWZOROWANIA KSZTAŁTU ZA POMOCĄ WSPÓŁRZĘDNOŚCIOWEGO RAMIENIA POMIAROWEGO WYPOSAŻONEGO W GŁOWICĘ OPTYCZNĄ Streszczenie: Realizacja pomiarów może być dokonywana z

Bardziej szczegółowo

Dwufazowy system monitorowania obiektów. Karina Murawko, Michał Wiśniewski

Dwufazowy system monitorowania obiektów. Karina Murawko, Michał Wiśniewski Dwufazowy system monitorowania obiektów Karina Murawko, Michał Wiśniewski Instytut Grafiki Komputerowej i Systemów Multimedialnych Wydziału Informatyki Politechniki Szczecińskiej Streszczenie W artykule

Bardziej szczegółowo

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Piotr Dalka Przykładowe algorytmy decyzyjne Sztuczne sieci neuronowe Algorytm k najbliższych sąsiadów Kaskada klasyfikatorów AdaBoost Naiwny

Bardziej szczegółowo

Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 30

Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 30 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 30 2.3. Model rastrowy Rastrowy model danych wykorzystywany jest dla gromadzenia i przetwarzania danych pochodzących ze skanowania istniejących

Bardziej szczegółowo

Proste pomiary na pojedynczym zdjęciu lotniczym

Proste pomiary na pojedynczym zdjęciu lotniczym Uniwersytet Rolniczy w Krakowie Wydział Inżynierii Środowiska i Geodezji Katedra Fotogrametrii i Teledetekcji Temat: Proste pomiary na pojedynczym zdjęciu lotniczym Kartometryczność zdjęcia Zdjęcie lotnicze

Bardziej szczegółowo

7. Metody pozyskiwania danych

7. Metody pozyskiwania danych 7. Metody pozyskiwania danych Jedną z podstawowych funkcji systemu informacji przestrzennej jest pozyskiwanie danych. Od jakości pozyskanych danych i ich kompletności będą zależały przyszłe możliwości

Bardziej szczegółowo

FOTOGRAMETRIA I TELEDETEKCJA

FOTOGRAMETRIA I TELEDETEKCJA FOTOGRAMETRIA I TELEDETEKCJA 2014-2015 program podstawowy dr inż. Paweł Strzeliński Katedra Urządzania Lasu Wydział Leśny UP w Poznaniu Format Liczba kolorów Rozdzielczość Wielkość pliku *.tiff CMYK 300

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji 1 Wstęp Obrazy rastrowe są na ogół reprezentowane w dwuwymiarowych tablicach złożonych z pikseli, reprezentowanych przez liczby określające ich jasność

Bardziej szczegółowo

i ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk

i ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk System śledzenia oczu, twarzy i ruchów użytkownika komputera za pośrednictwem kamery internetowej i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Mirosław ł Słysz Promotor:

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

SPIS TREŚCI STRESZCZENIE...8 SUMMARY...9 I. WPROWADZENIE... 10

SPIS TREŚCI STRESZCZENIE...8 SUMMARY...9 I. WPROWADZENIE... 10 SPIS TREŚCI STRESZCZENIE.....8 SUMMARY.....9 I. WPROWADZENIE.... 10 II. OMÓWIENIE TEORETYCZNE I PRAKTYCZNE OBSZARU BADAŃ..16 1. Fotogrametria i skanowanie laserowe jako metody inwentaryzacji zabytków......17

Bardziej szczegółowo

Grafika komputerowa. Dla DSI II

Grafika komputerowa. Dla DSI II Grafika komputerowa Dla DSI II Rodzaje grafiki Tradycyjny podział grafiki oznacza wyróżnienie jej dwóch rodzajów: grafiki rastrowej oraz wektorowej. Różnica pomiędzy nimi polega na innej interpretacji

Bardziej szczegółowo

Przekształcenia kontekstowe. Filtry nieliniowe Typowy przykład usuwania zakłóceń z obrazu

Przekształcenia kontekstowe. Filtry nieliniowe Typowy przykład usuwania zakłóceń z obrazu Definicja Przekształcenia kontekstowe są to przekształcenia które dla wyznaczenia wartości jednego punktu obrazu wynikowego trzeba dokonać określonych obliczeń na wielu punktach obrazu źródłowego. Przekształcenia

Bardziej szczegółowo

WPŁYW METODY DOPASOWANIA NA WYNIKI POMIARÓW PIÓRA ŁOPATKI INFLUENCE OF BEST-FIT METHOD ON RESULTS OF COORDINATE MEASUREMENTS OF TURBINE BLADE

WPŁYW METODY DOPASOWANIA NA WYNIKI POMIARÓW PIÓRA ŁOPATKI INFLUENCE OF BEST-FIT METHOD ON RESULTS OF COORDINATE MEASUREMENTS OF TURBINE BLADE Dr hab. inż. Andrzej Kawalec, e-mail: ak@prz.edu.pl Dr inż. Marek Magdziak, e-mail: marekm@prz.edu.pl Politechnika Rzeszowska Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji

Bardziej szczegółowo

Metody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia. Mgr inż.

Metody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia. Mgr inż. Metody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia Mgr inż. Dorota Smorawa Plan prezentacji 1. Wprowadzenie do zagadnienia 2. Opis urządzeń badawczych

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU

ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU obraz dr inż. Jacek Naruniec Analiza Składowych Niezależnych (ICA) Independent Component Analysis Dąży do wyznaczenia zmiennych niezależnych z obserwacji Problem opiera

Bardziej szczegółowo

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne Cyfrowe przetwarzanie obrazów I Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne dr. inż Robert Kazała Definicja obrazu Obraz dwuwymiarowa funkcja intensywności światła f(x,y); wartość f w przestrzennych

Bardziej szczegółowo

Akademia Górniczo-Hutnicza

Akademia Górniczo-Hutnicza Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wyznaczanie dysparycji z użyciem pakietu Matlab Kraków, 2012 1. Mapa dysparycji W wizyjnych metodach odwzorowania, cyfrowa reprezentacja sceny

Bardziej szczegółowo

Przemysław Kowalski Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN

Przemysław Kowalski Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN Opracowanie systemowych rozwiązań wspomagających zabezpieczenie miejsca zdarzenia i proces wykrywczy na podstawie materiału dowodowego utrwalonego za pomocą technik skaningu laserowego oraz satelitarnych

Bardziej szczegółowo

PRZETWARZANIE GRAFICZNYCH DANYCH EMPIRYCZNYCH DLA POTRZEB EDUKACJI SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, MODELUJĄCYCH WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII ROLNICZEJ

PRZETWARZANIE GRAFICZNYCH DANYCH EMPIRYCZNYCH DLA POTRZEB EDUKACJI SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, MODELUJĄCYCH WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII ROLNICZEJ Inżynieria Rolnicza 2(90)/2007 PRZETWARZANIE GRAFICZNYCH DANYCH EMPIRYCZNYCH DLA POTRZEB EDUKACJI SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, MODELUJĄCYCH WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII ROLNICZEJ Krzysztof Nowakowski,

Bardziej szczegółowo

Planowanie, realizacja i dokumentacja wzorcowego procesu digitalizacji 3D

Planowanie, realizacja i dokumentacja wzorcowego procesu digitalizacji 3D Planowanie, realizacja i dokumentacja wzorcowego procesu digitalizacji 3D obiektów muzealnych Robert Sitnik OGX OPTOGRAPHX Instytut Mikromechaniki i Fotoniki Politechnika Warszawska Plan prezentacji 1)

Bardziej szczegółowo

Analiza korespondencji

Analiza korespondencji Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM FIZYKI PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ W NYSIE. Ćwiczenie nr 3 Temat: Wyznaczenie ogniskowej soczewek za pomocą ławy optycznej.

LABORATORIUM FIZYKI PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ W NYSIE. Ćwiczenie nr 3 Temat: Wyznaczenie ogniskowej soczewek za pomocą ławy optycznej. LABORATORIUM FIZYKI PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ W NYSIE Ćwiczenie nr 3 Temat: Wyznaczenie ogniskowej soczewek za pomocą ławy optycznej.. Wprowadzenie Soczewką nazywamy ciało przezroczyste ograniczone

Bardziej szczegółowo

Temat: Zaprojektowanie procesu kontroli jakości wymiarów geometrycznych na przykładzie obudowy.

Temat: Zaprojektowanie procesu kontroli jakości wymiarów geometrycznych na przykładzie obudowy. Raport z przeprowadzonych pomiarów. Temat: Zaprojektowanie procesu kontroli jakości wymiarów geometrycznych na przykładzie obudowy. Spis treści 1.Cel pomiaru... 3 2. Skanowanie 3D- pozyskanie geometrii

Bardziej szczegółowo

DIGITAL PHOTOGRAMMETRY AND LASER SCANNING IN CULTURAL HERITAGE SURVEY

DIGITAL PHOTOGRAMMETRY AND LASER SCANNING IN CULTURAL HERITAGE SURVEY DIGITAL PHOTOGRAMMETRY AND LASER SCANNING IN CULTURAL HERITAGE SURVEY Fotogrametria cyfrowa i skaning laserowy w dokumentacji i archiwizacji obiektów dziedzictwa kulturowego Autorzy artykułu: A. Guarnieria,

Bardziej szczegółowo

Przykłady realizacji dokumentacji przestrzennej obiektów zabytkowych

Przykłady realizacji dokumentacji przestrzennej obiektów zabytkowych Przykłady realizacji dokumentacji przestrzennej obiektów zabytkowych Robert Sitnik OGX OPTOGRAPHX Instytut Mikromechaniki i Fotoniki Politechnika Warszawska Plan prezentacji 1) Techniki odwzorowania współrzędnych

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie. informatyka +

Plan wykładu. Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie. informatyka + Plan wykładu Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie 2 Wprowadzenie Po co obrabiamy zdjęcia Obrazy wektorowe i rastrowe Wielkość i rozdzielczość obrazu Formaty graficzne

Bardziej szczegółowo

MICRON3D skaner do zastosowań specjalnych. MICRON3D scanner for special applications

MICRON3D skaner do zastosowań specjalnych. MICRON3D scanner for special applications Mgr inż. Dariusz Jasiński dj@smarttech3d.com SMARTTECH Sp. z o.o. MICRON3D skaner do zastosowań specjalnych W niniejszym artykule zaprezentowany został nowy skaner 3D firmy Smarttech, w którym do pomiaru

Bardziej szczegółowo

Oświetlenie. Modelowanie oświetlenia sceny 3D. Algorytmy cieniowania.

Oświetlenie. Modelowanie oświetlenia sceny 3D. Algorytmy cieniowania. Oświetlenie. Modelowanie oświetlenia sceny 3D. Algorytmy cieniowania. Chcąc osiągnąć realizm renderowanego obrazu, należy rozwiązać problem świetlenia. Barwy, faktury i inne właściwości przedmiotów postrzegamy

Bardziej szczegółowo

DIGITALIZACJA GEOMETRII WKŁADEK OSTRZOWYCH NA POTRZEBY SYMULACJI MES PROCESU OBRÓBKI SKRAWANIEM

DIGITALIZACJA GEOMETRII WKŁADEK OSTRZOWYCH NA POTRZEBY SYMULACJI MES PROCESU OBRÓBKI SKRAWANIEM Dr inż. Witold HABRAT, e-mail: witekhab@prz.edu.pl Politechnika Rzeszowska, Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Dr hab. inż. Piotr NIESŁONY, prof. PO, e-mail: p.nieslony@po.opole.pl Politechnika Opolska,

Bardziej szczegółowo

Anemometria obrazowa PIV

Anemometria obrazowa PIV Wstęp teoretyczny Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z techniką pomiarową w tzw. anemometrii obrazowej (Particle Image Velocimetry PIV). Jest to bezinwazyjna metoda pomiaru prędkości pola prędkości. Polega

Bardziej szczegółowo

Aerotriangulacja. 1. Aerotriangulacja z niezależnych wiązek. 2. Aerotriangulacja z niezależnych modeli

Aerotriangulacja. 1. Aerotriangulacja z niezależnych wiązek. 2. Aerotriangulacja z niezależnych modeli Aerotriangulacja 1. Aerotriangulacja z niezależnych wiązek 2. Aerotriangulacja z niezależnych modeli Definicja: Cel: Kameralne zagęszczenie osnowy fotogrametrycznej + wyznaczenie elementów orientacji zewnętrznej

Bardziej szczegółowo

Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych

Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych Obraz pobrany z kamery lub aparatu często wymaga dalszej obróbki. Jej celem jest poprawienie jego jakości lub uzyskaniem na jego podstawie określonych

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie. informatyka +

Plan wykładu. Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie. informatyka + Plan wykładu Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie 2 Po co obrabiamy zdjęcia Poprawa jasności, kontrastu, kolorów itp. Zdjęcie wykonano w niesprzyjających warunkach (złe

Bardziej szczegółowo

Spis treści CZĘŚĆ I POZYSKIWANIE ZDJĘĆ, OBRAZÓW I INNYCH DANYCH POCZĄTKOWYCH... 37

Spis treści CZĘŚĆ I POZYSKIWANIE ZDJĘĆ, OBRAZÓW I INNYCH DANYCH POCZĄTKOWYCH... 37 Spis treści Przedmowa... 11 1. Przedmiot fotogrametrii i rys historyczny jej rozwoju... 15 1.1. Definicja i przedmiot fotogrametrii... 15 1.2. Rozwój fotogrametrii na świecie... 23 1.3. Rozwój fotogrametrii

Bardziej szczegółowo

Techniki wizualizacji. Ćwiczenie 4. Podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów

Techniki wizualizacji. Ćwiczenie 4. Podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów Doc. dr inż. Jacek Jarnicki Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechniki Wrocławskiej jacek.jarnicki@pwr.wroc.pl Techniki wizualizacji Ćwiczenie 4 Podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów

Bardziej szczegółowo

9. Podstawowe narzędzia matematyczne analiz przestrzennych

9. Podstawowe narzędzia matematyczne analiz przestrzennych Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT 75 9. odstawowe narzędzia matematyczne analiz przestrzennych Niniejszy rozdział służy ogólnemu przedstawieniu metod matematycznych wykorzystywanych w zagadnieniu

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie skaner 3D w medycynie -scan3dmed

Zastosowanie skaner 3D w medycynie -scan3dmed Zastosowanie skaner 3D w medycynie -scan3dmed Temat: Obliczanie powierzchni zmian skórnych za pomocą skanera 3D scan3dmed oraz oprogramowania SMARTTECH3Dmeasure firmy SMARTTECH na przykładzie kliniki SMILE

Bardziej szczegółowo

Najprostszą soczewkę stanowi powierzchnia sferyczna stanowiąca granicę dwóch ośr.: powietrza, o wsp. załamania n 1. sin θ 1. sin θ 2.

Najprostszą soczewkę stanowi powierzchnia sferyczna stanowiąca granicę dwóch ośr.: powietrza, o wsp. załamania n 1. sin θ 1. sin θ 2. Ia. OPTYKA GEOMETRYCZNA wprowadzenie Niemal każdy system optoelektroniczny zawiera oprócz źródła światła i detektora - co najmniej jeden element optyczny, najczęściej soczewkę gdy system służy do analizy

Bardziej szczegółowo

Podstawy grafiki komputerowej

Podstawy grafiki komputerowej Podstawy grafiki komputerowej Krzysztof Gracki K.Gracki@ii.pw.edu.pl tel. (22) 6605031 Instytut Informatyki Politechniki Warszawskiej 2 Sprawy organizacyjne Krzysztof Gracki k.gracki@ii.pw.edu.pl tel.

Bardziej szczegółowo

Koncepcja pomiaru i wyrównania przestrzennych ciągów tachimetrycznych w zastosowaniach geodezji zintegrowanej

Koncepcja pomiaru i wyrównania przestrzennych ciągów tachimetrycznych w zastosowaniach geodezji zintegrowanej Koncepcja pomiaru i wyrównania przestrzennych ciągów tachimetrycznych w zastosowaniach geodezji zintegrowanej Krzysztof Karsznia Leica Geosystems Polska XX Jesienna Szkoła Geodezji im Jacka Rejmana, Polanica

Bardziej szczegółowo

Obliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński

Obliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński Obliczenia Naukowe Wykład 12: Zagadnienia na egzamin Bartek Wilczyński 6.6.2016 Tematy do powtórki Arytmetyka komputerów Jak wygląda reprezentacja liczb w arytmetyce komputerowej w zapisie cecha+mantysa

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Akcelerator 3D Potok graficzny

Plan wykładu. Akcelerator 3D Potok graficzny Plan wykładu Akcelerator 3D Potok graficzny Akcelerator 3D W 1996 r. opracowana została specjalna karta rozszerzeń o nazwie marketingowej Voodoo, którą z racji wspomagania procesu generowania grafiki 3D

Bardziej szczegółowo

Akademia Górniczo-Hutnicza

Akademia Górniczo-Hutnicza Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Kalibracja systemu wizyjnego z użyciem pakietu Matlab Kraków, 2011 1. Cel kalibracji Cel kalibracji stanowi wyznaczenie parametrów określających

Bardziej szczegółowo

Temat ćwiczenia: Zasady stereoskopowego widzenia.

Temat ćwiczenia: Zasady stereoskopowego widzenia. Uniwersytet Rolniczy w Krakowie Wydział Inżynierii Środowiska i Geodezji Katedra Fotogrametrii i Teledetekcji Temat ćwiczenia: Zasady stereoskopowego widzenia. Zagadnienia 1. Widzenie monokularne, binokularne

Bardziej szczegółowo

Techniki animacji komputerowej

Techniki animacji komputerowej Techniki animacji komputerowej 1 Animacja filmowa Pojęcie animacji pochodzi od ożywiania i ruchu. Animować oznacza dawać czemuś życie. Słowem animacja określa się czasami film animowany jako taki. Animacja

Bardziej szczegółowo

PL B1. Układ do lokalizacji elektroakustycznych przetworników pomiarowych w przestrzeni pomieszczenia, zwłaszcza mikrofonów

PL B1. Układ do lokalizacji elektroakustycznych przetworników pomiarowych w przestrzeni pomieszczenia, zwłaszcza mikrofonów PL 224727 B1 RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 224727 (13) B1 (21) Numer zgłoszenia: 391882 (51) Int.Cl. G01S 5/18 (2006.01) G01S 3/80 (2006.01) Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej

Bardziej szczegółowo

Dr hab. inż. Błażej Bałasz, prof. PK Koszalin, dnia 11.06.2015 r. Katedra Mechaniki Precyzyjnej Wydział Mechaniczny Politechnika Koszalińska

Dr hab. inż. Błażej Bałasz, prof. PK Koszalin, dnia 11.06.2015 r. Katedra Mechaniki Precyzyjnej Wydział Mechaniczny Politechnika Koszalińska Dr hab. inż. Błażej Bałasz, prof. PK Koszalin, dnia 11.06.2015 r. Katedra Mechaniki Precyzyjnej Wydział Mechaniczny Politechnika Koszalińska RECENZJA rozprawy doktorskiej mgra inż. Marka Grudzińskiego

Bardziej szczegółowo

Instrukcja obsługi programu PowRek

Instrukcja obsługi programu PowRek Instrukcja obsługi programu PowRek środa, 21 grudnia 2011 Spis treści Przeznaczenie programu... 4 Prezentacja programu... 5 Okno główne programu... 5 Opis poszczególnych elementów ekranu... 5 Nowy projekt...

Bardziej szczegółowo

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab EXIT 2004 Wstęp 7 CZĘŚĆ I 9 OBRAZ ORAZ JEGO DYSKRETNA STRUKTURA 9 1. Obraz w programie Matlab 11 1.1. Reprezentacja obrazu

Bardziej szczegółowo

Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A

Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A Instrukcja do ćwiczenia nr 1 Zakład Miernictwa i Ochrony Atmosfery Wrocław, listopad 2010 r. Podstawy

Bardziej szczegółowo

OPRACOWANIE KONCEPCJI BADANIA PRZEMIESZCZEŃ OSUWISK NA PODSTAWIE GEODANYCH

OPRACOWANIE KONCEPCJI BADANIA PRZEMIESZCZEŃ OSUWISK NA PODSTAWIE GEODANYCH OPRACOWANIE KONCEPCJI BADANIA PRZEMIESZCZEŃ OSUWISK NA PODSTAWIE GEODANYCH Małgorzata Woroszkiewicz Zakład Teledetekcji i Fotogrametrii, Wydział Inżynierii Lądowej i Geodezji, Wojskowa Akademia Techniczna

Bardziej szczegółowo

Utworzenie dokumentacji bryłowej na podstawie skanów 3D wykonanych skanerem scan3d SMARTTECH

Utworzenie dokumentacji bryłowej na podstawie skanów 3D wykonanych skanerem scan3d SMARTTECH AUTORZY: Hubert Kubik, Marcin Lewandowski SMARTTECH Łomianki ul. Racławicka 30 www.skaner3d.pl biuro@smarttech3d.com Utworzenie dokumentacji bryłowej na podstawie skanów 3D wykonanych skanerem scan3d SMARTTECH

Bardziej szczegółowo

Pomiar natężenia oświetlenia

Pomiar natężenia oświetlenia Pomiary natężenia oświetlenia jako jedyne w technice świetlnej nie wymagają stosowania wzorców. Pomiary natężenia oświetlenia dokonuje się za pomocą miernika zwanego luksomierzem. Powody dla których nie

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia: równanie soczewki, ogniskowa soczewki, powiększenie, geometryczna konstrukcja obrazu, działanie prostych przyrządów optycznych.

Zagadnienia: równanie soczewki, ogniskowa soczewki, powiększenie, geometryczna konstrukcja obrazu, działanie prostych przyrządów optycznych. msg O 7 - - Temat: Badanie soczewek, wyznaczanie odległości ogniskowej. Zagadnienia: równanie soczewki, ogniskowa soczewki, powiększenie, geometryczna konstrukcja obrazu, działanie prostych przyrządów

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie zobrazowań SAR w ochronie środowiska. ćwiczenia II

Zastosowanie zobrazowań SAR w ochronie środowiska. ćwiczenia II Zastosowanie zobrazowań SAR w ochronie środowiska ćwiczenia II Satelitarna interferometria radarowa Sentinel-1 Toolbox owprowadzenie do programu Sentinel-1 Toolbox. Podczas zajęć wykorzystywane będę obrazy

Bardziej szczegółowo

Projektowanie naziemnego pomiaru fotogrametrycznego. Dokładność - specyfikacja techniczna projektu

Projektowanie naziemnego pomiaru fotogrametrycznego. Dokładność - specyfikacja techniczna projektu Projektowanie naziemnego pomiaru fotogrametrycznego Dokładność - specyfikacja techniczna projektu Aparat cyfrowy w fotogrametrii aparat musi być wyposażony w obiektyw stałoogniskowy z jednym aparatem można

Bardziej szczegółowo

WYBRANE ELEMENTY CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁÓW W RADARZE FMCW

WYBRANE ELEMENTY CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁÓW W RADARZE FMCW kpt. dr inż. Mariusz BODJAŃSKI Wojskowy Instytut Techniczny Uzbrojenia WYBRANE ELEMENTY CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁÓW W RADARZE FMCW W artykule przedstawiono zasadę działania radaru FMCW. Na przykładzie

Bardziej szczegółowo

Rzeczywistość rozszerzona: czujniki do akwizycji obrazów RGB-D. Autor: Olga Głogowska 207 505 AiR II

Rzeczywistość rozszerzona: czujniki do akwizycji obrazów RGB-D. Autor: Olga Głogowska 207 505 AiR II Rzeczywistość rozszerzona: czujniki do akwizycji obrazów RGB-D Autor: Olga Głogowska 207 505 AiR II Czujniki w robotyce coraz większego znaczenia nabierają systemy pomiarowe umożliwiające interakcję robota

Bardziej szczegółowo

Temat Zasady projektowania naziemnego pomiaru fotogrametrycznego. 2. Terenowy rozmiar piksela. 3. Plan pomiaru fotogrametrycznego

Temat Zasady projektowania naziemnego pomiaru fotogrametrycznego. 2. Terenowy rozmiar piksela. 3. Plan pomiaru fotogrametrycznego Temat 2 1. Zasady projektowania naziemnego pomiaru fotogrametrycznego 2. Terenowy rozmiar piksela 3. Plan pomiaru fotogrametrycznego Projektowanie Dokładność - specyfikacja techniczna projektu Aparat cyfrowy

Bardziej szczegółowo

Wykład 9. Terminologia i jej znaczenie. Cenzurowanie wyników pomiarów.

Wykład 9. Terminologia i jej znaczenie. Cenzurowanie wyników pomiarów. Wykład 9. Terminologia i jej znaczenie. Cenzurowanie wyników pomiarów.. KEITHLEY. Practical Solutions for Accurate. Test & Measurement. Training materials, www.keithley.com;. Janusz Piotrowski: Procedury

Bardziej szczegółowo

Analiza danych z nowej aparatury detekcyjnej "Pi of the Sky"

Analiza danych z nowej aparatury detekcyjnej Pi of the Sky Uniwersytet Warszawski Wydział Fizyki Bartłomiej Włodarczyk Nr albumu: 306849 Analiza danych z nowej aparatury detekcyjnej "Pi of the Sky" Praca przygotowana w ramach Pracowni Fizycznej II-go stopnia pod

Bardziej szczegółowo

Dodatek B - Histogram

Dodatek B - Histogram Dodatek B - Histogram Histogram to nic innego, jak wykres pokazujący ile elementów od czarnego (od lewej) do białego (prawy koniec histogramu) zostało zarejestrowanych na zdjęciu. Może przedstawiać uśredniony

Bardziej szczegółowo

Operator rozciągania. Obliczyć obraz q i jego histogram dla p 1 =4, p 2 =8; Operator redukcji poziomów szarości

Operator rozciągania. Obliczyć obraz q i jego histogram dla p 1 =4, p 2 =8; Operator redukcji poziomów szarości Operator rozciągania q = 15 ( p p1 ) ( p p ) 0 2 1 dla p < p p 1 2 dla p p, p > p 1 2 Obliczyć obraz q i jego histogram dla p 1 =4, p 2 =8; Operator redukcji poziomów szarości q = 0 dla p p1 q2 dla p1

Bardziej szczegółowo

METODY TRIANGULACJI LASEROWEJ W SKANERACH TRÓJWYMIAROWYCH

METODY TRIANGULACJI LASEROWEJ W SKANERACH TRÓJWYMIAROWYCH POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 75 Electrical Engineering 213 Stanisław MIKULSKI* METODY TRIANGULACJI LASEROWEJ W SKANERACH TRÓJWYMIAROWYCH Skanery trójwymiarowe znajdują coraz

Bardziej szczegółowo

Opis ćwiczenia. Cel ćwiczenia Poznanie budowy i zrozumienie istoty pomiaru przyspieszenia ziemskiego za pomocą wahadła rewersyjnego Henry ego Katera.

Opis ćwiczenia. Cel ćwiczenia Poznanie budowy i zrozumienie istoty pomiaru przyspieszenia ziemskiego za pomocą wahadła rewersyjnego Henry ego Katera. ĆWICZENIE WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA REWERSYJNEGO Opis ćwiczenia Cel ćwiczenia Poznanie budowy i zrozumienie istoty pomiaru przyspieszenia ziemskiego za pomocą wahadła rewersyjnego

Bardziej szczegółowo

AUTOMATYCZNA IDENTYFIKACJA ELEMENTÓW LINIOWYCH NA OBRAZACH CYFROWYCH *

AUTOMATYCZNA IDENTYFIKACJA ELEMENTÓW LINIOWYCH NA OBRAZACH CYFROWYCH * Polskie Towarzystwo Fotogrametrii i Teledetekcji Sekcja Fotogrametrii i Teledetekcji Komitetu Geodezji PAN Komisja Geoinformatyki PAU Zakład Fotogrametrii i Informatyki Teledetekcyjnej AGH Archiwum Fotogrametrii,

Bardziej szczegółowo

Skanowanie trójwymiarowej przestrzeni pomieszczeñ

Skanowanie trójwymiarowej przestrzeni pomieszczeñ AUTOMATYKA 2008 Tom 12 Zeszyt 3 S³awomir Je ewski*, Micha³ Jaros* Skanowanie trójwymiarowej przestrzeni pomieszczeñ 1. Wprowadzenie Obecnie w erze komputerów, które pozwalaj¹ na wizualizacje scen nie tylko

Bardziej szczegółowo

Temat: Skanowanie 3D obrazu w celu pomiaru odkształceń deski podobrazia

Temat: Skanowanie 3D obrazu w celu pomiaru odkształceń deski podobrazia Raport z przeprowadzonych badań Temat: Skanowanie 3D obrazu w celu pomiaru odkształceń deski podobrazia Spis treści Spis treści... 2 1.Cel badań... 3 2. Skanowanie 3D pozyskanie geometrii... 3 3. Praca

Bardziej szczegółowo