Algorytmy ustawiania ostroœci kamer w systemie stereowizyjnym robota mobilnego

Wielkość: px

Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Algorytmy ustawiania ostroœci kamer w systemie stereowizyjnym robota mobilnego"

Lidia Cichoń
8 lat temu
Przeglądów:

1 AUTOMATYKA 010 Tom 14 Zeszyt 3/1 Dominik Sankowski*, S³awomir Je ewski*, Piotr Duch*, Zbigniew Stolarski*, Sylwester B³aszczyk* Algorytmy ustawiania ostroœci kamer w systemie stereowizyjnym robota mobilnego 1. Wprowadzenie Produkcja robotów mobilnych staje siê jedn¹ z istotnych ga³êzi przemys³u wojskowego. Analiza tej ga³êzi gospodarki, pozwala stwierdziæ, e pañstwem wiod¹cym prym w produkcji robotów typu SUGV (Small Unmanned Ground Vechicle) s¹ Stany Zjednoczone. Najwiêkszym zainteresowaniem ciesz¹ siê tanie, lekkie i proste w obs³udze roboty zwiadowcze i patrolowej [8]. Skomplikowane jednostki robotów potrafi¹ wykonywaæ bardziej z³o one zadania nawigacyjne, lecz budowa w pe³ni autonomicznego robota mobilnego nadal pozostaje poza mo liwoœciami pojedynczych zespo³ów projektowych. Odpowiedzi¹ na zapotrzebowanie przemys³u wojskowego w roboty mobilne do celów zwiadowczych i saperskich jest projektowana w Politechnice ódzkiej 6-ko³owa jednostka jezdna wyposa ona w nowatorski system sterowania [1]. W systemie zastosowano otwart¹ 7-warstwow¹ architekturê sprzêtu i oprogramowania. Warstwa czwarta systemu odpowiedzialna jest za zbieranie danych z systemu wizyjnego robota. Ca³oœæ zebranych danych ma byæ analizowana i integrowana przez osobne procesory warstwy pi¹tej. Zadaniem istnienia systemu analizy danych obrazowych jest wytworzenie mapy otoczenia z wykrytymi przeszkodami znajduj¹cymi siê na torze jazdy robota. Zadania stawiane projektowanemu robotowi wymagaj¹ opracowania algorytmów analizy i przetwarzania danych obrazowych pracuj¹cych w œcis³ym czasie rzeczywistym. Jednym z nich s¹ algorytmy stereowizyjne oraz algorytmy ustawiania ostroœci obrazu. Niniejszy artyku³ traktuje o procedurach ustawiania ostroœci obrazu w uk³adzie kamer umieszczonych na dwuprzegubowym ramieniu robota.. Algorytmy ustawiania ostroœci kamer znane z literatury Proces akwizycji obrazu we wstêpnym etapie kontrolowany jest przez algorytmy wyostrzenia obrazu pracuj¹ce na podstawie danych z kamer i serwonapêdów (rys. 1). * Katedra Informatyki Stosowanej, Politechnika ódzka 353

Analiza tej ga³êzi gospodarki, pozwala stwierdziæ, e pañstwem wiod¹cym prym w produkcji robotów typu SUGV (Small Unmanned Ground Vechicle) s¹ Stany Zjednoczone.

2 354 D. Sankowski, S. Je ewski, P. Duch, Z. Stolarski, S. B³aszczyk Rys. 1. Schemat ideowy systemu sterowania ostroœci¹ obrazu Wiêkszoœæ wspó³czesnych kamer dostêpnych na rynku posiada wbudowane mechanizmy ustawiania ostroœci, jednak e s¹ one poza kontrol¹ programisty. Równie wynik ich dzia³ania, czyli wartoœæ ogniskowej soczewki nie jest podawana poza kamerê. Badania przeprowadzone w Katedrze Informatyki Stosowanej na aparatach fotograficznych Pentax wykaza³y, e powtarzalnoœæ procesu ustawiania ogniskowej jest za niska dla potrzeb systemów analizy i przetwarzania obrazu. Potrzebna jest wiêksza kontrola nad procesem ustawiania ostroœci obrazu, w zwi¹zku z tym w ramach grantu KBN z 009 roku opracowano uk³ad zmotoryzowanych soczewek przeznaczonych do kamer megapikselowych oraz przyst¹piono do opracowania algorytmów ustawiania ostroœci obrazu. W literaturze zaprezentowano wiele algorytmów ustawiania ostroœci kamer cyfrowych. Mo na je podzieliæ na metody aktywne i pasywne. Metody pasywne dokonuj¹ pomiaru wspó³czynnika autofocusu dla ka dego po³o enia soczewki w kamerze. Na podstawie dokonanych pomiarów algorytm ustawia soczewkê w po³o eniu dla najlepszej wartoœci obliczonego wspó³czynnika. Natomiast metody aktywne wykorzystuj¹ bardziej wyrafinowane metody obliczania wspó³czynnika ostroœci obrazu, które nie wymagaj¹ przemieszczania soczewki w ca³ym zakresie jej pracy. Ze wzglêdu na rodzaj wyznaczanego wspó³czynnika autofocusu mo na wyró niæ trzy g³ówne podejœcia do zagadnienia wyostrzania obrazu. Najprostsze s¹ metody bazuj¹ce na wykrywaniu krawêdzi na obrazie [1,, 3]. Równie popularnym podejœcie s¹ metody oparte na analizie dziedziny czêstotliwoœciowej obrazu [4, 5]. Najrzadziej stosowanym podejœciem s¹ metody statystyczne [6].

Równie wynik ich dzia³ania, czyli wartoœæ ogniskowej soczewki nie jest podawana poza kamerê.

3 Algorytmy ustawiania ostroœci kamer w systemie stereowizyjnym robota mobilnego Ustawianie ostroœci na ruchomym ramieniu robota Wszystkie wymienione algorytmy automatycznego ustawiania ostroœci obrazu opracowane zosta³y dla uk³adu nieruchomej kamery. W zwi¹zku z czym przetestowano je pod k¹tem zastosowania na ruchomym ramieniu obserwacyjnym robota Derivative base approach Algorytm wykrywania ostroœci oparty na wykrywaniu krawêdzi za pomoc¹ maski Sobela, zaproponowany przez Tenenbauma [], jest jednym z popularniejszych podejœæ u ywaj¹cych progowania. Dwa operatory M x, M y s¹ poddawane operacji splotu z obrazem w celu wyznaczenia ró nicy miêdzy s¹siaduj¹cymi pikselami w poziomym i pionowym kierunku. M x = 0 M = y (1) Miar¹ jakoœci obrazu jest iloœæ pikseli krawêdziowych wykrytych w obrazie. Ustawienie ostroœci polega na maksymalizacji tego wskaÿnika. 3.. Transformata DCT Transformata DCT jest algorytmem przekszta³caj¹cym obraz z dziedziny przestrzennej do dziedziny czêstotliwoœciowej. Wejœciowy obraz jest dzielony na bloki 8 8 pikseli. Dla ka dego takiego obszaru stosowana jest transformata DCT () 7 7 ij, i j xy, x= 0 y= 0 ( 1) ( 1) 1 x+ i π y+ j π S = C C P cos cos () gdzie: 1 1 dla i = 0 dla j = 0 Ci = Cj = 1 dla i 0 1 dla j 0 (3) S i,j wspó³czynnik DCT, P x,y piksel obrazu. Otrzymane wspó³czynniki mo na uporz¹dkowaæ rosn¹co wed³ug czêstotliwoœci: S00 < S01 < S10 < S0 < S11 < S0 < K < S77 (4)

W zwi¹zku z czym przetestowano je pod k¹tem zastosowania na ruchomym ramieniu obserwacyjnym robota. 3.1.

4 356 D. Sankowski, S. Je ewski, P. Duch, Z. Stolarski, S. B³aszczyk W literaturze pierwszy wspó³czynnik transformaty DCT nazywany jest DC, natomiast pozosta³e wspó³czynniki nazywane s¹ AC. Z punktu widzenia energii, kilka pocz¹tkowych wspó³czynników posiada przewa aj¹c¹ czêœæ ca³kowitej energii. Z przeprowadzonych doœwiadczeñ wynika, e 6 pierwszych wspó³czynników DC i 5 pierwszych wspó³czynników AC zawieraj¹ 99% ca³kowitej energii sygna³u. Z powy szego powodu do wyznaczenia wspó³czynnika ostroœci obrazu mo emy u yæ wzoru upraszczaj¹cego (5): S00 ( S S S S S ) F = (5) Ustawienie ostroœci polega na maksymalizacji tego wskaÿnika Praktyczna implementacja algorytmu ustawiania ostroœci Implementacja wykorzystuje ideê aktywnego wyostrzania obrazu. Zamiast ustawiaæ soczewkê we wszystkich mo liwych pozycjach algorytm szuka wyst¹pienia pierwszego maksimum lokalnego (rys. ) i póÿniej oscyluje w okolicach tego maksimum. W celu pozbycia siê szumów zastosowano uœrednianie wartoœci wspó³czynnika dla kilku s¹siaduj¹cych po³o eñ soczewki. Rys.. Schemat algorytmu ustawiania ostroœci obrazu z kamery

Z przeprowadzonych doœwiadczeñ wynika, e 6 pierwszych wspó³czynników DC i 5 pierwszych wspó³czynników AC zawieraj¹ 99% ca³kowitej energii sygna³u.

5 Algorytmy ustawiania ostroœci kamer w systemie stereowizyjnym robota mobilnego Eksperyment ustawiania ostroœci Eksperyment ustawiania ostroœci zosta³ przeprowadzony dla obrazów pozyskiwanych z kamer Basler zamontowanych na dwuprzegubowym ramieniu robota. Manipulacja po³o- enia soczewki odbywa³a siê przez zastosowanie prototypowego systemu sterowania zawieraj¹cego silnik krokowy oraz enkoder absolutny (rys. 1 i ). Celem eksperymentu by³o zbadanie, ile kroków musi wykonaæ soczewka a do momentu ustawianiu ostroœci obrazu w trakcie ruchu ramienia robota w zale noœci od przemieszczenia siê kamery od obserwowanego obiektu. Przetestowane zosta³y obydwa algorytmy: DCT i Tenenbaum. Liczba kroków Rys. 3. Liczba kroków wykonanych przez soczewkê w zale noœci od zmiany po³o enia kamery wzglêdem filmowanego otoczenia Tabela 1 Liczba kroków wykonanych przez soczewkê w zale noœci od zmiany po³o enia kamery wzglêdem filmowanego otoczenia Zmiana odleg³oœci Äd [m] Tenenbaum Liczba kroków DCT 0, , , , ,

Manipulacja po³o- enia soczewki odbywa³a siê przez zastosowanie prototypowego systemu sterowania zawieraj¹cego silnik krokowy oraz enkoder absolutny (rys. 1 i ).

6 358 D. Sankowski, S. Je ewski, P. Duch, Z. Stolarski, S. B³aszczyk Zamieszczone dane w tabeli ukazuj¹ liczbê kroków, jakie soczewka wykona³a do wyostrzenia obrazu w zale noœci od wartoœci przemieszczenia siê kamery wzglêdem obiektu. 5. Podsumowanie W niniejszej publikacji zosta³y przedstawione algorytm DCT [8] i algorytm Tenenbauma [] w zastosowaniu do ogniskowania obrazu w uk³adzie ruchomej kamery umieszczonej na przegubie robota. Przeprowadzone eksperymenty wykaza³y, e obydwa algorytmy dobrze ogniskuj¹ obraz przy niezbyt szybkim ruchu. Czas ustawiania ostroœci obrazu jest krótszy dla algorytmu Tenenbauma. Obydwa algorytmy nie wykorzystuj¹ zewnêtrznej informacji o kierunku i prêdkoœci ruchu do heurystycznego przyspieszenia czasu zbie - noœci. Istnieje potrzeba opracowania dedykowanego algorytmu opartego o powy sze informacje. Podziêkowania Wspó³autorzy Piotr Duch, Sylwester B³aszczyk s¹ stypendystami projektu Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeñ zintegrowany rozwój Politechniki ódzkiej zarz¹dzanie uczelni¹, nowoczesna oferta edukacyjna i wzmacnianie zdolnoœci do zatrudniania, tak e osób niepe³nosprawnych wspó³finansowany przez Uniê Europejsk¹ w ramach Europejskiego Funduszu Spo³ecznego. Literatura [1] Je ewski S., Sankowski D., Dadan W., Koncepcja autonomicznego robota pola walki przeznaczonego do zadañ zwiadu i wykrywania min. Automatyka (pó³rocznik AGH), ISSN: , 009, [] Krotkov E., Focusing. Int. Journal of Computer Vision, vol. 1, No. 3, October 1987, 3 37 (Reprinted in Physics-Based Vision, Jones and Bartlett, 199). [3] Nayar S.K., Nakagawa Y., Shape from focus. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 18, No. 8, Aug. 1994, [4] Subbarao M., Choi T., Nikzad A., Focusing techniques. J. Opt. Eng., vol. 3, No. 11, 1993, [5] Shen C.H., Chen H.H., Robust focus measure for low-contrast images. In Proc. IEEE Int. Conf. Consumer Electronics, 006, [6] Kristan M., Pers J., Perse M., KovacicS., A bayes-spectral-entropy- based measure of camera focus using a discrete cosine transfirm. Pattern Recognition Lett., vol. 7, No. 13, 006, [7] Sun Y., Duthaler S., Nelson B.J., Autofocusing in computer microscopy: Selecting the optimal focus algorithm. Microscopy Res. Tech., vol. 65, No. 3, 004, [8] Sang-Yong Lee, Jae-Tack Yoo, Yogendera Kumar, Soo-Won Kim, Reduced Energy-Ratio Measure for Robust Autofocusing in Digital Camera. Ieee Signal Processing letters., vol. 16, No., February 009. [9] [ ].

Podsumowanie W niniejszej publikacji zosta³y przedstawione algorytm DCT [8] i algorytm Tenenbauma [] w zastosowaniu do ogniskowania obrazu w uk³adzie ruchomej kamery umieszczonej na przegubie robota.

Podobne dokumenty

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