Главная > Интеллектуальные системы > Зрение роботов
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

18.13. Коррекции отклонения от идеала

Некоторые из неявных предположений в приведенном выше анализе на практике обычно нарушаются. Например, предполагается, что яркость поверхности зависит лишь от ее ориентации, а не от ее положения. Это верно в том случае, когда источники света бесконечно удалены. В действительности, источники света располагаются достаточно близко к поверхности, на которой расположены объекты, и, следовательно, вступает в силу закон обратного квадрата. Мы можем учесть это, нормализуя значения яркости. Сначала рассматриваем изображения одинаковой белой поверхности, на которую по очереди направлены три источника. Обычно вполне достаточно линейной аппроксимации результирующего распределения яркости. Все изображения затем корректируются с учетом неодинаковой освещенности при помощи линейной функции от координат х и у на изображении.

Есть другая, более трудная проблема. Поскольку источники света расположены достаточно близко, направление падающих лучей

неодинаково для всех точек. Это означает, что вычисленные нормали к поверхности не будут верны. Ошибка, обусловленная этим эффектом, обычно меньше и труднее поддается коррекции по сравнению с ошибкой, обусловленной неодинаковым освещением, поэтому мы не будем ее учитывать явно.

Нет совершенных воспринимающих изображения устройств, однако камеры, основанные на приборах с зарядовой связью (ПЗС-камеры), обладают очень хорошей геометрической точностью и линейной чувствительностью на изменения яркости. Однако не все чувствительные элементы одинаково чувствительны к свету. Некоторые из них из-за дефектов кремния слабее других. Это можно учесть, если взять изображение точечного источника на оптической оси камеры с удаленной линзой (что обеспечивает одинаковую освещенность плоскости изображения), а результат использовать для коррекции будущих измерений яркости.

Можно поступить иначе: нормализовать три измерения яркости каждою элемента изображения, поделив каждое из них на их сумму. Это позволяет исключить эффект неодинаковой чувствительности датчика, а также учесть флуктуации освещенности. Более того, это делает систему нечувствительной к различиям в альбедо поверхности при переходе от одной точки объекта к другой. Часто отражательные свойства поверхности объекта оказываются неодинаковыми. Обычно эксперименты такого рода требуют значительных усилий по отладке, в частности, из-за неточного обращения манипулятора с деталями. Метод нормализации, используемый для борьбы с неодинаковой чувствительностью датчика изображения, автоматически учитывает флуктуации в отражательной способности поверхности. В то же время этот подход затрудняет обнаружение затенения и отсветов от соседних объектов, что, как мы видели, полезно при сегментации изображения.

Иногда из-за сильного шума, дефектов устройства получения изображения или пятен на поверхности стереофотометрический метол не сможет приписать изолированной точке изображения ориентацию поверхности. Мы можем найти такие изолированные точки и приписать им нормаль, равную среднему соседних значений. Основная причина поступать подобным образом заключается в том, что такое пятно можно принять за дыру при вычислении числа Эйлера.

В разд. 11.7.3 был разработан стереофотометрический метод, использующий для борьбы с шумом ограничения, основанные на предположении, что ориентация поверхности почти везде меняется гладко. Этот итеративный метод, основанный на решении задачи вариационного исчисления, можно использовать в условиях сильного шума, но он будет работать медленно.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление