Menu
Jest wolny
rejestracja
Dom  /  NA/ Jak powiązać obraz ze stroną? Łączenie informacji geograficznych ze zdjęciami Literatura do samodzielnej nauki.

Jak powiązać obraz ze stroną? Łączenie informacji geograficznych ze zdjęciami Literatura do samodzielnej nauki.

Obrazy 2D z lotnictwa zawsze reprezentują obiekty 3D na powierzchni Ziemi. Nawet obrazy obszarów, które wydają się być praktycznie płaskie, są zawsze zniekształcone z powodu krzywizny powierzchni ziemi i niejednorodności charakterystyk przestrzennych zastosowanych czujników. Celem korekcji geometrycznej obrazów jest odpowiednie odwzorowanie na nich obiektów powierzchni ziemi, porównywalność różnych obrazów (w różnym czasie lub uzyskanych z różne rodzaje sprzęt) i przekształcenie ich w odwzorowanie mapy w celu kompleksowej analizy materiałów lotniczych i kartograficznych.

W niektórych zadaniach przetwarzania tematycznego wskazane jest przeprowadzenie korekcji geometrycznej po klasyfikacji obrazu. Dotyczy to przede wszystkim tych przypadków, w których spektralne właściwości odblaskowe obiektów badań są główną cechą niezbędną do uzyskania prawidłowych wyników. Jeżeli w procesie klasyfikacji tematycznej wykorzystywane są wiarygodne dane z badań terenowych lub wyniki obserwacji wielokrotnych, w tym prezentowane w postaci materiałów kartograficznych, to przed rozpoczęciem interpretacji tematycznej należy dokonać korekty geometrycznej, i w najbardziej ostrożny sposób. W przypadkach, gdy przetwarzanie odbywa się na terenie o złożonej rzeźbie terenu, w celu dokładnego porównania badanych obiektów z mapą może być konieczna ortorektyfikacja obrazu za pomocą trójwymiarowego cyfrowego modelu ukształtowania terenu.

Korekta geometryczna jest również konieczna do interpretacji krajobrazowo-wskazań, gdzie geomorfologiczne cechy strukturalne krajobrazów i ich wzajemne powiązania odgrywają ważną rolę, a także we wszystkich zadaniach związanych z wyborem obiektów zlokalizowanych przestrzennie. Kompilacja dokładnych planów fotograficznych i mozaik obrazów wymaga również wstępnej korekty geometrycznej.

Georeferencja i korekcja geometryczna obrazów lotniczych w większości przypadków wiąże się z pewną formą odwzorowania kartograficznego. System kartografów iches która projekcja to dowolny system zaprojektowany do reprezentowania sfery lub elipsoidy obrotu (jak Ziemia) na płaszczyźnie. Istnieje wiele różnych metod projekcji. Ponieważ rzutowanie kuli na płaszczyznę nieuchronnie prowadzi do zniekształcenia obiektów na powierzchni, każdy system rzutowania ma pewne właściwości, takie jak utrzymywanie odległości, kątów lub obszarów. Zgodnie z tymi właściwościami, rzuty są odpowiednio odległe, konforemne i równe.

Celowość użycia takiego lub innego rodzaju projekcji z wymienionej listy zależy od charakteru pomiarów, które mają być wykonane w procesie rozwiązywania problemu. Na przykład w rzutach równopowierzchniowych (z zachowaniem obszarów) okrąg o określonej średnicy narysowany w dowolnym miejscu na mapie będzie miał ten sam obszar. Jest to przydatne przy porównywaniu różnych cech użytkowania terenu, określaniu gęstości obiektów na mapie oraz w wielu innych zastosowaniach. Jednak w tym przypadku kształt i wzajemne odległości w niektórych częściach mapy mogą być zniekształcone.

Istnieją różne kartograficzne układy współrzędnych do określania położenia punktu na mapie (na obrazie). Każdy układ współrzędnych generuje siatkę, której węzły są oznaczone parą liczb X, Y (on obraz cyfrowy numer kolumny i numer wiersza). Każdy system projekcji danych na mapie jest powiązany z określonym kartograficznym układem współrzędnych.

W pakietach do przetwarzania obrazów lotniczych istnieją trzy rodzaje operacji związanych z wykorzystaniem siatki współrzędnych. Dalej patrz beat. 24, 25.

Przekształcanie obrazów z korekcją geometryczną. Uzyskiwanie macierzy transformacji przez punkty kontrolne, szacowanie błędów. Sposoby przeliczania wartości pikseli podczas przekształcania obrazu.

Rektyfikacja (transformacja)- proces konwersji danych z jednego systemu siatek do drugiego za pomocą wielomianów n-ty stopień... Ponieważ piksele nowej siatki mogą nie odpowiadać pikselom oryginalnej siatki, należy ją ponownie wybrać. Ponowne próbkowanie to proces interpolacji (ekstrapolacji) wartości pikseli do nowej siatki współrzędnych.

Przyciąganie obrazu. W wielu stosowanych problemach wykorzystywana jest analiza obrazów tego samego terytorium, uzyskiwanych przez różne typy sprzętu lub w różnym czasie strzelania. Aby móc porównywać obrazy piksel po pikselu, konieczne jest sprowadzenie ich do jednego układu współrzędnych i „dopasowanie” obrazów do siebie. Nie jest konieczne stosowanie kartograficznego układu współrzędnych. Jeżeli żaden z użytych obrazów nie został przekształcony w odwzorowanie mapy, można je przeanalizować, dopasowując je do siebie w układzie współrzędnych jednego z obrazów.

Jedną z powszechnych technik stosowanych w procesie interaktywnego dekodowania wizualnego jest zwiększenie rozdzielczości, a co za tym idzie zawartości informacyjnej obrazów wielospektralnych, poprzez połączenie ich z obrazem panchromatycznym o wyższej rozdzielczości przestrzennej. W pierwszym etapie wykonuje się sieciowanie obrazów wielospektralnych i panchromatycznych. Następnie wielostrefowy obraz jest rozciągany do skali panchromatycznej, a jasność jest przeliczana zgodnie z pewną zasadą. Używając najprostszej reguły multiplikatywnej, wartość j-ro piksela Ij na wyjściu in j-ty kanał zależy od produktu: gdzie jest oryginalna wartość piksela, rapuję -

wartość odpowiedniego piksela w kanale panchromatycznym.

Odniesienia geograficzne- proces przypisywania współrzędnych geograficznych pikselom obrazu. Georeferencje znajdują odzwierciedlenie tylko w informacjach o współrzędnych geograficznych w pliku obrazu. W takim przypadku siatka obrazu nie zmienia się. Obraz może mieć georeferencję, ale nie może być poprawiany. W przypadku, gdy do pikseli obrazu przypisane są współrzędne sferyczne (geodezyjne) (szerokość, długość geograficzna), nazywa się to model cyfrowy, w przeciwieństwie do mapy cyfrowej, która zawsze ma określoną projekcję kartograficzną i układ współrzędnych płaskich (geograficznych). Model cyfrowy można przekonwertować na dowolną mapę cyfrową za pomocą rektyfikacji. Proces rektyfikacji zawsze wymaga wstępnego odniesienia geograficznego obrazu, ponieważ każda projekcja kartograficzna jest zawsze związana z określonym układem współrzędnych. W przypadku łączenia obrazu z obrazem georeferencja wymagane, jeśli jeden z obrazów jest już połączony.

Proces rektyfikacji obejmuje następujące etapy:

1) wybór punktów kontrolnych (GCP – Ground Control Points);

2. obliczanie i testowanie macierzy transformacji;

3) utworzenie nowego obrazu z informacją o siatce współrzędnych w nagłówku pliku; w tym przypadku piksele są ponownie próbkowane.

Punkty kontrolne (GCP) są niezawodnie identyfikowalnymi elementami obrazu o znanych współrzędnych. Najbardziej poprawne są współrzędne uzyskane z geodezyjnych punktów kontrolnych lub z odbiorników JPS. Jednak w wielu przypadkach konieczne jest wykorzystanie zeskanowanych map papierowych lub warstw wektorowych map elektronicznych w formatach zgodnych z pakietem przetwarzania, np. pliki shape z ArcView lub pokrycia z ARC/INFO. Stosując do rektyfikacji materiały kartograficzne należy wziąć pod uwagę, że w procesie uogólniania przy przechodzeniu z większej skali mapy do większej

Gdy są małe, rozmiar i położenie niektórych obiektów są zniekształcone. Jest to dozwolone w celu zachowania charakterystycznych cech terytorium i najważniejszych w takim czy innym sensie obiektów topograficznych. Przede wszystkim dotyczy to mocno wciętych linii brzegowych, delt i odgałęzień rzek, jezior na suchych terenach itp. Najbardziej niezawodnymi punktami kontrolnymi są węzły sieci hydraulicznej bez cech charakterystycznych, węzły drogowe i inne obiekty o dość prostym kształcie. Skala mapy powinna być porównywalna z wielkością piksela obrazu (błąd wyświetlania obiektów liniowych na mapie papierowej wynosi około 0,4 mm).

Macierz transformacji- jest to tabela współczynników przekształcenia wielomianowego w przejściu z pierwotnej siatki współrzędnych do wyliczonej. Dla przekształcenia wielomianowego n-tego rzędu równania wielomianowe mają postać:

gdzie indeks

Dla n = 1 (przekształcenie liniowe), równania (1) reprezentują zwykły system równania liniowe Tego rodzaju

Współczynniki i są obliczane na podstawie współrzędnych punktów kontrolnych metodą najmniejszych kwadratów. Współrzędne każdego punktu kontrolnego przyczyniają się do całkowitego błędu aproksymacji (rys. 1). Na etapie testowania macierzy transformacji średni kwadrat błędu i wkład w błąd współrzędnych każdego punktu kontrolnego są wyświetlane w oknach procedury transformacji, co pozwala analitykowi skorygować położenie punktów kontrolnych do zminimalizować błędy lub wymienić najmniej skuteczne punkty kontrolne. Ryż. 1.

W procedurach rektyfikacji najczęściej stosuje się wielomiany do trzeciego rzędu włącznie, chociaż pakiet ERDAS dopuszcza wielomiany do piątego rzędu. Transformacja liniowa jest najczęściej używana do wyrównywania zeskanowanych map lub już skorygowanych obrazów. Do rektyfikacji obrazów przestrzennych zwykle stosuje się wielomiany drugiego i trzeciego rzędu.

Ponowne obliczenie wartości jasności pikseli podczas przekształcania obrazu.

Podczas przekształcania obrazu węzły siatki prostokątnej, w której będzie prezentowany nowy obraz, będą zupełnie inne niż piksele, które znajdowały się w węzłach siatki pierwotnej. Dlatego wartości jasności pikseli muszą zostać przeliczone zgodnie z ich nowymi współrzędnymi. Istnieją trzy główne sposoby konwersji tych wartości: najbliższy sąsiad, interpolacja dwuliniowa i splot dwusześcienny.

W metodzie najbliższego sąsiada pikselowi o współrzędnych (x, y), którego wartość jasności w nowej siatce współrzędnych jest nieznana, przypisywana jest wartość, która ma najbliższy piksel w nowej siatce o znanej wartości jasności. Metoda ta jest najczęściej stosowana przy przekształcaniu już sklasyfikowanych (indeksowych) obrazów, gdzie jasność piksela odpowiada indeksowi jego klasy tematycznej.

Współrzędne pikseli

Rys. 2. Interpolacja liniowa we współrzędnej Y.

Na interpolacja dwuliniowa

Nieznaną jasność piksela oblicza się przy założeniu, że w lokalnym obszarze obrazu jasność w zależności od wartości współrzędnych zmienia się zgodnie z zasadą liniową (rys. 2). Oznacza to, że pożądana wartość jasności to współrzędna V m zwrotnica (Ym, Vm) linia prosta wyznaczona przez jasność dwóch najbliższych pikseli odpowiednio po prawej i lewej stronie. Obliczenia wykonywane są z uwzględnieniem zarówno współrzędnych X, jak i Y, dlatego interpolację nazywa się dwuliniową.

Ponieważ ta metoda ma efekt wygładzający, zaleca się stosowanie interpolacji dwuliniowej w przypadku obrazów, które nie mają wyraźnych cech strukturalnych. Najczęściej są to obrazy terenów niezabudowanych - połaci leśnych i tundrowych, pustyń, oceanów i mórz.

Na dwusześcienny splot wartość piksela ze współrzędnymi (X r, Y r), obliczona przez

wartości pikseli w oknie 4x4, jak pokazano na rysunku 3.

Splot zastosowany w ERDAS Imagine ma dość złożoną formę i daje złożony efekt filtrów dolno- i górnoprzepustowych. Oznacza to z jednej strony pewne zwiększenie kontrastu, z drugiej zaś wygładzenie poszczególnych drobnych detali. Ogólnie rzecz biorąc, efekt metody zależy od rodzaju obrazu, ale można go zastosować, jeśli na obrazie znajdują się wyraźne elementy strukturalne.

Rys. 3. Wybór okna dla konwolucji dwusześciennej.

Zwiększona rozdzielczość obrazów wieloobszarowych przy użyciu obrazów panchromatycznych o wysokiej rozdzielczości. Główne etapy procesu. Sposoby realizacji tej procedury w pakiecie ERDAS Imagine.

W pakiecie ERDAS Imagine można zwiększyć rozdzielczość przestrzenną obrazu wielostrefowego, mając czarno-biały (czyli panchromatyczny) obraz tego samego obszaru. Proces składa się z dwóch etapów: 1) redukcji pary obrazów do jednego układu współrzędnych; 2) faktyczne zwiększenie rozdzielczości. Pomimo tego, że drugi etap wykonywany jest w ERDAS Imagine w jednym zabiegu, obejmuje on również 2 zadania: 1) sprowadzenie obrazów do jednej skali, czyli rozciągnięcie obrazu wielostrefowego do skali panchromatycznej; 2) łączenie obrazów i przeliczanie wartości jasności pikseli w każdym kanale z wykorzystaniem wartości odpowiedniego piksela w kanale panchromatycznym. Najprostszą metodą przeliczania jest multiplikatywna, gdzie nową jasność oblicza się ze wzoru: gdzie to oryginalna wartość piksela, I rap to wartość odpowiadającego piksela w kanale panchromatycznym

Uzyskane wartości są następnie redukowane do skali i, jak widać, przy większej szczegółowości, współczynniki jasności w kanałach dla każdego typu obiektów są zachowane. Wykonanie w programie ERDAS Imagine:

1 Otwórz obraz w przeglądarce nr 1 panAtlanta.img z folderu PRZYKŁADY. Ten obraz ma już odniesienia geograficzne. Charakterystykę odwzorowania mapy można wyświetlić za pomocą funkcji Narzędzia-> Informacje o warstwie.

2 W nowej przeglądarce #2 otwórz obraz wieloobszarowy tmAtlanta.img. Ten obraz będzie używany jako obraz roboczy.

3 Pierwszym krokiem w procesie będzie połączenie działającego obrazu wielospektralnego z obrazem panchromatycznym. Wybierz funkcję w przeglądarce nr 2 Raster- > Korekcja geometryczna. W oknie Ustaw model geometryczny wybierz model wielomianowy.

4 W oknie Właściwości modelu wielomianowego ustaw stopień wielomianu, który będzie używany podczas przekształcania obrazu. W takim przypadku wystarczy wielomian drugiego rzędu.

5 W oknie Narzędzia korekcji geograficznej wybierz okrąg z krzyżykiem, aby utworzyć zestaw punktów kontrolnych. W otwartym oknie Konfiguracja odniesienia narzędzia GCP tryb musi być ustawiony Istniejący Widz. Po potwierdzeniu (OK) pojawi się okno z prośbą o określenie okna (Przeglądarki) obrazu, do którego zostanie wykonane przyciąganie. Kliknij wewnątrz okna panchromatycznego i potwierdź swój wybór w wyświetlonym oknie komunikatu. Następnie otworzysz wszystkie narzędzia do przekształcania obrazu za pomocą punktów kontrolnych.

6 naziemnych punktów kontrolnych tworzy się w trybie naciśniętego przycisku „kółko z krzyżykiem” z edytora naziemnych punktów kontrolnych (tabela Narzędzia CPG). Wygodniej jest wskazywać te punkty wewnątrz małych okienek pomocniczych, których położenie jest wyświetlane za pomocą prostokątów na głównych obrazach. Rozmiar i położenie tych prostokątów reguluje się za pomocą kursora, gdy wciśnięty jest klawisz strzałki. Rozmiar można regulować, zaczepiając róg prostokąta w celowniku kursorem, położenie zmienia się przesuwając linie celownika. Punkty należy nanosić parami na obu obrazach. Jeśli najpierw umieścisz kilka punktów na jednym, a potem kilka na drugim, program nie będzie w stanie ich zidentyfikować. Punkty zakotwiczenia powinny być równomiernie rozmieszczone na obrazie, w przeciwnym razie tylko ten jeden zostanie poprawnie przekształcony.

obszar z większą liczbą kropek, a reszta obrazu będzie mocno zniekształcona.

Jeśli punkt nie jest dobrze wykreślony, możesz go usunąć w następujący sposób. Wybierz odpowiednią linię w tabeli, klikając lewe szare pole, gdzie wskazane są numery linii. Następnie naciśnij prawy przycisk myszy na tym samym polu. Z wyskakującego menu wybierz Usuń zaznaczenie. W tym samym menu możesz anulować wybór za pomocą polecenia Wybierz Brak lub odwrotnie, zaznacz wszystkie wiersze (Zaznacz wszystko)

7 Po określeniu pewnej liczby punktów kontrolnych automatycznie utworzysz macierz transformacji ze współczynnikami wielomianu obliczonymi przez te punkty. Błędy aproksymacji dla każdego punktu są pokazane w polu "Błąd RMS", a wkład każdego punktu do błędu jest w terenie „Wkład”. Przesunięcia punktu w X i Y są pokazane w polach „X resztkowe” oraz „Pozostała Y” odpowiednio. Możesz przesunąć punkt w przeglądarce; jednak błędy ulegną zmianie. Wszystkie błędy muszą być rzędu 0,1 lub mniej, aby transformacja była akceptowalna. Spróbuj skrócić te błędy, przesuwając kursor wzdłuż X i Y. Jeśli to się nie powiedzie, usuń niefortunny punkt. Aby usunąć, wybierz jego wiersz w tabeli, klikając skrajne z lewej (szare) pole. Następnie kliknij prawym przyciskiem myszy to szare pole, aby wywołać menu podręczne i wybierz Usuń zaznaczenie

8 Po wpisaniu określonej liczby punktów kontrolnych program automatycznie obliczy dla Ciebie wielomian transformacji. Aby sprawdzić, czy ten wielomian został obliczony poprawnie, zastosuj jeden lub dwa punkty kontrolne na jednym z obrazów w tych obszarach, w których jeszcze ich nie umieściłeś. Jeśli w tym samym czasie pojawiają się na innym obrazie w tych samych punktach, to wielomian jest wybrany poprawnie. W przeciwnym razie kontynuuj proces tworzenia punktów kontrolnych, aż do uzyskania wymaganej dokładności.

9 Po uzyskaniu macierzy transformacji o akceptowalnej dokładności można przystąpić do procesu przekształcania obrazu. (Ponowne próbkowanie). W oknie Narzędzia korekcji geograficznej wybierz narzędzie ukośny kwadrat. W otwartym oknie Resample otwórz nowy plik w własny folder aby zarejestrować wynik transformacji obrazu. Po prawej stronie ustaw żądaną metodę konwersji pikseli obrazu i kliknij OK.

10 Prześlij wynik do nowej przeglądarki i upewnij się, że przekształcenie zostało wykonane poprawnie.

11 W bloku Interpretator wybierz pozycję menu Ulepszenie przestrzenne, a w otwartym podmenu - funkcja Scalanie rozdzielczości. W oknie, które się otworzy, w kolejności od lewej do prawej otwórz pliki: 1) obraz panchromatyczny; 2) przetworzony przez Ciebie obraz wielostrefowy; 3) wynik, który zamierzasz uzyskać. Możesz wybrać tryby, które są instalowane domyślnie. Kliknij OK.

12 Otwórz wynik i upewnij się, że istnieje. Jeśli go nie ma, spróbuj użyć innego trybu liczenia pikseli.

Oprócz możliwości dodawania obrazów do treści strony za pomocą FilePickera z edytora wizualnego TinyMCE, programiści i projektanci w CMS Made Simple od dawna poszukiwali możliwości tzw. skojarzenia jednego obrazu ze stroną. Po co to jest? Oto kilka przykładów:

    Aby stworzyć graficzne menu, które wyświetla nie tekst, ale obraz. Sprawdź ciekawy przykład menu graficznego w stylu Mac lub menu graficznego z hierarchią na dole strony po słowie Portfolio.

    Aby utworzyć listę stron (jak zwiastun) z obrazem dołączonym do każdej strony.

    Aby ograniczyć edytorów stron, którzy nie mogą się skurczyć i starannie wstawić obrazy do treści. W takim przypadku są proszeni o wybranie z listy jednego z już załadowanych zdjęć, które następnie wstawia się do szablonu w odpowiednim miejscu o żądanym rozmiarze. Lub możliwość pobierania obrazów, które skurczą się podczas automatycznego ładowania.

W tej chwili są trzy opcje linkowania obrazu do strony (przynajmniej nie znam innych).

Opcja 1: Obraz na karcie Opcje

Była to pierwsza próba połączenia obrazu ze stroną, która wciąż jest dostępna w zakładce. Opcje podczas edycji strony. Tutaj możesz wybrać jeden z obrazów z listy plików, które zostały wcześniej przesłane do folderu przesyłanie / obrazy... Ścieżkę do tego folderu można zmienić tylko globalnie w ogólnych ustawieniach witryny (Administracja witryny »Ustawienia ogólne, zakładka Ustawienia edycji strony). Wybrany obraz staje się dostępny w szablonie menu poprzez zmienną $ node-> image, i jego szkic przez $ node-> miniatura... Dzięki tej opcji z jedną stroną można powiązać tylko jeden obraz, czyli 1:1.

Opcja 2: Obraz za pomocą tagu (content_image)

Drugie podejście. Tag zostanie dodany do głównego szablonu witryny. Jeśli dodasz tag kilka razy, możesz dołączyć wiele obrazów dla tej samej strony. V Panel administratora w tym przypadku wyświetla mi się rozwijane menu do wybrania wgranych plików (jak w opcji 1), a na samej stronie daje Znacznik HTML zdjęcie (content_image) jest bardziej inteligentny niż pierwsza opcja, w szczególności pozwala dostosować folder, w którym przechowywane są obrazy.

Ale jego dużą wadą, podobnie jak pierwsza opcja, jest to, że obrazy, które można wybrać z listy, są musi być wstępnie załadowany do systemu za pomocą menedżera plików lub w pozycji Zarządzanie obrazami. Jeśli (w celach edukacyjnych) usunąłeś przycisk „Wstaw / Edytuj obraz” z edytora wizualnego, aby uniemożliwić ich bezpośrednie wstawianie do treści witryny, to Twój edytor musi najpierw załadować obrazy, a następnie edytować stronę. Druga wada: jeśli tych obrazów jest dużo, to lista jest ogromna i łatwo się w niej pomylić.

Opcja 3: Korzystanie z modułu GBFilePicker

Niezwykle elastyczny. Pozwala nie tylko wybierać już wgrane obrazy, ale także wczytywać je „w locie” podczas edycji strony, a także usuwać, a nawet edytować już wgrane. bez opuszczania strony edycji treści... Listę obrazów w rozwijanym menu można wyświetlić lub wyłączyć (na przykład, jeśli w folderze jest już 100 obrazów, lista najprawdopodobniej jest bezużyteczna).

Kilka przykładów tego, jak ten tag może wyglądać w interfejsie administratora na stronie z edycją treści, w zależności od użytych parametrów.

Cechy modułu: redukcja plików podczas wczytywania, wykluczanie niektórych plików z listy przez sufiks lub prefiks w nazwie pliku, możliwość ograniczenia rozszerzeń dla wgrywanych plików, możliwość ograniczenia dostępu do plików w zależności od użytkownika, tworzenie miniaturek. A szczególnie podoba mi się ten moduł, ponieważ nie tylko nazwa pliku na liście, ale także jego szkic do edytora pokazuje, że jest on niezwykle wygodny dla zapominalskich.

Ta opcja jak na razie jest najlepsza, jaką widzę w CMS Made Simple. To jest to, co moi redaktorzy stron intuicyjnie pojmują.

Włącz JavaScript, aby wyświetlić

Pomysł zapisu współrzędnych punktu, w którym zostały zrobione przy każdym zdjęciu, pojawił się u zarania fotografii cyfrowej i zrealizowano niemal natychmiast. Dziś ta idea dotarła do mas i rozrosła się w wielu usługach. Od samego początku pojawiła się realizacja pomysłu na poziomie sprzętowym i trwa do dziś, kiedy odbiornik GPS bezpośrednio komunikuje się z kamerą, albo jest w nią wbudowany, albo podłączony przez port szeregowy, albo jest zainstalowany na aparatu i odbiera sygnał, że zdjęcie zostało zrobione ze złącza synchronizacji lampy błyskowej. Sony wypuściło też urządzenie GPS-CS1, które po prostu rejestruje współrzędne co 15 sekund, a następnie są one synchronizowane w czasie z wykonanymi zdjęciami, a informacja o współrzędnych jest zapisywana w pliku. Biorąc pod uwagę, że dzisiaj i Odbiorniki GPS, a aparaty fotograficzne stały się dość powszechne w Życie codzienne, może nie będziesz musiał kupować dodatkowego urządzenia, możesz skorzystać z odbiornika GPS i aparatu, które już masz, pozostaje tylko powiązać współrzędne z konkretnymi zdjęciami. Kiedyś istniało znaczne ograniczenie ze względu na fakt, że pamięć Nawigator GPS ale było przepełnione i każdego dnia musiałem pobierać informacje na swój komputer. Jeśli rzadko filmowałeś, a GPS był używany w nawigacji, to prawdopodobnie po przybyciu z wędrówki będziesz mógł uzyskać informacje tylko o ostatnim dniu. Teraz, gdy nawigatorzy GPS mają możliwość rejestrowania przebytych tras na kartach pamięci, problem jej braku jest prawie całkowicie usunięty. W Internecie można znaleźć dziesiątki programów przeznaczonych do robienia zdjęć na współrzędne. Mniej lub bardziej kompletną listę można znaleźć i. Są wśród nich komercyjne, ale większość z nich jest bezpłatna, a nawet open source. Próbowałem wypróbować wiele z nich, ale jeśli z jakiegoś powodu program od razu nie zaczął działać poprawnie, to nie próbowałem tego rozgryźć, tylko przeszedłem od razu do następnego. Dlatego jest bardzo prawdopodobne, że wśród tych programów, które odrzuciłem, są też godne, które zaczną działać natychmiast i bez problemów na innej konfiguracji sprzętowej. Nie brałem również pod uwagę programów komercyjnych, ponieważ ich wersje demo wprowadzają celowy błąd około kilometra i wydawało mi się nierozsądne, aby poświęcać im czas, gdy jest dużo otwartych programów.

Ponadto zmniejszono liczbę rozważanych programów, ponieważ miałem dość specyficzne wymagania dodatkowe. Mianowicie: do rejestracji współrzędnych wykorzystano nawigator Etrex Venture Cx, który zapisuje dane współrzędnych w formacie GPX (GPS Exchange Format). Format jest standardowy, ale okazuje się, że Garmin i niektórzy programiści inaczej rozumieją ten standard. Na szczęście jest programy uniwersalne konwersja jednego formatu na inny. A wśród nich wyróżniłbym. W szczególności w tym programie możesz poprosić o konwersję formatu GPX pobranego z Nawigator Garmin, do tego samego formatu, ale wynik tej transformacji będzie już zrozumiały dla wszystkich programów.

Drugim wymogiem było to, że chciałem od razu robić zdjęcia w formacie RAW, aby wszystkie uzyskane z oryginalnych zdjęć były już z zaznaczonymi współrzędnymi i nie było potrzeby ponownego określania współrzędnych w momencie wykonania zdjęcia. Ponieważ z biegiem czasu, jak się okazało, pojawia się sporo problemów. A jeśli pomnożysz je przez fakt, że przekonwertowane pliki są tworzone i przetwarzane w inny czas, a oryginalna informacja o czasie na zdjęciu może zostać utracona lub po pewnym czasie możesz nie być w stanie zapamiętać, w której strefie czasowej wykonano zdjęcie. Wiele z recenzowanych przeze mnie programów ma dość wyrafinowane ustawienia korekcji. możliwe problemy z ustawieniem czasów. Najlepiej jednak od razu skonfigurować nawigator i kamerę, aby te problemy się nie pojawiły. Mój nawigator ma możliwość wyboru sposobu rejestrowania śladu - automatycznie lub w określonym przedziale czasowym. W trybie automatycznym, jeśli poruszasz się szybko, wiele punktów jest zapisywanych, ale jeśli stoisz nieruchomo, to w ogóle nie są one zapisywane. Pozwala to uzyskać wyniki o tej samej jakości, niezależnie od tego, czy idziesz, czy prowadzisz samochód. Jeśli jednak strzelasz z jednego punktu przez długi czas, może dojść do sytuacji, w której w momencie fotografowania nawigator GPS nie zapisał współrzędnych, ponieważ nie różniły się one od tych zarejestrowanych pół godziny temu. W wielu programach można ustawić przedział czasu, w którym współrzędne są uważane za zgodne z wykonanym zdjęciem. Jednak brak informacji może oznaczać nie tylko to, że się nie ruszałeś, ale także utratę sygnału z satelity. W takim przypadku, jeśli odstęp jest wystarczająco duży, to obrazowi można przypisać współrzędne znacznie różniące się od rzeczywistych. Dlatego zalecam ustawienie nagrywania czasowego w odstępach 10 s. Jeśli nie strzelasz z okna autobusu, celność będzie więcej niż wystarczająca.

Kolejnym globalnym problemem jest to, o której godzinie ustawić w aparacie. Jeśli podróżujesz, czy robisz zdjęcia jesienią lub wiosną, kiedy czas może się zmienić, to ustawianie czasu lokalnego w aparacie wydaje mi się złym pomysłem, zwłaszcza że idea czasu lokalnego jest dziś kompletnie zdyskredytowana. Słońce jest w zenicie nad moim domem w Moskwie latem o 13:15. Dziś środki transportu pozwalają przejechać wiele tysięcy kilometrów i mądrzej jest używać jednolitego czasu światowego, a nie wyjaśniać o której godzinie i biorąc pod uwagę termin, w którym się umawiałeś. Nawigator przechowuje protokół w UTC (uniwersalny czas koordynowany). Dlatego warto ustawić ten sam czas w aparacie i nigdy go nie zmieniać, niezależnie od podróży czy pory roku. Biorąc pod uwagę, że zapisuję współrzędne w 10-sekundowych odstępach, wolę nazywać ten czas staromodnym GMT (Greenvich Meridium Time). Ta opcja jest bardziej informacyjna, ponieważ oznacza, że ​​odliczanie jest od czasu lokalnego na południku Greenwich i z dokładnością, którą ustawiłem, nie różni się od UTC. Znając własne współrzędne i tym razem, zawsze możesz łatwo obliczyć, kiedy Twoje słońce będzie w najwyższym punkcie, czyli w lokalne południe. Wszystkie te informacje dla fotografa nie są bezużyteczne, ponieważ pozwalają wyobrazić sobie, gdzie i gdzie padnie światło w zamierzonym punkcie fotografowania. Wszystkie kłopoty pochodzą z nauk ścisłych, dlatego prawdopodobnie ludzie, którzy dzwonili rano w południe, próbowali szybko wysłać wszystkich, którzy uczyli geografii w szkole, do szpitala dla obłąkanych.

Jeśli więc nasza kamera i nawigator są ustawione w tym samym czasie, to w przyszłości możemy zignorować ustawienia strefy czasowej. Programy do wiązania zdjęć do współrzędnych

GpicSync

Na początek przetwarzanie wsadowe spośród zrobionych zdjęć wybrałem program.

spartański interfejs graficzny, pracuje tylko z folderami, wyświetla tylko JPEG, ale robi swoje i wystarczająco szybko. Zwróć uwagę, że istnieje wiele programów, które działają z wiersz poleceń, co może polemizować z tym w ascezie, ale ja nie lubię pracować z klawiaturą :-) Program używa i. Rozprowadzany na licencji GPL. Istnieją wersje dla Windows i Linux. Obsługiwany jest język rosyjski.

Współpracuje z folderami na raz, pozwala wsadowo konwertować wiele zdjęć na raz, współpracuje z RAW, rozumie pliki GPX od Garmina, zapisuje współrzędne w EXIF, pozwala automatycznie dodawać najbliższe nazwy geograficzne, które pobiera z baz danych w Internecie do Słowa kluczowe IPTC. Oprócz zapisywania informacji o współrzędnych do plików zdjęć, tworzy również plik w Format KML lub KMZ.

KML (Keyhole Markup Language) to język znaczników oparty na XML, używany do reprezentowania danych geoprzestrzennych 3D w programie Google Earth, który przed przejęciem przez Google nosił nazwę „Keyhole”. KMZ są wynikiem kompresji plików KML w sposób ZIP. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz

Program Google Earth jest bezpłatny.

Jeśli chcesz nawigować w warunkach terenowych (bez szybkiego internetu) i dowiedzieć się, gdzie zrobiłeś zdjęcia, musisz umieścić je na jakiejś karcie zapisanej w laptopie. Aby to zrobić, możesz użyć powyższego Program GPS Babel i przekonwertuj do formatu WPT do oglądania w programie lub ponownie do formatu GPX, ale z dołączonymi waypointami, zaznaczeniem zrobionych zdjęć, do oglądania w programie, czyli do umieszczenia zdjęć na tej samej mapie, po której byłeś prowadzony , podczas korzystania z nawigatora GPS.

Do pracy z pojedynczymi zdjęciami program może być dobrym wyborem.

Ten program jest napisany w Javie, dzięki czemu jest równie łatwy do uruchomienia bez ponownej instalacji zarówno pod Windows, jak i pod Linuksem. Jest również rozpowszechniany na licencji GNU General License. Licencja publiczna... Program może zrobić wszystko: pracować z plikami RAW; zobacz je; zapisz współrzędne do EXIF; przeglądać pozycję zdjęć na zdjęciach satelitarnych za pośrednictwem programu Google Earth; dodawać nazwy geograficzne do słów kluczowych, korzystając z informacji z witryny. Aby osiągnąć tę wszechstronność, program wykorzystuje: moduły zewnętrzne programiści zewnętrzni, które należy zainstalować osobno :,.

Program pozwala eksportować zdjęcia nie tylko do Google Earth, ale także bez instalacji dodatkowe programy, kontroluj pozycję punktu strzeleckiego.

Z minusów tego programu należy zauważyć, że jest on bardzo wolny, to znaczy przygotowanie do oglądania zdjęcia w formacie RAW może zająć około minuty, a bez konwersji nie rozumie plików Garmina. Program służy do komunikacji z odbiornikiem GPS i do konwersji plików musi być uruchamiany oddzielnie. Niektóre nazwy miejsc można wstawiać cyrylicą, co byłoby mile widziane, ale niektórzy widzowie odmawiają pracy z takimi plikami :-(

Program jest bardzo często aktualizowany, więc jest nadzieja, że ​​zostanie ulepszony :-)

COPIKS PhotoMapper

Jeśli pracujesz tylko z plikami w Format JPEG i tylko pod Windowsem program byłby dobrym wyborem.

Bardzo skutecznie radzi sobie również z zadaniem pakowania zdjęć wcześniej odnoszonych do współrzędnych do Format KMZ... Możesz zobaczyć, jak to wygląda, pobierając plik 500 KB.

Zdjęcie GPS Locr

Do przetwarzania końcowego i umieszczania zdjęć w Internecie przydatny może być program.

Jest to również wygodne, ponieważ umożliwia nakładanie zdjęć na obrazy kosmiczne i mapy dostarczane przez różne firmy. Możesz wybierać między Google, Microsoft i YAHOO.

Nigdy nie nauczyłem się wiązać z nim zdjęć, ponieważ nie znalazłem sposobu na przekonwertowanie GPX do akceptowalnego formatu NMEA. Dlatego dla mnie jego głównym celem jest umieszczanie zdjęć w Internecie. To nie jedyna usługa, która świadczy podobna usługa, możesz zamieszczać zdjęcia w Internecie i na stronie internetowej.

Wygodnym dodatkiem okazał się program, który pozwala na ręczną edycję współrzędnych, znalezienie punktu pomiarowego w Google Earth za pomocą danych zapisanych w EXIF, a także wykonanie operacji odwrotnej - zapisanie współrzędnych punktu pomiarowego znalezionego na przestrzeni obraz w EXIF.

W ciągu ostatniego roku pomysł zyskał silne poparcie mas i wkrótce każdy punkt na powierzchni Ziemi będzie można zobaczyć nie tylko z kosmosu, ale także z poziomu gruntu. Włączając warstwę „Geografia w Internecie / Panoramio” w Google Earth, zobaczysz, że ziemia jest dosłownie usiana znakami punktów pomiarowych, po kliknięciu których możesz zobaczyć zdjęcie.

Mapa rastrowa w GIS „Map 2000” ma format RSW. Format powstał w 1992 roku, jego struktura jest zbliżona do formatu TIFF w wersji 6. Głównymi wskaźnikami charakteryzującymi mapę rastrową są:

  • skala obrazu;
  • rozdzielczość obrazu;
  • rozmiar obrazu;
  • paleta obrazów;
  • Planowana oprawa obrazu.

Skala obrazu- wartość charakteryzująca materiał źródłowy (w wyniku którego zeskanowano dany obraz rastrowy). Skala obrazu to stosunek odległości na oryginalnym materiale do odpowiedniej odległości na ziemi.

Rozdzielczość obrazu- wartość charakteryzująca urządzenie skanujące, na którym uzyskano obraz rastrowy. Wartość rozdzielczości wskazuje, o ile elementarnych punktów (pikseli) urządzenie skanujące dzieli metr (cal) oryginalnego obrazu. Innymi słowy, ta wartość wskazuje ilość „ziarna” mapy bitowej. Im wyższa rozdzielczość, tym mniejsze „ziarno”, czyli mniejsze rozmiary obiektów terenowych, które można jednoznacznie zidentyfikować (odszyfrować)

Rozmiar obrazu(wysokość i szerokość) - wartości charakteryzujące sam obraz. Wartości te można wykorzystać do określenia wymiary bitmapa w pikselach (punktach). Wielkość obrazu zależy od wielkości skanowanego materiału źródłowego i ustawionej rozdzielczości.

Paleta obrazu- wartość charakteryzująca stopień odwzorowania odcieni koloru materiału źródłowego na obrazie rastrowym. Istnieją następujące główne rodzaje palet:

  • dwukolorowy (czarno-biały, jedna kategoria);
  • 16 kolorów (lub odcieni szarości, cztery cyfry);
  • 256 kolorów (lub odcieni szarości, osiem bitów);
  • Wysoki kolor (16-bitowy);
  • True Color (24 lub 32 bity).

Jeżeli istnieje możliwość wyboru wartości rozdzielczości i palety obrazu podczas skanowania materiałów źródłowych (niektóre urządzenia skanujące pracują tylko ze stałymi wartościami), należy mieć na uwadze, że zwiększenie rozdzielczości i wybranie wyższego stopnia zaciemnienia wyświetlacza znacznie zwiększa objętość pliku wynikowego, który następnie wpłynie na objętość przechowywanych informacji oraz szybkość wyświetlania i przetwarzania mapy bitowej. Na przykład przy skanowaniu oryginalnych materiałów mapowych nie ma potrzeby używania palety większej niż 256 kolorów, ponieważ w rzeczywistości na zwykłej mapie z reguły jest nie więcej niż 8 kolorów.

Paleta obrazów jest przechowywana w Plik źródłowy, a rozdzielczość i skalę przyszłego obrazu należy podać podczas konwersji rastra do formatu wewnętrznego. Wyjątkiem są pliki Format TIFF, w którym oprócz palety przechowywana jest również rozdzielczość. W pozostałych przypadkach rozdzielczość jest wskazywana zgodnie z parametrami wybranymi podczas skanowania. Na przykład domowe skanery bębnowe firmy KSI skanują z rozdzielczością 508 punktów/cal (lub 20 000 punktów/metr). Jeśli nie znamy dokładnej wartości skali obrabianych materiałów, należy podać wartość orientacyjną (wartość skali jest automatycznie korygowana podczas procesu łączenia obrazu rastrowego).

Obraz rastrowy załadowany do systemu nie jest jeszcze mapą rastrową, ponieważ nie ma zaplanowanego odniesienia. Niedołączony obraz jest zawsze dodawany w południowo-zachodnim narożniku wymiarów mapy. Dlatego, jeśli pracujesz z dużym obszarem pracy, aby szybko znaleźć dodany raster, możesz użyć pozycji „Idź do rastra” w menu właściwości obrazu rastrowego w oknie dialogowym „Lista rastrów”.

Po przyciągnięciu mapa rastrowa staje się dokumentem pomiarowym. Za pomocą mapy rastrowej można określić współrzędne wyświetlanych na niej obiektów (po najechaniu kursorem na mapę rastrową w polu informacyjnym u dołu ekranu wyświetlane są aktualne współrzędne). Połączona mapa rastrowa może być używana jako samodzielny dokument lub w połączeniu z innymi danymi.

1.2. Konwersja danych rastrowych

System Panorama przetwarza mapy rastrowe prezentowane w formacie RSW (wewnętrzny format systemu). Dane z innych formatów (PCX, BMP, TIFF) można przekonwertować do formatu RSW za pomocą oprogramowanie Systemy panoramiczne. Ponadto system obsługuje wczesna wersja struktury danych rastrowych RST ("Panorama pod MS-DOS"). Po otwarciu pliku RST jest on automatycznie konwertowany do formatu RSW.

Istnieją dwa sposoby załadowania mapy bitowej do systemu:

  • Otwarcie obrazu rastrowego jako samodzielnego dokumentu (pozycja „Otwórz” w menu „Plik”).
  • Dodawanie mapy bitowej do już otwórz dokument(mapa wektorowa, rastrowa, macierzowa lub kombinowana) Dodawanie obrazu rastrowego do już otwartej mapy odbywa się poprzez pozycję „Dodaj - Raster” w menu „Plik” lub pozycję „Lista rastrów” w menu „Widok”.

1.3. Przyciąganie do mapy rastrowej

Oprawa mapy rastrowej odbywa się zgodnie z powiązanym dokumentem, tj. Najpierw musisz otworzyć dokument zorientowany w danym układzie współrzędnych (wektorowym, rastrowym lub macierzowym), dodać do niego raster, do którego się odwołuje, i wykonać przyciąganie. Raster można przyciągać na jeden ze sposobów podanych we właściwościach rastra ("Lista rastrów - Właściwości"). Należy pamiętać, że wszystkie akcje na rastrze dostępne w menu właściwości obrazu rastrowego wykonywane są na BIEŻĄCYM rastrze. Dlatego jeśli otwarty dokument zawiera kilka rastrów, należy aktywować (wybrać z listy otwartych rastrów) ten, z którym aktualnie chcemy pracować.

1.3.1. Jednopunktowe przyciąganie

Przyciąganie odbywa się poprzez sekwencyjne określenie punktu na rastrze i punktu, w którym wskazany punkt ma się przesunąć po przekształceniu (od skąd - dokąd). Transformacja polega na równoległym przesuwaniu całego rastra bez zmiany jego skali i orientacji.

1.3.2. Przenieś się do południowo-zachodniego rogu

Przekształcenie odbywa się poprzez równoległe przesuwanie całego rastra bez zmiany jego skali i orientacji do południowo-zachodniego narożnika wymiarów obszaru pracy. Zaleca się korzystanie z tego trybu przyciągania, gdy do otwartej mapy, która jest wyświetlana daleko poza obszarem roboczym, dodawany jest niepoprawnie przyciągnięty raster. W takim przypadku, po przesunięciu rastra do południowo-zachodniego narożnika, łatwiej będzie dokonać ponownego odniesienia.

1.3.3. Przyciąganie 2-punktowe ze skalowaniem

Przyciąganie odbywa się poprzez sekwencyjne określenie pary punktów na rastrze oraz punktów, do których wskazane punkty mają się przesunąć po przekształceniu (skąd do, skąd do). Transformacja polega na równoległym przesuwaniu całego rastra i zmianie jego skali. Przyciąganie obrazu jest wykonywane na pierwszej parze określonych punktów. Druga para punktów jest określona w celu obliczenia nowej skali mapy bitowej. W związku z tym, jeśli wartości podziałki pionowej i poziomej nie są równe dla rastra (raster jest rozciągnięty lub ściśnięty na skutek odkształcenia materiału wyjściowego lub błędu urządzenia skanującego), drugi punkt przyjmie swoją teoretyczną pozycję z pewnym błędem. Aby wyeliminować błąd, należy skorzystać z jednej z metod przekształcenia obrazu rastrowego (zastosowane zadanie „Przekształcanie danych rastrowych”).

1.3.4. Obróć bez skalowania

Przyciąganie odbywa się poprzez sekwencyjne określenie pary punktów na rastrze oraz punktów, do których wskazane punkty mają się przesunąć po przekształceniu (skąd do, skąd do). Przekształcenie odbywa się poprzez równoległy ruch całego rastra ze zmianą jego orientacji w przestrzeni. Obrót odbywa się wokół pierwszego określonego punktu. Przyciąganie obrazu jest wykonywane na pierwszej parze określonych punktów. Druga para punktów jest określona w celu obliczenia kąta obrotu obrazu. W związku z tym, jeśli wartości podziałki pionowej i poziomej nie są równe dla rastra (raster jest rozciągnięty lub ściśnięty na skutek odkształcenia materiału wyjściowego lub błędu urządzenia skanującego), drugi punkt przyjmie swoją teoretyczną pozycję z pewnym błędem. Aby wyeliminować błąd, należy skorzystać z jednej z metod przekształcenia obrazu rastrowego (zastosowane zadanie „Przekształcanie danych rastrowych”).

Podczas wczytywania map rastrowych do bazy danych można utworzyć obszar pracy map rastrowych. Aby utworzyć region rastrowy, konieczne jest sekwencyjne wczytywanie do systemu każdego obrazu rastrowego tworzącego ten region i zorientowanie go względem ujednolicony system współrzędne.
Połączenie map rastrowych i wektorowych dla tych samych lub sąsiadujących terytoriów pozwala szybko tworzyć i aktualizować obszary robocze, przy jednoczesnym zachowaniu możliwości rozwiązywania zastosowanych problemów, dla których niektóre typy obiektów map muszą mieć reprezentację wektorową.

Więcej szczegółów

  1. Dopasowywanie obrazów na podstawie „cech”

Literatura do samodzielnej nauki

Książka ($ \ textit (Krasovsky, Beloglazov, Chigin) $) zawiera wykład klasycznej teorii korelacji-ekstremalnej analizy pól dwuwymiarowych, z którą zalecamy zapoznanie się w ramach kursu pogłębionego.

W książce opisano oryginalne podejście do wzajemnego odwoływania się do obrazów, oparte na tzw. korelacji bez wyszukiwania ($ \ textit (Astapov, Vasiliev, Zaloznev) $). Podejście to ma większe zastosowanie w dziedzinie śledzenia korelacji niż w dziedzinie porównywania dowolnych obrazów, ale jest atrakcyjne ze względu na możliwość wydajnej implementacji programowo-sprzętowo-programowej.

W książce ($ \ textit (Shapiro, Stockman) $) rozdział 11 poświęcony jest metodom porównywania obrazów i obiektów w przestrzeni dwuwymiarowej. Interesujące są tutaj geometryczne aspekty problemu, którym poświęcono mniej uwagi w naszej prezentacji . Rozdziały 12 $ i 13 $ poświęcone są percepcji scen trójwymiarowych. Można je również polecić do samodzielnego opracowania, choć przedstawienie tego samego zakresu zagadnień w książce wydaje nam się pełniejsze i bardziej udane.

W książce ($\textit (Forsyth, Pons)$) wprost zagadnieniu identyfikacji stereofonicznej poświęcony jest niewielki rozdział „lornetkowa fuzja obrazów”, który zawiera jednocześnie szereg ciekawych pomysłów, których nie ma w naszym prezentacja. W szczególności opisano stereoidentyfikację metodą programowania dynamicznego oraz szereg innych metod. W szerokim sensie cała III część tej książki poświęcona jest zagadnieniu rekonstrukcji trójwymiarowej informacji przestrzennej ze zbioru dwuwymiarowych obrazów, w tym rozdziały 10 $ „Geometria kilku rzutów”, 11 $” Stereowizja”, 12 $ „Określenie struktury afinicznej przez ruch” oraz 13 $ „Określenie projekcyjnej struktury ruchu”. Rozważane tu zagadnienia dotyczą budowy różnych relacji metrycznych i rzutowych między punktami obrazu a punktami sceny, obliczania drogi promieni itp. Nie uwzględniliśmy tych pytań w tym szkoleniu, ponieważ są one bliższe dziedzinie fotogrametrii niż dziedzinie przetwarzania i analizy obrazu, jednak w ramach zaawansowanego kursu widzenia maszynowego takie elementy należy uznać za konieczne. W związku z tym polecamy całą III część książki do pogłębionej samodzielnej nauki.

Lista źródeł według sekcji

  1. $ \ textit (Bertram S.) $ UNAMACE i automatyczny fotomapper \ Dslash Photogrammetric Engineering. 35.No.6. 1969. s. 569 - 576.
  2. $ \ textit (Levine MD, O "handley D.A., Yagi G.M.) $ Komputerowe wyznaczanie map głębokości \ Dslash Computer Graphics and Image Processing. 2.Nr 2. 1973. P.131-150.
  3. $ \ textit (Mori K., Kidode M., Asada H.) $ Iteracyjna metoda przewidywania i korekcji do automatycznego porównywania stereo. \ Dslash Computer Graphics and Image Processing. 2.Nr 3 - 4.173.P.393 - 401.
  4. $ \ textit (Ackerman F.) $ Cyfrowa korelacja obrazu o wysokiej precyzji \ Dslash IPSUS. 1984. Nr 9. s. 231 - 243.
  5. $ \ textit (Gruen A., Baltsavias E.) $ Adaptacyjna korelacja najmniejszych kwadratów z ograniczeniami geometrycznymi \ Dslash SPIE. 1985. V. 595. Str. 72 - 82.
  6. $ \ textit (Ohta Y., Kanade T.) $ Stereo przez przeszukiwanie wewnątrz i między liniami przy użyciu programowania dynamicznego \ Dslash IEEE PAMI. V.7. Nr 2. 1985. S. 139-154.
  7. $ \ textit (cena K.E.) $ Techniki relaksacyjne dopasowywania \ Dslash Minuty warsztatów dopasowywania obrazów, 9-11 września 1987, Uniwersytet w Stuttgarcie, Niemcy.
  8. $ \ textit (Foerstner W.) $ Algorytm korespondencji oparty na cechach do dopasowywania obrazów. III Sympozjum Komisji ISPRS, Rovaniemi, Finlandia, 19-22 sierpnia 1986 \ Dslash IAPRS. V.26-3 / 3. str.150 - 166.
  9. $ \ textit (Ayache N., Faverjon B.) $ Wydajna rejestracja stereoobrazów poprzez dopasowanie opisu grafowego segmentów krawędzi \ Dslash IJCV. V.1. Nr 2. 1987. S. 107 - 131.
  10. $ \ textit (Van Tries G.) $ Teoria detekcji, estymacji i modulacji. Vol. 1 - M .: Radio sowieckie, 1972.
  11. $ \ textit (Vasilenko G.I., Tsibulkin L.M.) $ Urządzenia do rozpoznawania holograficznego. - M .: Radio i komunikacja, 1985.
  12. $ \ textit (Bochkarev AM) $. Systemy nawigacji w ekstremalnych korelacjach \ Dslash Zagraniczna elektronika radiowa. 1981. Nr 9. C.28-53.
  13. $ \ textit (Yaroslavsky LP) $ Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w optyce i holografii: Wprowadzenie do optyki cyfrowej. - M .: Radio i komunikacja, 1987.
  14. $ \ textit (BK Horn) $ Wizja robota. - M .: Mir, 1989.
  15. $ \ textit (Denisov D.A., Nizovkin V.A.) $ Segmentacja obrazu na komputerze \ Dslash Zagraniczna elektronika radiowa, №10. 1985.
  16. $ \ textit (Davies E.R.) $ Widzenie maszynowe: teoria, algorytmy, praktyczność. - Wydawnictwo akademickie, wydanie drugie, San Diego, 1997.
  17. $ \ textit (T. Tuytelaars, L. Van Gool.) $ Dopasowywanie szeroko oddzielonych widoków na podstawie niezmienniczych regionów afinicznych \ Dslash International Journal of Computer Vision 59 (1). 2004. str.61 - 85.
  18. $ \ textit (Yaroslavsky LP) $ Dokładność i rzetelność pomiaru położenia dwuwymiarowego obiektu na płaszczyźnie \ Dslash Radio Engineering and Electronics. 1972. nr 4.
  19. $ \ textit (Abbasi-Dezfould M., Freeman T.G.) $ Rejestracja obrazu stereofonicznego na podstawie jednolitych łat, międzynarodowych archiwów fotogrametrii i teledetekcji. V. XXXI. Część B2. Wiedeń, 1996.
  20. $ \ textit (Schenk.) $ Automatyczne generowanie DEM, fotogrametria cyfrowa: dodatek do podręcznika fotogrametrii \ Dslash Amerykańskie Towarzystwo Fotogrametrii (\ &) Teledetekcja. 1996. str. 145 - 150.
  21. $ \ textit (Gruen A,) $ Adaptacyjna korelacja najmniejszych kwadratów: potężna technika dopasowywania obrazów \ Dslash South African Journal of photogrametry, Remote Sensing and Cartography. V.14. Część 3. Czerwiec 1985.
  22. $ \ textit (Golub G.H., Ch. F. Van Loan.) $ Obliczenia macierzowe. - John Hopkins University Press, 1983.
  23. $ \ textit (Pyt'ev YP.) $ Analiza morfologiczna obrazów \ Dslash Raporty Akademii Nauk ZSRR. 1983. T. 269. Nr 5. C.1061 - 1064.
  24. $ \ textit (Haralick R.M. i Shapiro L.G.) $ Widzenie maszynowe. - Addison-Wesley, 1991.
  25. $ \ textit (Zuniga O.A., Haralick R.M.) $ Wykrywanie narożników za pomocą modelu fasetek \ Dslash Proc. Obliczenia IEEE. Rozpoznawanie wzorców wizji. Konf. 1983. s. 30-37.