суміщення зображень

Досліджено надійне виявлення ключових точок і геометричне зіставлення у високороздільних зображеннях сільськогосподарських угідь, отриманих з БПЛА. Ці дані критично важливі для моніторингу посівів, оцінювання врожайності, картування меж полів і підтримання рішень у точному землеробстві. Попри те, що ORB і SIFT є стандартом для масштабного мозаїкування та реєстрації зображень, їхню поведінку в низькотекстурних, повторюваних сценах все ще недостатньо охарактеризовано для надійного практичного застосування.

Мета. Метою даної роботи є розроблення і дослідження методу автоматизованої побудови цифрової моделі мікроповерхні об'єкта з використанням стереопари цифрових РEM-зображень з урахуванням специфіки РEM-знімання і оцінки точності цифрового моделювання. Методи. Розроблений метод полягає, по-перше, у генеруванні щільного набору вхідних точок на лівому РEM-зображенні стереопари в областях з локальними особливостями і використанні ітераційного процесу за рівнями піраміди зображень.

Розроблено метод, який, на відміну від класичних, дає змогу суміщення зображень, сформованих сенсорами різної фізичної природи в контексті їх комплексування в мультиспектральних системах моніторингу. Підтверджено експериментально, що для суміщення різноспектральних зображень доцільно використовувати критерій, який ґрунтується на максимумі функції взаємної інформації між зображеннями, оскільки він інваріантний до перетворення яскравості між ними.