Физико-математические и технические науки

2022 Выпуск №1

Назад к списку Скачать статью

Построение карты глубины изображения для порта­тивных устройств

Страницы / Pages
14-20

Аннотация

Приводится описание и сравнение алгоритмов построения стереоизображений с использованием одной или двух видеокамер для применения в портативном устрой­стве в режиме реального времени. На основе замеров производительности на наиболее распространенных процессорах одноплатных компьютеров выбран наиболее подходя­щий алгоритм.

Abstract

A description and comparison of algorithms for constructing stereo images using one or two video cameras for use in a portable device in real time is given. Based on performance measurements for the most common processors for single-board computers, the most appropriate approach was selected.

Список литературы

1.   Spangenberg R., Langner T., Roja R. Computer Analysis of Images and Patterns // Weighted Semi-Global matching and Center-Symmetric Census Transform for Ro­bust Driver Assistance. Berlin, 2013. P. 34—41.

2.   Setyawan R., Sunoko R., Choiron M., Mudjirahardjo P. Implementation of Stereo Vision Semi-Global Block Matching Methods for Distance Measurement // Indo­ne­sian Journal of Electrical Engineering. 2018. № 12 (2). P. 585—591.

3.   Stereo datasets with ground truth. 2011 // Stereo datasets : [сайт]. URL: https:// ​vision.middlebury.edu/​stereo/​data/​scenes2001/ (дата обращения: 04.05.2021).

4.   Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks. 2017 // GitHub : [сайт]. URL: https:/​/​github.com/​iro-cp/​FCRN-DepthPrediction (дата об­ращения: 02.01.2021).

5.   Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks. Stan­ford, 2016.

6.   Cortex-A72 // Arm Developer : [сайт]. URL: https:/​/​developer.arm.com/​ip- products/​processors/​cortex-a/​cortex-a72 (дата обращения: 23.03.2021).

7.   Neon // Arm Developer : [сайт]. URL: https:/​/​developer.arm.com/architectures/ ​instruction-sets/​simd-isas/​neon (дата обращения: 09.03.2021).