Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48665| Başlık: | Методи та алгоритми створення безшовного панорамного зображення із набору фотографій |
| Diğer Başlıklar: | Methods and Algorithms For Creating a Seamless Panoramic Image From a Set of Photos |
| Yazarlar: | Романський, Степан Володимирович Romanskyi, Stepan |
| Affiliation: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Романський С. В. Методи та алгоритми створення безшовного панорамного зображення із набору фотографій : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 – комп’ютерні науки / наук. кер. В. П. Марценюк. – Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025. – 75 с. |
| Bibliographic reference (2015): | Романський С. В. Методи та алгоритми створення безшовного панорамного зображення із набору фотографій : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра, спец. 122 – комп’ютерні науки / С. В. Романський ; наук. кер. В. П. Марценюк. – Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025. – 75 с. |
| Yayın Tarihi: | 29-May-2025 |
| Submitted date: | 15-May-2025 |
| Date of entry: | 31-May-2025 |
| Yayıncı: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | Тернопіль |
| Supervisor: | Марценюк, Василь Петрович Martsenyuk, Vasyl |
| Committee members: | Тотосько, Олег Васильович Totosko, Oleg |
| UDC: | 004.4 |
| Anahtar kelimeler: | 122 комп’ютерні науки панорамне зображення детектування особливостей безшовна панорама безшовна панорама перспектива гомографія афінні перетворення panoramic image feature detection seamless panorama classifier homography financial indicators affine transformations |
| Page range: | 75 |
| Özet: | У процесі дослідження проводився огляд алгоритмів та методів для створення панорамних зображень, проаналізовано метрики зіставлення ключових особливостей, пошук найкращого перспективного перетворення та форми проекції для веб-реалізації та зшивання панорамних зображень. В результаті дослідження було запропоновано та розроблено кілька алгоритмів: поєднання зображень з отриманням статистичних даних, сортування зображень, змішування зображень, колірна корекція, зшивка пари зображень, циліндрична проекція, створення повноцінної панорами, а також візуалізація готової панорами з використанням веб-технологій. Розроблена та реалізована програмна система здатна зшивати панорамні зображення і має значну гнучкість параметрів та налаштувань, а її архітектура може бути досить легко розширена. Це робить її придатною як для використання як основи прикладного програмного забезпечення, так і як основи для подальшої дослідницької та експериментальної роботи, спрямованої безпосередньо на вдосконалення алгоритму створення панорамних зображень. In the process of research, a review of algorithms and methods for creating panoramic images was conducted, metrics for comparing key features were analyzed, the search for the best perspective transformation and projection form for web implementation and stitching of panoramic images was carried out. As a result of the research, several algorithms were proposed and developed: combining images with obtaining statistical data, sorting images, mixing images, color correction, stitching a pair of images, cylindrical projection, creating a full-fledged panorama, as well as visualization of the finished panorama using web technologies. The developed and implemented software system is capable of stitching panoramic images and has significant flexibility of parameters and settings, and its architecture can be quite easily expanded. This makes it suitable for use both as a basis for application software and as a basis for further research and experimental work aimed directly at improving the algorithm for creating panoramic images. |
| Açıklama: | Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 11 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. |
| Content: | Вступ 9 1 Аналіз предметної області 11 1.1 Отримання якісних картинок та рекомендації зйомки 11 1.2 Огляд алгоритмів та методів для створення панорамних зображень 14 1.2.1 Загальна концепція виявлення особливостей 14 1.2.2 Детектування особливостей 15 1.2.3 Відповідність особливостей 18 1.3 Висновки до першого розділу 21 2 Теоретична частина 22 2.1 Обчислення матриці гомографії 22 2.1.1 Алгоритм RANSAC 24 2.1.2 Алгоритм LMEDS 24 2.1.3 Алгоритм PROSAC 25 2.2 Проекції панорамних зображень 25 2.3 Процес отримання безшовної панорами 29 2.3.1 Корекція кольору та яскравості 30 2.3.2 Методи змішування кольорів 31 2.4 Функціональні та нефункціональні вимоги до розроблюваного ПЗ 34 2.5 Засоби реалізації програмної системи 34 2.6 Висновки до другого розділу 37 3 Практична частина 38 3.1 Загальна програмна система алгоритмів для створення панорамного зображення 38 3.1.1 Розробка та реалізація алгоритму для суміщення зображень та отримання статистичних даних 38 3.1.2 Розробка та реалізація алгоритму зшивання пари зображень 40 3.1.3 Розробка та реалізація функцій циліндричної проекції 42 3.1.4 Розробка та реалізація функцій колірної корекції 42 3.1.5 Розробка та реалізація функцій змішування зображень 43 3.1.6 Розробка та реалізація функцій вирівнювання та змішування країв панорами 45 3.1.7 Розробка та реалізація алгоритму сортування зображень 46 3.1.8 Розробка та реалізація алгоритму зшивання панорамного зображення 47 3.1.9 Структура програмної системи для зшивання панорамних зображень 48 3.1.10 Розробка та реалізація візуалізації панорамного зображення 49 3.2 Результати експериментів 51 3.2.1 Порівняльний аналіз одержаних результатів ефективності методів пошуку ключових точок 51 3.2.2 Порівняльна демонстрація зшивання зображень із використанням корекції кольору та змішування 55 3.3 Порівняння з іншими програмними системами для зшивання панорамних зображень 57 3.4 Висновки до третього розділу 61 4 Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях 63 4.1 Закордонний досвід організації охорони праці в ІТ-компаніях 63 4.2 Оцінка дії електромагнітного імпульсу на елементи комп’ютерної системи. 68 4.3 Висновки до четвертого розділу 70 Висновки 71 Перелік джерел 72 Додатки |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48665 |
| Copyright owner: | © Романський Степан Володимирович, 2025 |
| References (Ukraine): | 1. How to Take 360° Photos at a Fixed NPP and Manually Stitch Them [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://medium.com/cupix/how-to-take-360-photosat-a-fixed-npp-and-manually-stitch-them-6abcb7af2cb7 (дата звертання: 17.12.2024). 2. Szeliski, R., 2011. Computer Vision-Algorithms and Applications. 3, pp: 181- 228. 3. Романський С.В. Детектування особливостей на зображеннях // Інформаційні моделі, системи та технології: Праці XІІ наук.-техн. конф. Тернопіль, 2024. с. 86. 4. R. Otero, M. Delbracio. Anatomy of the SIFT Method [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.ipol.im/pub/art/2014/82/article.pdf (дата звертання: 17.12.2024). 5. H. Вау, A. Ess, T. Tuytelaars, L. Van Gool. Speeded Uр Robust Features [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.cs.jhu.edu/~misha/ReadingSeminar/Papers/Bay08.pdf (дата звертання: 20.12.2024). 6. E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, G. Bradski. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.researchgate.net/publication/221111151_ORB_an_efficient_alternative_ to_SIFT_or_SURF (дата звертання: 22.12.2024). 7. ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_orb/py_orb.html (дата звертання: 27.12.2024). 8. Stefan Leutenegger, Margarita Chli, Roland Siegwart: «BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints». Computer Vision (ICCV), pp. 2548 –2555, 2011. 9. S. Grewenig, J. Weickert, C. Schroers, A. Bruhn: «Cyclic Schemes for PDEBased Image Analysis», In International Journal of Computer Vision, 2013. 10. Стандартні методи кластеризації даних [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://csc.knu.ua/media/study/asp/mod_probl_inf_tech_sys_ analysis_ivohin/lecture/lec2.pdf (дата звертання: 29.012.2024). 11. Гороховатський В.О., Творошенко І.С. Методи інтелектуального аналізу та оброблення даних: навч. посібник. – Харків: ХНУРЕ, 2021. – 92 с. 12. Мангеттенська метрика [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/wiki/Мангеттенська_метрика (дата звертання: 10.01.2025). 13. Mining of Massive Datasets [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds.html (дата звертання: 13.01.2025). 14. Математичні методи дослідження операцій : підручник / Є. А. Лавров, Л. П. Перхун, В. В. Шендрик та ін. – Суми : Сумський державний університет, 2017. – 212 с. 15. Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications / Texts in Computer Science. Springer Science & Business Media, 2011. p. 812. 16. M. A. Fischler and R. C. Bolles, «Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography,» Communications of the ACM, vol. 24, no. 6, pp. 381-395, 1981. 17. Least Median of Squares Regression. [Електронний ресурс]. – Режим доступу:https://www.researchgate.net/publication/242464484_Least_Median_of_Square s_Regression (дата звертання: 17.01.2025). 18. O. Chum and J. Matas, «Matching with PROSAC-progressive sample consensus,» in Computer Vision and Pattern Recognition, San Diego, CVPR, 2005, pp. 220-226. 19. Романський С.В. Проекції панорамних зображень // VIІІ Міжнародна студентська науково-технічна конференція «Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання». Тернопіль, 2025. с. 194. 20. CIELAB color space [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://en.wikipedia.org/wiki/CIELAB_color_space (дата звертання: 26.01.2025). 21. Stitching and Blending. Kari Pulli [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://web.stanford.edu/class/cs231m/lectures/lecture-5-stitching-blending.pdf (дата звертання: 27.01.2025). 22. ImageBlending [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://piazza.com/class_profile/get_resource/hz5ykuetdmr53k/i0zbj8uvcao7lp (дата звертання: 28.01.2025). 23. VRWorks - 360 Video - Multiband Blending [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://developer.nvidia.com/vrworks/vrworks-360video/multiband-blending (дата звертання: 30.01.2025). 24. Image Blending Using Laplacian Pyramids [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://becominghuman.ai/image-blending-using-laplacian-pyramids-2f8e9982077f (дата звертання: 10.02.2025). 25. Документація OpenCV [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://opencv.org/ (дата звертання: 10.02.2025). 26. Feature Matching. OpenCV-Python Tutorials [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://opencv-pythontutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_ matcher/py_matcher.html (дата звертання: 12.02.2025). 27. Edge blending using commodity projectors [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://paulbourke.net/miscellaneous/edgeblend/ (дата звертання: 18.02.2025). 28. High level stitching API (Stitcher class) [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://docs.opencv.org/3.4/d8/d19/tutorial_stitcher.html (дата звертання: 28.02.2025). 29. Panorama photo stitcher «Hugin» [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://sourceforge.net/projects/hugin/ (дата звертання: 03.03.2025). 30. A panoramic image stitching tool made with OpenCV and Python [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://github.com/kupiakos/image-stitcher (дата звертання:08.03.2025). 31. Zagorodna, N., Skorenkyy, Y., Kunanets, N., Baran, I., Stadnyk, M. Augmented Reality Enhanced Learning Tools Development for Cybersecurity Major. CEUR Workshop Proceedings., 2022, 3309, pp. 25–32. https://ceur-ws.org/Vol-3309/short1.pdf 32. Skorenkyy, Yu., Kozak, R., Zagorodna, N., Kramar, O., Baran, I. Use of augmented reality-enabled prototyping of cyber-physical systems for improving cyber-security education. Journal of Physics: Conference Series., 2021, 1840(1), 012026. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1840/1/012026/pdf. 33. Микитишин А. Г., Митник М. М., Стухляк П. Д., Пасічник В. В. Комп’ютерні мережі. Книга 2. [навчальний посібник]. Львів : "Магнолія 2006", 2014. 312 с. 34. Vyacheslav Nykytyuk, Vasyl Dozorskyy, Nataliia Kunanets, Volodymyr Pasichnyk, Oleksandr Matsiuk, Ihor Bodnarchuk: Electrical Probe-Signal Processing and Criterion for the Determination of Time Parameters of the Teeth Filling Material Polymerization Process in Dentistry. 4th IDDM 2021: Valencia, Spain. P. 54-63 35. Сьогодні UA [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.segodnya.ua/lifestyle/fun/pochti-kak-u-googlechemudivlyayut-ofisy-ukrainskih-it-kompaniy--764025.html (дата звертання 17.03.2025). 36. Як працюють в Google? Умови, в яких хочеться трудитися. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.clevers.com.ua/articles-cleveradvertising-agency/success-stories/245-google2 (дата звертання 17.03.2025). 37. Офіс мрії: Робота в компанії Google. [Електронний ресурс] – Режим доступу:http://bigpicture.ua/?p=187580 (дата звертання 19.03.2025). 38. Офіс Facebook: Репортаж із RMA SiliconTrip. [Електронний ресурс] – Режим доступу:https://habrahabr.ru/company/rma/blog/103800/ (дата звертання 22.03.2025). 39. Класифікатор професій ДК 003:2010. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/va327609-10 (дата звертання 27.03.2025). 40. Закон України «Про охорону праці». [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2694-12 (дата звертання 29.03.2025). 41. ДНАОП 0.00-8.20-99. Порядок проведення експертизи електроустановок споживачів/ [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://dnaop.com/html/43255/doc-%D0%94%D0%9D%D0%90%D0%9E%D0 %9F _ 0.00-8.20-99 - (дата звертання 30.03.2025). 42. Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання / укл.: Стручок В. С. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. 156 с. |
| Content type: | Master Thesis |
| Koleksiyonlarda Görünür: | 122 — комп’ютерні науки |
Bu öğenin dosyaları:
| Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
|---|---|---|---|---|
| Mag_2025_SNnm_Romanskyi_S_V.pdf | Дипломна робота | 2,03 MB | Adobe PDF | Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.
Yönetim Araçları