Hidrológiai Közlöny 2008 (88. évfolyam)

5. szám - Gálai Antal: A web-kamerás folyami jégmegfigyelés alapjai

GÁLÁI A.: A Web-kamerás folyami jégmegfigyelés alapjai 23 img: 7612.f3.0JTR.eif ipsxls Xc= 577 294 42 136 194 109 y«= 251 350 344 352 302 381 a°= -7 -9 -7 -9 -7 2 A= 24522 6400 2758 1642 1471 407 Ii= 422819815 8743461 2037584 1110657 761022 30440 h= 5341243 1611962 198868 52223 111409 7171 A statisztikus meg-közelítésü képpont-illesztő módszereknél az egymást követő képek pontkörnyezeteit hasonlítják össze. Ott is legfeljebb a másodrendű momentumokig - más szóval a keresztkorrelációig - mennek, amiből az építőmérnöki gyakorlatban az inerciánál használt metódushoz hasonlóan végzik - egy pl. 32*32es méretű pixelenként mozgó ablakban - a teljes képfelületre az összehasonlító számítást. De nézzük csak a szükséges számítások mennyiségét! A költségeket a CPU számítási erőforrások jelentik. A valós eredmények érdekében mindkét megközelítés esetén a perspektivikus torzítás hatása kiküszöbölendő, ezért az összevetést ezt követően kell eszközölni. A statisztikus megközelítésűek a képpárok minden pontjára elvégzik a másik képpár egy jelentős részének képpontjaival a vizsgálatot, emiatt az elvégzendő számítások nagyságrendje 0(n

2)-0(n

4) közt mozog. A tábladetektációs módszer esetén viszont először jéghatár leválasztással kezdünk, ami a könnyen felderíthető szín/intenzitás változású pontokban történik, s az összes jelentősebb művelet csak e környezetekben valósul meg, de már az is csak egyedi képeken, s lineáris lépésszámmal, hisz nem teljes felületre, hanem csak a kerületre korlátozva végezzük a számításokat. A képenként detektált táblák jellemzőit páronként összevetve pedig nagyságrendekkel kisebb az illesztéshez szükséges összehasonlítgatások száma, mivel jégtáblából nyilvánvalóan sokszorta kevesebb van, mint képpixelből. A jégtáblák alakzatainak keletkezése töredezéssel, míg egyes alakzatok eltűnése az ütközéseket követő fedéssel, "ii ll a • ' b egyesítéssel is történik. A képbe beúszó, a teljes belépésig folytonosan változó alakú táblákat csak a fedettség-vizsgálathoz használhatjuk, az elmozdulás, elfordulás vizsgálatokkor kihagytuk őket, hisz a felület, momentumok, s a súlypont nem határozhatók meg. A kalibráció-mentes eredményeket 76097612.gif.xls állományban találhatók, az ottani adatok jól mutatják a kalibráció hiánya okozta pontatlanság hatásait. Horizont-kalibráció A kamera vízszintes és függőleges síkokkal bezárt szögei a horizont radiálisán torzított vonalából meghatározhatók, a kiegyenlített/kiegyenesített horizontvonal kameratengelyekhez és a középponthoz képest képe már elegendő a víztükör irányának becslésére. Először megszüntetjük a horizontvonal pixelpontjainak radiális torzítását, majd vesszük a torzítatlan pixel-koordináták egy reprezentáns - pl. közel ekvidisztans pontokból álló - csoportját. Ezen xy pontsorozat koordinátáira felírjuk az egyenes egyenletét, s az n pontból álló egyenlet együtthatóiból meghatározzuk a legjobban illeszkedő egyenes két paraméter értékét. A követendő módszer teljesen azonos a radiális torzítás paramétereinek meghatározásánál használatoshoz. Az b = Di egyenletet a horizont radiális torzítástól mentesített pontjaira felírva a jellemző pontokra legjobban illeszkedő a,b paramétert keressük, de jóval több, bár bizonytalan pontosságú adatokon nyugvó egyenletünk van a keresett két ismeretlenre. Ekkor persze a már a képkoordináták egész értékei miatt is limitált a pontosság, de a több pontatlan adatból nyert eredmények ettől még statisztikailag pontosabbak lesznek. Az egyenes egyenlettel a kijelölt pontokra felírt, korábban Dk=d alakban jelölt inhomogén egyenletrendszer fent ismertetett k = tD Di D d zárt formulájú megoldását a mátrixelemek ismeretében részletesebben az alábbi alakra hozzuk: Vi (50) Ex? Ex, Ex. i E Xiyi Ey, -E*i -Ex/ E< Ex?-(Ex,)

2 Exij/i E ví A horizont így kapott paramétereiből a kamera függőlegestől való eltérése, ferdesége meghatározható, s a kamera optikai középpontjának a horizont képétől számított pixel távolságából és az optika pixelben mért fókusztávolságából a víztükör és a kameratengely közti szög is megkapható. Irodalom [ 1 ] Zsuffa képek az Adukövizig és Gyulavári József magángyűjteményéből [2] Az újabb felvételek KEVE GÁBOR, Adukövizig, Baja jóvoltából [3] KEVE, G. A Jégmegfigyelések korszerűsítési lehetőségei, Vízügyi Közlemények, 2002-3. (word.doc & http://vip.water.hu/Keve/Gabor

/ ice /hu/VK 2002_3.htm) [4] KARL KRAUS: Fotogrammetria, Egyetemi tankönyv, a távérzékelés hiánypótló szakkönyve, TERTIA, 1982, Bp. [5] KARL KRAUS: Photogrammetrie. de Gruyter, Berlin 2004, ISBN 3-11017708-0 [6] ZHANG, ZHENGYOU/Microsoft: Method and system for calibrating digital cameras, United States Patent 6437823, 2002-08-20 (51) Ii 1 M yi W = x„ 1 [7] RÓZSA PÁL „Lineáris algebra és alkalmazásai" Műszaki Könyvkiadó, 1974; Tankönyvkiadó, 1991, Bp. [8] G. GOLUB and C. VAN LOAN. Matrix Computations. The John Hopkins University Press, Baltimore, Maryland, 1996. [9] David G. Lowe, „Distinctive image features from scale-invariant keypoints", International Journal of Computer Vision, 60, 2 (2004), pp. 91-110. [10] Method and apparatus for identifying scale invariant features in an image and use of same for locating an object in an image DAVID G. LOWE, US Patent 6,711,293 (March 23, 2004). Provisional application filed March 8, 1999. Asignee: The University of British Columbia. [11] És. frissítésül néhány ismeretterjesztő angol lexikonbejegyzés: http://en.wikipedia.org/wiki/Camera_obscura http://en.wikipedia.org/wiki/Pinhole_camera http://en.wikipedia.org/wiki/Principal_point http://en.wikipedia.org/wiki/Jacobian_determinant http://en.wikipedia.org/wiki/Sneirs_law Háttér-információ: dr. Zsuffa István http://vip.water.hu/Zsuffa/Istvan/ A kézirat beérkezett: 2008. május 25-én. Abstract: Key words: River Ice Inspection by Web-cameras Gálái, A. Web-cameras enables inspection of river sections anytime from anywhere. Manual and analogue photo processing of ice on Danube roots back 35 years. Processing web-camera collected visual data over the past few years initiated further development of earlier civil engineering based pattern recognition, camera calibration and ice cover rate estimation, all described for educational purposes in details to follow. Both short historical retrospect and descriptive basic linear algebra relations are presented. The review of a patented new calibration idea and pattern recognition to explore further is illustrated in demonstration on images taken on Danube's river section Baja, Hungary, ice inspection, ice control, photogrammetry.