|
|
|
|
| LEADER |
04063na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2017 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid5971
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Matak, Ivan
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Sustav za spajanje video-snimki :
|b završni rad /
|c Ivan Matak ; [mentor Zoran Kalafatić].
|
| 246 |
1 |
|
|a System for Video Stitching
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b I. Matak,
|c 2017.
|
| 300 |
|
|
|a 29 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b preddiplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2017-06-09, datum završetka: 2017-07-10
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: U radu su prikazane metode detekcije ključnih točaka, uparivanje ključnih točaka, proračun homografije na temelju ključnih točaka, uklapanje slike na finalnu površinu, algoritmi za spajanje slika te implementacija sustava za spajanje video-snimki.
Kod detekcije ključnih točaka bitno je detektirati dijelove slike koji su specifični kako bi se slika što bolje mogla opisati pomoću pronađenih ključnih točaka. Nakon detekcije potrebno je opisati ključne točke pomoću vektora koji će biti jedinstven za svaku ključnu točku te će biti zapravo kao „otisak prsta“ ključne točke. Na kraju se opisane ključne točke uparuju.
Iza uparivanja potrebno je proračunati transformaciju. Najpoznatija transformacija koja se koristi za preslikavanje slika je homografija ili perspektivna transformacija. To je 3x3 kvadratna matrica za čiji je proračun potrebno odabrati najmanje 4 karakteristične točke na temelju kojih se određuju parametri za preslikavanje slike.
Nakon obavljenih prethodnih koraka potrebno je odabrati površinu na koju ćemo projicirati krajnji rezultat te maknuti razlike u ekspoziciji među slikama kako bi dobili što atraktivniji rezultat.
Sve prethodno navedene korake objedinjuju algoritmi za spajanje slika. Algoritmi se uglavnom razlikuju u primjeni tehnologije u određenom koraku, ali redoslijed provođenja koraka ostaje isti.
Na temelju opisanih koraka u radu je implementiran sustav za spajanje video-snimki te su rezultati testiranja i implementacije prikazani u radu.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: This final work describes keypoint detection, keypoint matching, computing homography based on matched keypoints, blending final image on selected surface, image stitching algorithms and implementation of video stitching system.
For keypoint detection it is important to find parts of image that are specific so we could describe the given image as best as possible through the keypoints that have been found.
After detection, it is necessary to describe keypoints using vectors that will be unique to each keypoint and will actually be something like a key point "fingerprint". Finally, described keypoints go through matching process.
After keypoint matching it is necessary to calculate the transformation. The most used transformation to warp an image is homography or perspective transformation. It is a 3x3 square matrix and for its computation we need to select at least 4 characteristic points and based on that 4 points parameters for image warping are determined.
After the previous steps have been done, it is necessary to select the surface to project the end result and remove the differences in the exposure between the images to get attractive result.
Image stitching algorithms unite all of the steps above. The algorithms are generally different in the application of technology in a certain step, but the sequence of steps taken remains the same.
Based on the described steps in this work, a system for video stitching was implemented and the test and implementation results are presented in the work.
|
| 653 |
|
1 |
|a spajanje slika
|a uparivanje ključnih točaka
|a homografija
|a spajanje video-snimki
|
| 653 |
|
1 |
|a image stitching
|a keypoint matching
|a homography
|a system for video stitching
|
| 700 |
1 |
|
|a Kalafatić, Zoran
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Z
|
| 999 |
|
|
|c 49345
|d 49345
|