Nagy és kis felbontású képek használhatóságának összehasonlítása
Date: 2019
Subject: low resolution cameras
image processing
shape recognition
alacsony felbontású kamera
képfeldolgozás
alakfelismerés
Geodézia és Kartográfia
image processing
shape recognition
alacsony felbontású kamera
képfeldolgozás
alakfelismerés
Geodézia és Kartográfia
Abstract:
A cikkben bemutatunk egy eljárást, amely alacsony felbontású kamerák képét használva igen gyorsan képes pontfelhők
határait megállapítani. Ugyanezt az eljárást alkalmazva nagy felbontású képekre majdnem teljesen azonos eredményt
kapunk. A cikkben a hangsúly nem annyira a bemutatott eljáráson van, hanem azon a tényen, hogy az alacsony felbontású
kamerák képeire alkalmazva az eljárást több nagyságrenddel gyorsabb lesz a folyamat. Ez az eredmény ezért
figyelemre méltó, mert a szegmentáló, osztályozó eljárások a nagy felbontású képekre alkalmazva, néha nyomasztóan
lassúak. A cikkben ismertetett megközelítés erre a problémára próbál adni egy lehetséges megoldást.
Abstract:
In this article, we present a procedure that uses low resolution cameras to quickly define the boundaries of point
clouds. Using the same procedure, we get almost identical results to high resolution images. In this article, the emphasis is
not so much on the process presented, but on the fact that applying the process to images of low resolution cameras will
result in the process being quicker. This result is therefore remarkable because the segmentation and clustering methods,
when applied to high resolution images, are sometimes overwhelmingly slow. The approach described in this article
attempts to provide a possible solution to this problem.
