Автоматизована побудова цифрової моделі мікроповерхні об’єкта за стереопарою цифрових РЕМ-зображень

Simple item page
dc.citation.epage96
dc.citation.issue2(38)
dc.citation.journalTitleСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва
dc.citation.spage72
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorІванчук, О.
dc.contributor.authorТумська, О.
dc.contributor.authorIvanchuk, O.
dc.contributor.authorTumska, O.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2020-02-21T10:11:11Z
dc.date.available2020-02-21T10:11:11Z
dc.date.created2019-02-28
dc.date.issued2019-02-28
dc.description.abstractThe purpose of this work is to develop and study the method of automated construction of a digital model of the micro relief of an object's surface using a stereo pair of digital SEM images taking into account the specifics of a SEM survey and studying the accuracy of digital modeling of a micro surface of an object, depending on the type of input point generation. Methodology. Research is based on the processing of three types of data models. The test model is derived from the measurement of digital images of SEM stereo pairs. Other models are constructed from the points generated on the left image of the SEM stereo pairs by a regular grid and by a gradient method. The identification of the corresponding points of the stereo pair is performed by a correlation method in stages with the use of search windows of various sizes. To obtain the spatial coordinates of the micro relief points of the object's surface with the accuracy required for the researchers, the values of the geometric distortions inherent in the SEM image are taken into account. In order to eliminate some abnormal values of the heights of a 3D model, an adaptive median filtering procedure is used. The estimation of the accuracy of the values of the heights of the points of the micro relief of the surface of the object is performed by comparison with the test model. Results. The possibility of a stereo pair of digital SEM images in the automated mode is established to reproduce the micro relief of an object's surface with the requirements of both the accuracy of determining the spatial coordinates of the points and the structure of the micro surface of the object. The developed algorithm is implemented in MATLAB. Due to the dense set of points, both models allow to correctly model the small elements of the structure of the micro surface. The number of points in which the difference between the values of the heights of the test and the studied models are within the tolerance 5Z ~ ± 2 mu is 88–89 %. The estimation of the algorithm's time for identifying the corresponding points of the stereo pair using the 2–3-search windows of various sizes is performed. Scientific novelty. The authors developed a method of step-by-step correlation identification using search windows of various sizes is accompanied at all stages by the author's software. Evaluation of the effectiveness of this technique has shown the feasibility of its practical application. Practical significance. The application of this technique allows to automate the process of constructing a digital model of micro relief of the object's surface based on the SEM stereo pairs of digital images. The results of the experiment confirm the effectiveness of the proposed algorithm and a significant reduction in the construction time of the digital model of the micro relief compared with the time measurement of points coordinates by the operator in manual mode.
dc.format.extent72-96
dc.format.pages25
dc.identifier.citationІванчук О. Автоматизована побудова цифрової моделі мікроповерхні об’єкта за стереопарою цифрових РЕМ-зображень / О. Іванчук, О. Тумська // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2019. — № 2(38). — С. 72–96.
dc.identifier.citationenIvanchuk O. Automated construction of a digital model of the micro surface of an object using a stereo pair of digital SEM images / O. Ivanchuk, O. Tumska // Modern achievements of geodesic science and industry. — Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2019. — No 2(38). — P. 72–96.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/45919
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва, 2(38), 2019
dc.relation.ispartofModern achievements of geodesic science and industry, 2(38), 2019
dc.relation.referencesВизильтер Ю. В., Желтов С. Ю., Бондаренко А. В., Ососков М. В., Моржин А. В. (2010). Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: курс лекций и практических занятий. Москва: Физматкнига, 672 с.
dc.relation.referencesВолошин В. У. (2008). Розробка методів РЕМ-фотог- рамметрії та морфолого-фрактального аналізу / Волинський державний університет ім. Лесі Українки. Луцьк, С. 11-33.
dc.relation.referencesГонсалес Р., Вудс Р. (2005). Цифровая обработка зображений. Москва: Техносфера, 1072 с.
dc.relation.referencesГонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. (2006). Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Москва: Техносфера, 616 с.
dc.relation.referencesГорбачёв В. А. (2014). Разработка алгоритмов высо¬кодетального моделирования объектов на основе анализа цифровых изображений: дис. ... канд. физ.-мат. наук / МФТИ (ГУ). Москва.
dc.relation.referencesГрузман И. С., Киричук В. С., Косых В. П., Перетя- гин Г. И., Спектор А. А. (2002). Цифровая обра¬ботка изображений в информационных системах: учеб. пособ. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 352 с. Грузман I. С., Киричук В. С., Косих В. П., Перетя- гин Г. I., Спектор А. А. (2001). Цифрова обробка зображень в інформаційних системах. Харківсь¬кий університет Повітряних сил ім. I. Кожедуба. Харків, С. 28-51.
dc.relation.referencesІванчук О., Хрупін I. (2012). Структура та функції програмного комплексу “Dimicros” для опрацювання РЕМ-зображень на цифровій фотограмметричній станції. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, Вип. I (23), С. 193-197. канчук О. М. (2013). Дослідження геометричних спотворень цифрових РЕМ-зображень, отриманих на РЕМ JSM-5000 (NeoScope), та їх апроксимація. Наукові праці Донецького нац. техн. ун-ту. Серія: гірничо-геологічна. Донецьк, Вип. 1 (18), С. 91-97. Ьанчук О., Барфельс Т., Гееґ Я., Геґєр В. (2013). Дослідження величин геометричних спотворень цифрових РЕМ-зображень, отриманих на РЕМ DSM-960A (Carl Zeiss, Німеччина), та точності їх врахування. Геодезія, картографія і аерофо¬тознімання. Львів, Вип. 78, С. 120-126.
dc.relation.referencesІванчук О. (2014). Дослідження геометричних спотво¬рень цифрових РЕМ-зображень, отриманих на РЕМ-106 І (Суми, Україна). Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, Вип. II (28), С. 74-77.
dc.relation.referencesІванчук О. (2015). Особливості калібрування геомет¬ричних спотворень цифрових РЕМ-зображень, отриманих на різних РЕМ. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, Вип. I (29), С. 168-173.
dc.relation.referencesІванчук О. М. Дослідження геометричних спотво¬рень цифрових РЕМ-зображень, отриманих на РЕМ JSM-7100F (JEOL, Японія) та точність їх апроксимації. Геодезія, картографія і аерофотознімання. Львів, 2015. - Вип. 81. - С. 112-120.
dc.relation.referencesІванчук О. (2015). Дослідження точності моделювання мікрорельєфу поверхонь об’єктів математичними методами за вимірами їхніх цифрових РЕМ- стереозображень. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, Вип. II (30), С. 75¬81.
dc.relation.referencesІванчук О. (2016). Математична модель взаємозв’язку просторових координат точок мікроповерхні дослідного об’ єкта з відповідними їх коорди¬натами на РЕМ-стереозображеннях. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, Вип. I (31), С. 122-126.
dc.relation.referencesIvanchuk O., Tumska O. (2016). Development and research of technology for automation of the calibration and accownt of digital SEM images having geometric distortion obtained with JCM-5000 (Neoscope) (JEOL, Japan). Geodesy, Cartography and Aerial Photography. Lviv, vol. 84, pp. 56-64.
dc.relation.referencesІванчук О., Тумська О. (2017). Методика автома¬тизованого визначення координат центрів вузлів тест-об’єкта за його РЕМ-зображеннями з вико¬ристанням засобів MatLab. Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Львів, Вип. I (33), С. 158-165.
dc.relation.referencesIvanchuk O., Tumska O. (2017). A study of fractal and metric properties of images based on measurements data of multiscale digital SEM images of a test object obtained. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, Lviv, vol. 85, pp. 53-64.
dc.relation.referencesКраус K. (2001). Фотограмметрія. Основи та стан¬дартні методи. Із доповненнями П. Вальдгойзеля. Том 1. Львів: Львів. астр.-геод. тов., 428 с.
dc.relation.referencesМельник В. М., Волошин В. У., Тарасюк Ф. П., Бліндер Ю. С. (1999). Методи кількісної характе¬ристики мікроструктури ґрунту. Вісн. Львів. держ. ун-ту. Серія географічна / Львів. держ. ун-т ім. Івана Франка; голов. ред. С. П. Позняк. Львів, № 25, С. 24-27.
dc.relation.referencesМельник В. М., Шостак В. М. (2009). Растрово- електронна стереомікрофракторафія: монографія. Луцьк: Вежа, 469 с.
dc.relation.referencesМельник Ю. А. (2013). Визначення структури та мікротопографії характеристичних поверхонь матеріалів методом 3D реконструкції: автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук. Луцьк, 20 с.
dc.relation.referencesМельник Ю. А., С Синій. В., Варголяк М. Я. (2014). Цифрове моделювання мікрорельєфу робочих органів поліномами Чебишева. Сільськогоспо¬дарські машини, С. 67-76.
dc.relation.referencesТумська О. В., Процик М. Т., Янчак В. Я. (2004). Дослідження автоматичної побудови цифрової моделі рельєфу VLL-методом за матеріалами аерофотознімання. Геодезія, картографія і аеро¬фотознімання. Львів, Вип. 65, С. 96-104.
dc.relation.referencesФорсайт Д. А., Понс Ж. (2004). Компьютерное зрение. Современный подход. Москва: Изд. дом “Вильямс”, С. 340-349.
dc.relation.referencesФурман Я. А. (2003). Введение в контурный анализ. Приложения к обработке изображений и сигналов. Москва: Физматлит, 592 с.
dc.relation.referencesШостак А. В. (2002). Автоматизація фрактографічного аналізу мікроструктури чавунів за РЕМ-зобра- женням. Наукові нотатки: міжвуз. зб. Луцьк, Вип. 5, С. 210-212.
dc.relation.referencesШостак А. В. (2012). Методи і моделі мікрофо- тограмметрії у прикладних наукових дослі¬дженнях : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня д-ра техн. наук. Київ, 28 с.
dc.relation.referencesDegual S., Lingua A., Rinaudo F. (1996). Matching techniques and algorithms for some bask photogrammetric procedures in the low cost digital photogrammetric systems. Int. Archives of photogrammetry and remote sensing. Vol. XXXI, Part Bl, Vienna, pp. 48-53.
dc.relation.referencesHuang X., Zhang Y. and Yue Z. (2016): Image- guided non-local dense matching with three- steps optimization, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-3, 67-74, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-67-2016.
dc.relation.referencesChen M., Zhu Q., Huang S., Hu H. and Wang, J. (2016): Robust low-altitude image matching based on local region constraint and feature similarity confidence, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-3, 19-26, https://doi.org/10.5194/isprs- annals-III-3-19-2016.
dc.relation.referencesHu H., Chen C., Wu B., Yang X., Zhu Q., and Ding Y. (2016): Texture-aware dense image matching using ternary census transform, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-3, 59-66, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-59-2016.
dc.relation.referencesKaragiannis, G., Anton Castro, F., and Mioc, D. (2016): Automated photogrammetric image matching with
dc.relation.referencesSIFT algorithm and Delaunay triangulation, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-2, 23-28, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-III- 2-23-2016.
dc.relation.referencesShahbazi M., Sohn G., Théau J. and Ménard P. (2016): Revisiting intrinsic curves for efficient dense stereo matching, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-3, 123-130, https://doi.org/10.5194/ isprs-annals-III-3-123-2016.
dc.relation.referencesZhang Y., Zhang Y., Zhang Y. and Li X. (2016): Automatic extraction of DTM from low resolution DSM by twosteps semi-global filtering, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-3,
dc.relation.referencesO. IVANCHUK1, O. TUMSKA2 249-255, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3- 249-2016.
dc.relation.referencesVizilter Y. V. and Zheltov S. Y. (2012): Geometrical correlation and matching of 2D image shapes, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., I-3, 191-196, https://doi.org/ 10.5194/ isprsannals-I-3- 191-2012.
dc.relation.referencesRe C.. Roncella R., Forlani G., Cremonese G. and Naletto G. (2012): Evalution of area-based image matching applied to DTM generation with Hirise images, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. and Spatial Inf. Sci., I-4, 209-214.
dc.relation.referencesenVizilter Ju. V., Zheltov S. J., Bondarenko A. V., Ososkov M. V., Morzhyn A. V. (2010). Obrabotka i analiz izobrazhenij v zadachakh mashynnogo zrenija. Kurs lekcij i prakticheskich zanjatij [Image processing and analysis in computer vision problems. Course of lectures and practical classes]. Moscow: Phizmatkniga, 672 p.
dc.relation.referencesenVoloshyn V. U. (2008). Rozrobka metodiv REM-photogrammetriji ta morfoloho-fraktalnoho analizu [Development of methods of REM-photogrammetry and morphological-fractal analysis]. Volyn State University named after Lesia Ukrainka. Lutsk, pp. 11-33.
dc.relation.referencesenGonzalez R. N., Woods R. E. (2005). Cyfrovaja obrabotka izobrazhenij [Digital image processing]. Moscow: Technosfera, 1072 p.
dc.relation.referencesenGonzalez R. N., R. Woods E., Eddins S. L. (2006). Cyfrovaja obrabotka izobrazhenij v srede MATLAB [Digital image processing by MATLAB]. Moscow: Technosfera, 616 p.
dc.relation.referencesenGorbachev V. A. (2014). Razrabotka algoritmov vysokodetalnogo modelirovanija objektov na osnove analiza cyfrovych izobrazhenij: dis. na soiskanije uchonoj stepeni kand. phiz.-mat. nauk [Development of algorithms for highly detailed object modeling based on digital image analysis: dis. for the degree of candidate phys.-mat. of science]. MPhTI (SU). Moscow.
dc.relation.referencesenGruzman I. S., Kirichuk V. S., Kosych V. P., Peretjagin G. I., Spektor A. A. (2002). Cyfrovaja obrabotka izobrazhenij v informacionnych sistemach: Uchebnoje posobije [Digital image processing in information systems: Tutorial]. Novosibirsk: NSTU publishing house, 352 p.
dc.relation.referencesenGruzman I. S., V Kirichuk. S., Kosych V. P., Peretjagin G. I., Spektor A. A. Cyfrova obrobka zobrazhen v informacijnych systemach (2001). [Digital image processing in information systems] / Kharkiv Air Force University named after. I. Kozhedub. Kharkiv, pp. 28-51.
dc.relation.referencesenIvanchuk O. M., Khrupin I. V. (2012). Struktura ta funkcii prohramnoho kompleksu “Dimicros" dlja opracjuvannja REM-zobrazhen na cufrovij fotohrammetrychnij stanciji [Structure and function of the program complex “Dimicros” processing of SEM images on a digital photogrammetric station]. Recent advances in geodetic science and industry, Lviv, issue I (23), pp. 193-197.
dc.relation.referencesenIvanchuk O. (2013). Doslidzhennja heometrychnykh spotvoren cyfrovykh REM-zobrazen, otrymanykh na REM JCM- 5000 (NeoScope) ta jikh aproksymacija [Researching geometric distortion digital SEM images obtained on SEM JCM-5000 (NeoScope) and their approximation]. Scientific Papers of Donetsk National Technical University. Series: geological. Donetsk, vol. 1 (18), pp. 91-97.
dc.relation.referencesenIvanchuk O. M., Barfels T., Heeg J., Heger W. (2013). Doslidzhennja velychyn heometrychnykh spotvoren cyfrovykh REM-zobrazhen, otrymanykh na REM DSM-960A (Carl Zeiss, Nimechchyna) ta tochnosti jich vrachuvannja [Research quantities of geometric distortion of digital SEM images obtained by SEM DSM-960A (Carl Zeiss, Germany) and the accuracy of their incorporation]. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, Lviv, issue 78, pp. 120-126.
dc.relation.referencesenIvanchuk O. (2014). Doslidzhennja heometrychnykh spotvoren cyfrovykh REM-zobrazen, otrymanykh na REM-1061 (Sumy, Ukraina) [Researching geometric distortion digital SEM images obtained at the SEM-106 and (Sumy, Ukraine)]. Recent advances in geodetic science and industry, Lviv, issue II (28), pp. 74-77.
dc.relation.referencesenIvanchuk O. (2015). Osoblyvosti kalibruvannja heomet-rychnykh spotvoren cyfrovykh REM-zobrazhen, otrymanykh na riznykh REM [Features Calibration geometric distortion of digital SEM images obtained at different SEM]. Recent advances in geodetic science and industry, Lviv, issue I (29), pp. 168-173.
dc.relation.referencesenIvanchuk O. (2015). Doslidzhennja heometrychnykh spotvoren cyfrovykh REM-zobrazen, otrymanykh na REM JSM- 7100F (JEOL, Japonija) ta tochnist jikh aproksymaciji [Research geometric distortion of SEM digital images obtained with SEM JSM-7100F (JEOL, Japan) and the accuracy of approximation]. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, Lviv, issue 81, pp. 112-120.
dc.relation.referencesenIvanchuk O. (2015). Doslidzhennja tochnosti modeljuvannja mikroreljefu poverchon objektiv matematychnymy metodamy za vymiramy jich cyfrovych REM-stereozobrazhen [Research of the accuracy of micro relief modeling of surfaces of objects by mathematical methods according to measurements of their digital SEM-stereoimages]. Recent advances in geodetic science and industry, Lviv, issue II (30), pp. 75-81.
dc.relation.referencesenIvanchuk O. (2016). Matematychna model vzajemozvjazku prostorovych koordynat tochok mikropoverchni doslidnoho objekta z vidpovidnymy jich koordynatamy na REM-ctereozobrazhennjach [Mathematical model of the relationship of spatial coordinates of points of a micro surface of a research object with their corresponding coordinates on REM- stereo images]. Recent advances in geodetic science and industry, Lviv, issue I (31), pp. 122-126.
dc.relation.referencesenIvanchuk O., Tumska O. (2016). Development and research of technology for automation of the calibration and account of digital SEM images having geometric distortion obtained with JCM - 5000 (Neoscope) (JEOL, Japan). Geodesy, Cartography and Aerial Photography, Lviv, vol. 84, pp. 56-64.
dc.relation.referencesenIvanchuk O., Tumska O. (2017). Metodyka avtomatyzovanoho vyznachennja koordynat centriv vuzliv test-objekta za joho REM-zobrazhennjamy z vykorystannjam zasobiv MatLab [Method of automated determination of coordinates of centers of test object nodes for its REM-images using MatLab tools]. Recent advances in geodetic science and industry, Lviv, issue I (33), pp. 158-165.
dc.relation.referencesenIvanchuk O., Tumska O. (2017). A study of fractal and metric properties of images based on measurements data of multiscale digital SEM images of a test object obtained. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, Lviv, issue 85, pp. 53-64.
dc.relation.referencesenKraus K. (2001). Photogrammetrija. Osnovy ta standartni metody. Iz dopovnennjamy P. Waldheuzelja [Photogrammetry. Fundamentals and standard methods. With the addition of P. Waldhoisel]. Lviv: Lviv. Astronomical and Geodetic Society, vol. 1, 428 p.
dc.relation.referencesenMelnik V. M., Voloshyn V. U., Tarasyuk F. P., Blinder Ju. S. (1999). Metody kilkisnoji kharakterystyky mikrostruktury gruntu [Methods of quantitative characterization of soil microstructure]. Bulletin of Lviv State University. Geographic series, Ivan Franko National University of Lviv; Editor-in-ChiefS. Poznyak, Lviv, no. 25, pp. 24-27.
dc.relation.referencesenMelnik V. M., Shostak A. V. (2009). Rastrovo-elektronna stereomikrofrak-tohrafija [Raster electron stereo micro frac- tografition] / V. M. Melnik, Luck, Vezha, 469 p.
dc.relation.referencesenMelnik Ju. A. (2013). Vyznachennja struktury ta mikro-topohrafiji charakterystychnych poverchon materialiv metodom 3D rekonstrukciji : avtoref. dys. na zdobuttja nauk. stupenja kand. techn. nauk [Determination of structure and micro topography of characteristic surfaces of materials by 3D reconstruction method: author’s abstract. dis. for the sciences degree candidate techn. sciences]. Lutsk, 20 p.
dc.relation.referencesenMelnik Ju. A., Synij S. V., Varholyak M. Ja. (2014). Cyfrove modeljuvannja mikroreljefu robochykh orhaniv polinomamy Chebysheva [Digital modeling of the micro relief of working bodies by polynomials of Chebyshev]. Agricultural machinery, pp. 67-76.
dc.relation.referencesenTumska O. V., Procyk M. T., Janchak V. Ja. (2004). Doslidzennja avtomatychnoji pobudovy cyfrovoji modeli reljefu VVL-metodom za materialamy aerophotoznimajja [Research of the automatic construction of the digital model of relief by the VLL-method on aerial photography]. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, Lviv, issue 65, pp. 96-104.
dc.relation.referencesenForsait D. A., Pons J. (2004). Kompjuternoje zrenije. Sovremennyj podchod [Computer vision. Modern approach]. Moscow: Williams Publishing House, pp. 340-349.
dc.relation.referencesenFurman Ja. A. (2003). Vvedenije v konturnyj analiz. Prilozhenija k obrabotke izobrazhenij i signalov [Introduction to contour analysis. Applications for image and signal processing]. Moscow: Phizmatlit, 592 p.
dc.relation.referencesenShostak A. V. (2002). Avtomatyzacija fraktohrafichnoho analizu mikrostruktury chavuniv za REM-zobrazhennjamy [Automation of fractographic analysis of the microstructure of cast iron by SEM-image]. Intercollegiate collection “Scientific Notes”. Lutsk, issue 5, pp. 210-212.
dc.relation.referencesenShostak A. V. (2012). Metody i modeli mikrophotogrammetriji u prykladnych naukovych doslidzhennjach [Methods and models of micro photogrammetry in applied scientific research: author's abstract. dis. for the sciences degree doc. techn. sciences]. Kyiv, 28 p.
dc.relation.referencesenDegual S., Lingua A., Rinaudo F. (1996). Matching techniques and algorithms for some basic photogrammetric procedures in the low cost digital photogrammetric systems. Int. Archives of photogrammetry and remote sensing. Vol XXXI, PartBl, Vienna, pp. 48-53.
dc.relation.referencesenHuang X., Zhang Y. and Yue Z. (2016): Image-guided non-local dense matching with three-steps optimization, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf.Sci., III-3, 67-74, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-67-2016.
dc.relation.referencesenChen M., Zhu Q., Huang S., Hu H. and Wang, J. (2016): Robust low-altitude image matching based on local region constraint and feature similarity confidence, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-3, 19-26, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-19-2016.
dc.relation.referencesenHu H., Chen C., Wu B., Yang X., Zhu Q., and Ding Y. (2016): Texture-aware dense image matching using ternary census transform, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-3, 59-66, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-59-2016.
dc.relation.referencesenKaragiannis, G., Anton Castro, F., and Mioc, D. (2016): Automated photogrammetric image matching with SIFT algorithm and Delaunay triangulation, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-2, 23-28, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-2-23-2016.
dc.relation.referencesenShahbazi M., Sohn G., Theau J. and Menard P. (2016): Revisiting intrinsic curves for efficient dense stereo matching, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-3, 123-130, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-123-2016.
dc.relation.referencesenZhang Y., Zhang Y., Zhang Y. and Li X. (2016): Automatic extraction of DTM from low resolution DSM by twosteps semi-global filtering, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-3, 249-255, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-249-2016.
dc.relation.referencesenVizilter Y. V. and Zheltov S. Y. (2012): Geometrical correlation and matching of 2D image shapes, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf.
dc.relation.referencesenSci., I-3, 191-196, https://doi.org/10.5194/ isprsannals-I-3-191-2012.
dc.relation.referencesenRe C.. Roncella R., Forlani G., Cremonese G. and Naletto G. (2012): Evalution of area-based image matching applied to DTM generation with Hirise images, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. and Spatial Inf. Sci., I-4, 209-214.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-67-2016
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5194/isprs-
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-59-2016
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5194/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-
dc.relation.urihttps://doi.org/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-19-2016
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-2-23-2016
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-123-2016
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-249-2016
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2019
dc.rights.holder©Західне геодезичне товариство, 2019
dc.subjectрастровий електронний мікроскоп (РЕМ)
dc.subjectцифрове РЕМ-зображення
dc.subjectцифрова модель мікроповерхні об’єкта
dc.subjectкореляційне ототожнення
dc.subjectпошук ідентичних точок
dc.subjectадаптивна медіанна фільтрація
dc.subjectscanning electron microscope (SEM)
dc.subjectdigital SEM image
dc.subjectdigital model of the object micro surface
dc.subjectcorrelation identification method
dc.subjectimage matching
dc.subjectadaptive median filtering
dc.subject.udc528.721.287
dc.subject.udc537.533.35
dc.titleАвтоматизована побудова цифрової моделі мікроповерхні об’єкта за стереопарою цифрових РЕМ-зображень
dc.title.alternativeAutomated construction of a digital model of the micro surface of an object using a stereo pair of digital SEM images
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2019n2_38__Ivanchuk_O-Automated_construction_of_72-96.pdf
Size:
3.46 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2019n2_38__Ivanchuk_O-Automated_construction_of_72-96__COVER.png
Size:
1.44 MB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.99 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. – 2019. – Випуск 2(38)