write chapter_3

dissertation/chapter_3/3.3_vision_processing/3.3_vision_processing.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+# 3.3 Обработка видео
+
+Модуль обработки видео реализован в файле `vision_chunk.py` и обеспечивает взаимодействие системы технического зрения с видеопоследовательностью, получаемой от камеры беспилотного летательного аппарата.
+
+\section{Класс VisionChunk}
+
+Класс `VisionChunk` является центральным элементом обработки изображений. Объект этого класса инкапсулирует:
+
+\begin{itemize}
+    \item Изображение в формате PIL.Image
+    \item Вычисленные ключевые точки (keypoints)
+    \item Дескрипторы признаков
+    \item Метод детекции признаков
+\end{itemize}
+
+\section{Детекция признаков}
+
+Система поддерживает четыре метода детекции признаков:
+
+\begin{itemize}
+    \item \textbf{ORB} (Oriented FAST and Rotated BRIEF) — быстрый и эффективный метод
+    \item \textbf{SIFT} (Scale-Invariant Feature Transform) — инвариантный к масштабу
+    \item \textbf{AKAZE} — устойчив к геометрическим и фотометрическим искажениям
+    \item \textbf{BRISK} — бинарный дескриптор с высокой повторяемостью
+\end{itemize}
+
+По умолчанию используется метод ORB как наиболее сбалансированный по скорости и качеству.
+
+\section{Предобработка изображений}
+
+Перед детекцией признаков выполняется предобработка изображения:
+
+\begin{enumerate}
+    \item Конвертация в градации серого (если изображение цветное)
+    \item Применение CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) для выравнивания контраста
+    \item Нормализация гистограммы для устранения различий в освещении
+\end{enumerate}
+
+\section{Сопоставление признаков}
+
+Метод `detect_and_match_keypoints` выполняет сопоставление признаков между двумя изображениями:
+
+\begin{enumerate}
+    \item Вычисление ключевых точек и дескрипторов для обоих изображений
+    \item kNN-сопоставление с использованием Lowe's ratio test
+    \item Фильтрация по расстоянию (порог 64)
+    \item Возврат координат сопоставленных точек
+\end{enumerate}
+
+\section{Критерий Lowe's}
+
+Критерий Lowe's ratio test позволяет отфильтровать неоднозначные сопоставления:
+
+\begin{equation}
+    \frac{d_1}{d_2} < 0.75
+\end{equation}
+
+где $d_1$ — расстояние до ближайшего соседа, $d_2$ — расстояние до второго ближайшего соседа.

dissertation/chapter_3/3.3_vision_processing/readme.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+# 3.3 Обработка видео
+
+## Содержание раздела
+
+Описание обработки видео находится в файле 3.3_vision_processing.md