# 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.