مبدأ تقنية تجميع الصور بالكاميرات متعددة المشاهد

ال متعدد الغرف تهدف تقنية دمج الصور إلى دمج الصور الملتقطة من وجهات نظر مختلفة في صورة متكاملة ومتماسكة ذات مجال واسع. ويتضمن المبدأ الأساسي الخطوات الرئيسية التالية:

يتم تشغيل الكاميرات في نظام الكاميرات المتعددة بشكل متزامن لالتقاط صور لأجزاء مختلفة من المشهد في نفس اللحظة. وهذا يتطلب مزامنة دقيقة للساعة بين الكاميرات لضمان الاتساق الزمني للصور الملتقطة، ومنع عدم محاذاة أو تشويش الأجسام الديناميكية في المشهد بسبب اختلافات الوقت في التصوير.

بالنسبة لكل صورة تم التقاطها بواسطة الكاميرات، يتم استخدام خوارزميات استخراج السمات لتحديد نقاط السمات البارزة في الصورة. تتضمن خوارزميات استخراج السمات الشائعة SIFT (تحويل السمات الثابتة للمقياس) وSURF (تسريع السمات القوية). يمكن لهذه الخوارزميات تحديد السمات بدقة مثل الزوايا والحواف في الصورة تحت إضاءة مختلفة، ومقياس، وتغييرات في الدوران، مما يوفر أساسًا لمطابقة الصور اللاحقة. على سبيل المثال، يبني SIFT هرمًا فرقيًا غاوسيًا للكشف عن النقاط المتطرفة في الفضاء متعدد المقاييس، ويعين الاتجاه والواصفات لهذه النقاط المتطرفة، مما يجعلها ثابتة للمقياس والدوران.

تتم مطابقة نقاط الميزة في الصور من كاميرات مختلفة بشكل زوجي لتحديد تطابقها المكاني. تستخدم هذه الخطوة عادةً أساليب مطابقة تعتمد على واصف الميزة، مثل قياس تشابه واصفي نقطتي ميزة باستخدام المسافة الإقليدية أو تشابه جيب التمام. إذا تجاوز التشابه حدًا معينًا، فسيتم اعتبارهما تطابقًا. أثناء العملية، من الضروري أيضًا مراعاة إمكانية حدوث تطابقات خاطئة وإزالة الأزواج الخاطئة باستخدام خوارزميات مثل RANSAC (إجماع العينة العشوائية) لضمان التطابقات. على سبيل المثال، باستخدام المسافة الإقليدية، يتم حساب المسافة المستقيمة بين متجهي واصف نقطتي ميزة في فضاء المتجه، حيث يشير الأصغر إلى تشابه أعلى.

بعد إكمال مطابقة نقاط الميزة، يتم حساب علاقة التحويل الهندسي بين الصور بناءً على أزواج النقاط المطابقة. تشمل النماذج الشائعة التحويل الأفيني والتحويل المنظوري. إذا كان المشهد مستويًا تقريبًا، يمكن للتحويل الأفيني وصف علاقة التعيين بين الصور؛ إذا كان المشهد عميقًا، فإن التحويل المنظوري يكون أكثر ملاءمة. يتم حل معلمات نموذج التحويل باستخدام خوارزميات التحسين مثل المربعات الصغرى، مما يقلل من خطأ موضع النقاط المطابقة بعد ذلك. على سبيل المثال، في تحويل المنظور، يتم إنشاء نظام معادلة باستخدام أزواج النقاط المطابقة المعروفة لحل المعلمات الثمانية التي تمثل تحويل المنظور، وبالتالي علاقة التعيين الدقيقة بين الصور.

بناءً على نموذج التحويل المحسوب، يتم دمج الصور من كاميرات مختلفة معًا. أثناء عملية الدمج، يتم النظر في عوامل مثل الصورة والتباين، ويتم استخدام خوارزميات الدمج المناسبة، مثل المتوسط المرجح ودمج الهرم اللابلاسي، لضمان أن يكون الانتقال بين الصور طبيعيًا دون طبقات ملحوظة. تقوم طريقة المتوسط المرجح بتعيين أوزان مختلفة لكل بكسل بناءً على مساحة التداخل وموضع البكسل، ثم تجمع قيم البكسل في التداخل مع الأوزان لتحقيق انتقالات سلسة. تقوم طريقة دمج الهرم اللابلاسي أولاً بتحليل الصورة إلى طبقات هرمية مختلفة الدقة، ثم دمج كل طبقة على حدة، وأخيرًا إعادة بناء الصورة المندمجة بالكامل.

من خلال سلسلة الخطوات الدقيقة والمعقدة المذكورة أعلاه، يمكن لتقنية خياطة صور الكاميرا متعددة المنظور تحويل الصور متعددة المنظور إلى صور بانورامية، مما يوفر دعمًا بصريًا قويًا لمختلف المجالات مثل المراقبة الأمنية والواقع الافتراضي والقيادة الذاتية.