মাল্টি-ভিউ ক্যামেরা ইমেজ সেলাই প্রযুক্তির নীতি

দ মাল্টি-রুম ইমেজ স্টিচিং প্রযুক্তির লক্ষ্য হল বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে ধারণ করা ছবিগুলিকে একটি সম্পূর্ণ, সুসংগত প্রশস্ত-ক্ষেত্রে একত্রিত করা। মূল নীতিতে নিম্নলিখিত মূল পদক্ষেপগুলি জড়িত:

মাল্টি-ক্যামেরা সিস্টেমের ক্যামেরাগুলি একই মুহুর্তে বিভিন্ন অংশের ছবি ক্যাপচার করতে সিঙ্ক্রোনাসভাবে ট্রিগার করা হয়। এর জন্য ক্যামেরাগুলির মধ্যে সুনির্দিষ্ট ঘড়ি সিঙ্ক্রোনাইজেশন প্রয়োজন যাতে ক্যাপচার করা ছবিগুলির সাময়িক সামঞ্জস্য নিশ্চিত করা যায়, শুটিংয়ে সময়ের পার্থক্যের কারণে দৃশ্যের ভুল-বিন্যস্ততা বা গতিশীল বস্তুর অস্পষ্টতা রোধ করা যায়।

ক্যামেরা দ্বারা ধারণ করা প্রতিটি চিত্রের জন্য, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন অ্যালগরিদমগুলি বিশিষ্ট বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। সাধারণ বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে রয়েছে SIFT (স্কেল-ইনভেরিয়েন্ট ফিচার ট্রান্সফর্ম) এবং SURF (স্পিড আপ রোবাস্ট বৈশিষ্ট্য)। এই অ্যালগরিদমগুলি বিভিন্ন আলো, স্কেল এবং ঘূর্ণন পরিবর্তনের অধীনে চিত্রের কোণ এবং প্রান্তের মতো বৈশিষ্ট্যগুলিকে সঠিকভাবে সনাক্ত করতে পারে, যা পরবর্তী চিত্রের মিলের জন্য একটি ভিত্তি প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, মাল্টি-স্কেল স্পেসে চরম বিন্দু সনাক্ত করতে SIFT একটি গাউসিয়ান ডিফারেন্স পিরামিড তৈরি করে, এই চরম বিন্দুগুলির জন্য দিকনির্দেশ এবং বর্ণনাকারী নির্ধারণ করে, তাদের স্কেল এবং ঘূর্ণনের ক্ষেত্রে অপরিবর্তনীয় করে তোলে।

বিভিন্ন ক্যামেরা থেকে প্রাপ্ত চিত্রগুলির বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলি তাদের স্থানিক চিঠিপত্র নির্ধারণের জন্য যুগলভাবে মিলেছে৷ এই ধাপটি সাধারণত বৈশিষ্ট্য বর্ণনাকারী-ভিত্তিক ম্যাচিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, যেমন ইউক্লিডীয় দূরত্ব বা কোসাইন সাদৃশ্য ব্যবহার করে দুটি বৈশিষ্ট্য বিন্দু বর্ণনাকারীর মিল পরিমাপ করা। যদি মিল একটি সেট থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে, সেগুলি একটি ম্যাচ হিসাবে বিবেচিত হয়। প্রক্রিয়া চলাকালীন, মিথ্যা ম্যাচের সম্ভাবনা বিবেচনা করা এবং ম্যাচগুলি নিশ্চিত করার জন্য RANSAC (র্যান্ডম স্যাম্পল কনসেনসাস) এর মতো অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ভুল জোড়া মুছে ফেলাও প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, ইউক্লিডীয় দূরত্ব ব্যবহার করে, ভেক্টর স্পেসে দুটি বৈশিষ্ট্য বিন্দু বর্ণনাকারী ভেক্টরের মধ্যে সরল-রেখার দূরত্ব গণনা করা হয়, একটি ছোট উচ্চতর সাদৃশ্য নির্দেশ করে।

ফিচার পয়েন্ট ম্যাচিং সম্পন্ন করার পর, ইমেজগুলির মধ্যে জ্যামিতিক রূপান্তর সম্পর্ক মিলে যাওয়া পয়েন্ট জোড়ার উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়। সাধারণ মডেলগুলির মধ্যে রয়েছে অ্যাফাইন রূপান্তর এবং দৃষ্টিভঙ্গি রূপান্তর। যদি দৃশ্যটি প্রায় সমতল হয়, তাহলে অ্যাফাইন রূপান্তর চিত্রগুলির মধ্যে ম্যাপিং সম্পর্ককে বর্ণনা করতে পারে; দৃশ্যের গভীরতা থাকলে, দৃষ্টিকোণ রূপান্তর আরও উপযুক্ত। রূপান্তর মডেলের পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সমাধান করা হয় যেমন ন্যূনতম বর্গক্ষেত্র, পরে মিলে যাওয়া পয়েন্টগুলির অবস্থান ত্রুটি কমিয়ে। উদাহরণস্বরূপ, দৃষ্টিকোণ রূপান্তরে, দৃষ্টিকোণ রূপান্তরের প্রতিনিধিত্বকারী 8টি পরামিতির সমাধান করার জন্য পরিচিত মিলিত বিন্দু জোড়া ব্যবহার করে একটি সমীকরণ ব্যবস্থা তৈরি করা হয়, যার ফলে চিত্রগুলির মধ্যে সুনির্দিষ্ট ম্যাপিং সম্পর্ক।

কম্পিউটেড ট্রান্সফরমেশন মডেলের উপর ভিত্তি করে, বিভিন্ন ক্যামেরার ছবিগুলিকে একত্রিত করা হয়। ফিউশন প্রক্রিয়া চলাকালীন, চিত্র এবং বৈসাদৃশ্যের মতো বিষয়গুলি বিবেচনা করা হয় এবং উপযুক্ত ফিউশন অ্যালগরিদমগুলি, যেমন ওজনযুক্ত গড় এবং ল্যাপ্লাসিয়ান পিরামিড ফিউশন, লক্ষণীয় সীম ছাড়াই চিত্রগুলির মধ্যে রূপান্তরটি প্রাকৃতিক তা নিশ্চিত করার জন্য নিযুক্ত করা হয়। ওজনযুক্ত গড় পদ্ধতি ওভারল্যাপিং এলাকা এবং পিক্সেল অবস্থানের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি পিক্সেলের জন্য বিভিন্ন ওজন নির্ধারণ করে এবং তারপর মসৃণ রূপান্তর অর্জনের জন্য ওজনের সাথে ওভারল্যাপিংয়ে পিক্সেল মানগুলি যোগ করে। ল্যাপ্লাসিয়ান পিরামিড ফিউশন পদ্ধতিটি প্রথমে চিত্রটিকে বিভিন্ন রেজোলিউশনের পিরামিড স্তরগুলিতে পচিয়ে দেয়, তারপর প্রতিটি স্তরকে আলাদাভাবে ফিউজ করে, অবশেষে সম্পূর্ণ ফিউজড চিত্রটিকে পুনর্গঠন করে।

সুনির্দিষ্ট এবং জটিল পদক্ষেপগুলির উপরোক্ত সিরিজের মাধ্যমে, মাল্টি-ভিউ ক্যামেরা ইমেজ স্টিচিং প্রযুক্তি বহু-দৃষ্টিকোণ চিত্রগুলিকে প্যানোরামিক ছবিতে রূপান্তর করতে পারে, নিরাপত্তা নজরদারি, ভার্চুয়াল বাস্তবতা এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এর মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রে শক্তিশালী ভিজ্যুয়াল সমর্থন প্রদান করে।