Principe de la technologie d'assemblage d'images de caméra multi-vues

Le Multi-pièces La technologie d'assemblage d'images vise à fusionner des images capturées sous différentes perspectives en un champ large complet et cohérent. Le principe de base implique les étapes clés suivantes :

Les caméras du système multi-caméras sont déclenchées de manière synchrone pour capturer des images de différentes parties de la scène au même moment. Cela nécessite une synchronisation précise de l'horloge entre les caméras pour garantir la cohérence temporelle des images capturées, évitant ainsi tout désalignement ou flou des objets dynamiques de la scène en raison des différences de temps lors de la prise de vue.

Pour chaque image capturée par les caméras, des algorithmes d'extraction de caractéristiques sont utilisés pour identifier les points caractéristiques importants dans l'image. Les algorithmes d'extraction de caractéristiques courants incluent SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) et SURF (Speeded Up Robust Features). Ces algorithmes peuvent identifier avec précision des caractéristiques telles que les coins et les bords de l'image sous différents changements d'éclairage, d'échelle et de rotation, fournissant une base pour la mise en correspondance d'images ultérieures. Par exemple, le SIFT construit une pyramide de différences gaussiennes pour détecter les points extrêmes dans un espace multi-échelle, attribue une direction et des descripteurs à ces points extrêmes, les rendant invariants à l'échelle et à la rotation.

Les points caractéristiques des images provenant de différentes caméras sont appariés par paires pour déterminer leur correspondance spatiale. Cette étape utilise généralement des méthodes d'appariement basées sur des descripteurs de caractéristiques, telles que la mesure de la similarité de deux descripteurs de points caractéristiques à l'aide de la distance euclidienne ou de la similarité cosinus. Si la similarité dépasse un seuil défini, ils sont considérés comme correspondants. Au cours du processus, il est également nécessaire de prendre en compte la possibilité de fausses correspondances et de supprimer les paires erronées à l'aide d'algorithmes tels que RANSAC (Random Sample Consensus) pour garantir la correspondance. Par exemple, en utilisant la distance euclidienne, la distance en ligne droite entre deux vecteurs de descripteurs de points caractéristiques dans l'espace vectoriel est calculée, une distance plus petite indiquant une similarité plus élevée.

Une fois la correspondance des points caractéristiques terminée, la relation de transformation géométrique entre les images est calculée sur la base des paires de points appariés. Les modèles courants incluent la transformation affine et la transformation en perspective. Si la scène est approximativement plane, la transformation affine peut décrire la relation de mappage entre les images ; si la scène a de la profondeur, la transformation en perspective est plus appropriée. Les paramètres du modèle de transformation sont résolus à l'aide d'algorithmes d'optimisation tels que les moindres carrés, minimisant ainsi l'erreur de position des points appariés après. Par exemple, dans la transformation en perspective, un système d'équations est construit à l'aide des paires de points appariés connus pour résoudre les 8 paramètres représentant la transformation en perspective, ce qui permet d'obtenir la relation de mappage précise entre les images.

Sur la base du modèle de transformation calculé, les images de différentes caméras sont fusionnées. Au cours du processus de fusion, des facteurs tels que l'image et le contraste sont pris en compte et des algorithmes de fusion appropriés, tels que la moyenne pondérée et la fusion pyramidale de Laplace, sont utilisés pour garantir que la transition entre les images soit naturelle et sans coutures visibles. La méthode de moyenne pondérée attribue des poids différents à chaque pixel en fonction de la zone de chevauchement et de la position du pixel, puis additionne les valeurs des pixels dans le chevauchement avec des poids pour obtenir des transitions fluides. La méthode de fusion pyramidale de Laplace décompose d'abord l'image en différentes couches pyramidales de résolution, puis fusionne chaque couche séparément, et enfin reconstruit l'image fusionnée complète.

Grâce à la série d'étapes précises et complexes ci-dessus, la technologie d'assemblage d'images de caméra multi-vues peut convertir des images multi-perspectives en images panoramiques, offrant un support visuel puissant pour divers domaines tels que la surveillance de sécurité, la réalité virtuelle et la conduite autonome.