मल्टी-व्यू कैमरा इमेज स्टिचिंग तकनीक का सिद्धांत

The मल्टी कक्ष इमेज स्टिचिंग तकनीक का उद्देश्य अलग-अलग दृष्टिकोणों से ली गई छवियों को एक पूर्ण, सुसंगत विस्तृत क्षेत्र में मिलाना है। मूल सिद्धांत में निम्नलिखित मुख्य चरण शामिल हैं:

मल्टी-कैमरा सिस्टम में कैमरे एक ही समय में अलग-अलग हिस्सों की तस्वीरें लेने के लिए सिंक्रोनस तरीके से चालू होते हैं। इसके लिए कैमरों के बीच सटीक क्लॉक सिंक्रोनाइजेशन की आवश्यकता होती है ताकि कैप्चर की गई तस्वीरों की समय-समय पर एकरूपता बनी रहे, जिससे शूटिंग में समय के अंतर के कारण गतिशील वस्तुओं के गलत संरेखण या धुंधलेपन को रोका जा सके।

कैमरे द्वारा कैप्चर की गई प्रत्येक छवि के लिए, प्रमुख फीचर पॉइंट की पहचान करने के लिए फीचर एक्सट्रैक्शन एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। सामान्य फीचर एक्सट्रैक्शन एल्गोरिदम में SIFT (स्केल-इनवेरिएंट फीचर ट्रांसफॉर्म) और SURF (स्पीड अप रोबस्ट फीचर्स) शामिल हैं। ये एल्गोरिदम अलग-अलग प्रकाश, स्केल और रोटेशन परिवर्तनों के तहत छवि में कोनों और किनारों जैसी विशेषताओं की सटीक पहचान कर सकते हैं, जो बाद की छवि मिलान के लिए आधार प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, SIFT मल्टी-स्केल स्पेस में चरम बिंदुओं का पता लगाने के लिए एक गॉसियन अंतर पिरामिड बनाता है, इन चरम बिंदुओं को दिशा और विवरण प्रदान करता है, जिससे वे स्केल और रोटेशन के लिए अपरिवर्तनीय हो जाते हैं।

विभिन्न कैमरों से ली गई छवियों में फ़ीचर पॉइंट्स को उनके स्थानिक पत्राचार को निर्धारित करने के लिए जोड़े में मिलान किया जाता है। यह चरण आम तौर पर फ़ीचर डिस्क्रिप्टर-आधारित मिलान विधियों का उपयोग करता है, जैसे यूक्लिडियन दूरी या कोसाइन समानता का उपयोग करके दो फ़ीचर पॉइंट डिस्क्रिप्टर की समानता को मापना। यदि समानता एक निर्धारित सीमा से अधिक है, तो उन्हें मिलान माना जाता है। प्रक्रिया के दौरान, झूठे मिलान की संभावना पर विचार करना और मिलान की संभावना सुनिश्चित करने के लिए RANSAC (रैंडम सैंपल सहमति) जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करके गलत जोड़ों को हटाना भी आवश्यक है। उदाहरण के लिए, यूक्लिडियन दूरी का उपयोग करके, वेक्टर स्पेस में दो फ़ीचर पॉइंट डिस्क्रिप्टर वैक्टर के बीच सीधी रेखा की दूरी की गणना की जाती है, जिसमें एक छोटी दूरी उच्च समानता को दर्शाती है।

फ़ीचर पॉइंट मिलान पूरा करने के बाद, मिलान किए गए बिंदु जोड़ों के आधार पर छवियों के बीच ज्यामितीय परिवर्तन संबंध की गणना की जाती है। आम मॉडल में एफ़िन ट्रांसफ़ॉर्मेशन और परिप्रेक्ष्य परिवर्तन शामिल हैं। यदि दृश्य लगभग समतलीय है, तो एफ़िन ट्रांसफ़ॉर्मेशन छवियों के बीच मैपिंग संबंध का वर्णन कर सकता है; यदि दृश्य में गहराई है, तो परिप्रेक्ष्य परिवर्तन अधिक उपयुक्त है। रूपांतरण मॉडल के मापदंडों को कम से कम वर्ग जैसे अनुकूलन एल्गोरिदम का उपयोग करके हल किया जाता है, मिलान किए गए बिंदुओं की स्थिति त्रुटि को कम करने के बाद। उदाहरण के लिए, परिप्रेक्ष्य परिवर्तन में, परिप्रेक्ष्य परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करने वाले 8 मापदंडों को हल करने के लिए ज्ञात मिलान बिंदु जोड़ों का उपयोग करके एक समीकरण प्रणाली का निर्माण किया जाता है, जिससे छवियों के बीच सटीक मैपिंग संबंध बनता है।

गणना किए गए परिवर्तन मॉडल के आधार पर, विभिन्न कैमरों से ली गई छवियों को एक साथ जोड़ा जाता है। संलयन प्रक्रिया के दौरान, छवि और कंट्रास्ट जैसे कारकों पर विचार किया जाता है, और भारित औसत और लाप्लासियन पिरामिड संलयन जैसे उपयुक्त संलयन एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि छवियों के बीच संक्रमण प्राकृतिक हो और ध्यान देने योग्य सीम न हों। भारित औसत विधि ओवरलैपिंग क्षेत्र और पिक्सेल स्थिति के आधार पर प्रत्येक पिक्सेल को अलग-अलग भार प्रदान करती है, और फिर सुचारू संक्रमण प्राप्त करने के लिए ओवरलैपिंग में पिक्सेल मानों को भार के साथ जोड़ती है। लाप्लासियन पिरामिड संलयन विधि पहले छवि को अलग-अलग रिज़ॉल्यूशन पिरामिड परतों में विघटित करती है, फिर प्रत्येक परत को अलग-अलग फ्यूज करती है, अंत में पूरी तरह से फ्यूज की गई छवि का पुनर्निर्माण करती है।

सटीक और जटिल चरणों की उपरोक्त श्रृंखला के माध्यम से, मल्टी-व्यू कैमरा इमेज सिलाई तकनीक बहु-परिप्रेक्ष्य छवियों को पैनोरमिक छवियों में परिवर्तित कर सकती है, जो सुरक्षा निगरानी, आभासी वास्तविकता और स्वायत्त ड्राइविंग जैसे विभिन्न क्षेत्रों के लिए शक्तिशाली दृश्य समर्थन प्रदान करती है।