Principio della tecnologia di cucitura delle immagini della telecamera multi-vista

IL Multisala La tecnologia di cucitura delle immagini mira a unire le immagini catturate da diverse prospettive in un campo ampio completo e coerente. Il principio fondamentale prevede i seguenti passaggi chiave:

Le telecamere nel sistema multi-telecamera vengono attivate in modo sincrono per catturare immagini di diverse parti della scena nello stesso momento. Ciò richiede una precisa sincronizzazione dell'orologio tra le telecamere per garantire la coerenza temporale delle immagini catturate, impedendo il disallineamento o la sfocatura degli oggetti dinamici della scena a causa delle differenze di tempo durante le riprese.

Per ogni immagine catturata dalle telecamere, vengono utilizzati algoritmi di estrazione delle caratteristiche per identificare i punti delle caratteristiche più importanti. Gli algoritmi comuni di estrazione delle caratteristiche includono SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) e SURF (Speeded Up Robust Features). Questi algoritmi possono identificare con precisione caratteristiche come angoli e bordi nell'immagine sotto diverse modifiche di illuminazione, scala e rotazione, fornendo una base per il successivo abbinamento delle immagini. Ad esempio, SIFT costruisce una piramide di differenze gaussiana per rilevare i punti estremi nello spazio multi-scala, assegna direzione e descrittori a questi punti estremi, rendendoli invarianti a scala e rotazione.

I punti caratteristici nelle immagini di diverse telecamere vengono abbinati a coppie per determinare la loro corrispondenza spaziale. Questa fase in genere utilizza metodi di corrispondenza basati sui descrittori di caratteristiche, come la misurazione della somiglianza di due descrittori di punti caratteristici utilizzando la distanza euclidea o la somiglianza del coseno. Se la somiglianza supera una soglia impostata, vengono considerati una corrispondenza. Durante il processo, è anche necessario considerare la possibilità di false corrispondenze e rimuovere coppie errate utilizzando algoritmi come RANSAC (Random Sample Consensus) per garantire la corrispondenza delle corrispondenze. Ad esempio, utilizzando la distanza euclidea, viene calcolata la distanza in linea retta tra due vettori descrittori di punti caratteristici nello spazio vettoriale, con una minore che indica una maggiore somiglianza.

Dopo aver completato la corrispondenza dei punti caratteristici, la relazione di trasformazione geometrica tra le immagini viene calcolata in base alle coppie di punti abbinati. I modelli comuni includono la trasformazione affine e la trasformazione prospettica. Se la scena è approssimativamente planare, la trasformazione affine può descrivere la relazione di mappatura tra le immagini; se la scena ha profondità, la trasformazione prospettica è più appropriata. I parametri del modello di trasformazione vengono risolti utilizzando algoritmi di ottimizzazione come i minimi quadrati, riducendo al minimo l'errore di posizione dei punti abbinati dopo. Ad esempio, nella trasformazione prospettica, un sistema di equazioni viene costruito utilizzando le coppie di punti abbinati note per risolvere gli 8 parametri che rappresentano la trasformazione prospettica, quindi la precisa relazione di mappatura tra le immagini.

Sulla base del modello di trasformazione calcolato, le immagini provenienti da varie telecamere vengono fuse insieme. Durante il processo di fusione, vengono considerati fattori quali immagine e contrasto e vengono impiegati algoritmi di fusione appropriati, quali la media ponderata e la fusione della piramide laplaciana, per garantire che la transizione tra le immagini sia naturale senza giunture evidenti. Il metodo della media ponderata assegna pesi diversi a ciascun pixel in base all'area di sovrapposizione e alla posizione del pixel, quindi somma i valori dei pixel nella sovrapposizione con pesi per ottenere transizioni fluide. Il metodo della fusione della piramide laplaciana prima scompone l'immagine in diversi livelli di risoluzione della piramide, quindi fonde ogni livello separatamente, infine ricostruisce l'immagine fusa completa.

Attraverso la serie di passaggi precisi e complessi sopra descritti, la tecnologia di unione delle immagini delle telecamere multi-vista può convertire le immagini multiprospettiche in immagini panoramiche, offrendo un potente supporto visivo per vari campi quali la sorveglianza di sicurezza, la realtà virtuale e la guida autonoma.