マルチビューカメラ画像合成技術の原理

の マルチルーム 画像ステッチング技術は、さまざまな視点から撮影した画像を、完全で一貫した広視野に統合することを目的としています。基本原理には、次の主要な手順が含まれます。

マルチカメラ システム内のカメラは同期してトリガーされ、同時にさまざまな部分の画像を撮影します。撮影時の時間差によるシーン内の動的なオブジェクトのずれやぼやけを防ぐために、撮影画像の時間的な一貫性を確保するために、カメラ間の正確なクロック同期が必要です。

カメラで撮影された各画像では、特徴抽出アルゴリズムを使用して、画像内の目立つ特徴点が識別されます。一般的な特徴抽出アルゴリズムには、SIFT (スケール不変特徴変換) と SURF (高速化ロバスト特徴) があります。これらのアルゴリズムは、さまざまな照明、スケール、回転の変化の下で、画像の角やエッジなどの特徴を正確に識別し、その後の画像マッチングの基礎を提供します。たとえば、SIFT はガウス差分ピラミッドを構築して、マルチスケール空間内の極値点を検出し、これらの極値点に方向と記述子を割り当てて、スケールと回転に対して不変にします。

異なるカメラからの画像の特徴点は、空間的な対応関係を決定するためにペアでマッチングされます。このステップでは通常、ユークリッド距離またはコサイン類似度を使用して 2 つの特徴点記述子の類似性を測定するなど、特徴記述子ベースのマッチング方法が使用されます。類似性が設定されたしきい値を超えると、一致していると見なされます。プロセス中は、誤った一致の可能性を考慮し、RANSAC (Random Sample Consensus) などのアルゴリズムを使用して誤ったペアを削除し、一致の信頼性を保証する必要もあります。たとえば、ユークリッド距離を使用して、ベクトル空間内の 2 つの特徴点記述子ベクトル間の直線距離が計算され、距離が小さいほど類似性が高いことを示します。

特徴点のマッチングが完了したら、マッチングした点のペアに基づいて画像間の幾何学的変換関係を計算します。一般的なモデルには、アフィン変換と透視変換があります。シーンがほぼ平面の場合、アフィン変換で画像間のマッピング関係を記述できます。シーンに奥行きがある場合は、透視変換の方が適しています。変換モデルのパラメータは、最小二乗法などの最適化アルゴリズムを使用して解決され、マッチング後の点の位置誤差が最小化されます。たとえば、透視変換では、既知のマッチング点のペアを使用して方程式システムを構築し、透視変換を表す 8 つのパラメータを解き、画像間の正確なマッピング関係を導きます。

計算された変換モデルに基づいて、さまざまなカメラからの画像が融合されます。融合プロセスでは、画像やコントラストなどの要素が考慮され、加重平均やラプラシアン ピラミッド融合などの適切な融合アルゴリズムが採用され、画像間の遷移が自然で継ぎ目が目立たないようにします。加重平均法では、重なり合う領域とピクセルの位置に基づいて各ピクセルに異なる重みを割り当て、次に重なり合う部分のピクセル値を重み付きで合計して、スムーズな遷移を実現します。ラプラシアン ピラミッド融合法では、まず画像を異なる解像度のピラミッド レイヤーに分解し、次に各レイヤーを個別に融合して、最後に完全な融合画像を再構築します。

上記の一連の正確かつ複雑な手順により、マルチビューカメラ画像ステッチング技術は、多視点画像をパノラマ画像に変換し、セキュリティ監視、仮想現実、自動運転などのさまざまな分野に強力な視覚サポートを提供します。