Zasada działania technologii łączenia obrazów z kamer wielowidokowych

Ten Wielopokojowe technologia zszywania obrazów ma na celu łączenie obrazów uchwyconych z różnych perspektyw w kompletne, spójne szerokie pole. Podstawowa zasada obejmuje następujące kluczowe kroki:

Kamery w systemie wielokamerowym są wyzwalane synchronicznie, aby uchwycić obrazy różnych części w tym samym momencie. Wymaga to precyzyjnej synchronizacji zegara między kamerami, aby zapewnić spójność czasową uchwyconych obrazów, zapobiegając rozbieżnościom lub rozmyciu dynamicznych obiektów sceny z powodu różnic czasowych w fotografowaniu.

Dla każdego obrazu uchwyconego przez kamery algorytmy ekstrakcji cech są używane do identyfikacji głównych punktów cech w. Typowe algorytmy ekstrakcji cech obejmują SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) i SURF (Speeded Up Robust Features). Algorytmy te mogą dokładnie identyfikować cechy, takie jak rogi i krawędzie na obrazie przy różnym oświetleniu, skali i zmianach obrotu, zapewniając podstawę do późniejszego dopasowywania obrazu. Na przykład SIFT buduje piramidę różnic Gaussa w celu wykrywania punktów ekstremalnych w przestrzeni wieloskalowej, przypisuje kierunek i deskryptory tym punktom ekstremalnym, czyniąc je niezmiennymi względem skali i obrotu.

Punkty charakterystyczne na obrazach z różnych kamer są dopasowywane parami, aby określić ich przestrzenną korespondencję. Ten krok zazwyczaj wykorzystuje metody dopasowywania oparte na deskryptorach cech, takie jak mierzenie podobieństwa dwóch deskryptorów punktów charakterystycznych przy użyciu odległości euklidesowej lub podobieństwa cosinusowego. Jeśli podobieństwo przekracza ustalony próg, są one uznawane za pasujące. Podczas procesu konieczne jest również rozważenie możliwości fałszywych dopasowań i usunięcie błędnych par przy użyciu algorytmów takich jak RANSAC (Random Sample Consensus), aby zapewnić zgodność dopasowań. Na przykład przy użyciu odległości euklidesowej obliczana jest odległość w linii prostej między dwoma wektorami deskryptorów punktów charakterystycznych w przestrzeni wektorowej, przy czym mniejsza wskazuje na większe podobieństwo.

Po zakończeniu dopasowywania punktów charakterystycznych, zależność transformacji geometrycznej między obrazami jest obliczana na podstawie dopasowanych par punktów. Typowe modele obejmują transformację afiniczną i transformację perspektywiczną. Jeśli scena jest w przybliżeniu płaska, transformacja afiniczna może opisać zależność mapowania między obrazami; jeśli scena ma głębię, bardziej odpowiednia jest transformacja perspektywiczna. Parametry modelu transformacji są rozwiązywane za pomocą algorytmów optymalizacji, takich jak najmniejsze kwadraty, minimalizując błąd położenia dopasowanych punktów po. Na przykład w transformacji perspektywicznej układ równań jest konstruowany przy użyciu znanych dopasowanych par punktów, aby rozwiązać 8 parametrów reprezentujących transformację perspektywiczną, a tym samym dokładną zależność mapowania między obrazami.

Na podstawie obliczonego modelu transformacji obrazy z różnych kamer są łączone ze sobą. Podczas procesu łączenia brane są pod uwagę takie czynniki, jak obraz i kontrast, a odpowiednie algorytmy łączenia, takie jak uśrednianie ważone i łączenie piramid Laplace'a, są stosowane w celu zapewnienia, że przejście między obrazami jest naturalne i bez zauważalnych szwów. Metoda uśredniania ważonego przypisuje różne wagi do każdego piksela na podstawie nakładającego się obszaru i położenia piksela, a następnie sumuje wartości pikseli w nakładaniu się z wagami, aby uzyskać płynne przejścia. Metoda łączenia piramid Laplace'a najpierw rozkłada obraz na różne warstwy piramid o różnej rozdzielczości, następnie łączy każdą warstwę osobno, a na końcu rekonstruuje cały połączony obraz.

Dzięki opisanej powyżej serii precyzyjnych i złożonych kroków technologia łączenia obrazów z wielu kamer umożliwia konwersję obrazów wieloperspektywicznych na obrazy panoramiczne, zapewniając zaawansowane wsparcie wizualne w takich dziedzinach, jak nadzór bezpieczeństwa, rzeczywistość wirtualna i autonomiczne prowadzenie pojazdów.