Принцип технологии сшивания изображений с многоракурсной камеры

The Мультирум Технология сшивания изображений направлена на объединение изображений, снятых с разных точек зрения, в целостный, связный широкоугольный снимок. Основной принцип включает в себя следующие ключевые шаги:

Камеры в многокамерной системе запускаются синхронно для захвата изображений различных частей в один и тот же момент. Это требует точной синхронизации часов между камерами для обеспечения временной согласованности захваченных изображений, предотвращая несовпадение или размытие динамических объектов сцены из-за разницы во времени съемки.

Для каждого изображения, снятого камерами, алгоритмы извлечения признаков используются для определения важных точек признаков в. Распространенные алгоритмы извлечения признаков включают SIFT (масштабно-инвариантное преобразование признаков) и SURF (ускоренные надежные признаки). Эти алгоритмы могут точно идентифицировать такие признаки, как углы и края на изображении при различном освещении, масштабе и изменении поворота, обеспечивая основу для последующего сопоставления изображений. Например, SIFT строит гауссову пирамиду разностей для обнаружения точек экстремума в многомасштабном пространстве, назначает направление и дескрипторы этим точкам экстремума, делая их инвариантными к масштабу и повороту.

Точки объектов на изображениях с разных камер сопоставляются попарно для определения их пространственного соответствия. На этом этапе обычно используются методы сопоставления на основе дескрипторов объектов, такие как измерение сходства двух дескрипторов точек объектов с использованием евклидова расстояния или косинусного сходства. Если сходство превышает установленный порог, они считаются совпадением. В ходе процесса также необходимо учитывать возможность ложных совпадений и удалять ошибочные пары с использованием алгоритмов, таких как RANSAC (Random Sample Consensus), чтобы гарантировать совпадения. Например, с использованием евклидова расстояния вычисляется прямолинейное расстояние между двумя векторами дескрипторов точек объектов в векторном пространстве, причем меньшее значение указывает на большее сходство.

После завершения сопоставления точек объектов геометрическое соотношение преобразования между изображениями вычисляется на основе сопоставленных пар точек. Распространенные модели включают аффинное преобразование и перспективное преобразование. Если сцена приблизительно плоская, аффинное преобразование может описать соотношение отображения между изображениями; если сцена имеет глубину, перспективное преобразование является более подходящим. Параметры модели преобразования решаются с использованием алгоритмов оптимизации, таких как наименьшие квадраты, минимизируя ошибку положения сопоставленных точек после. Например, при перспективном преобразовании система уравнений строится с использованием известных сопоставленных пар точек для решения для 8 параметров, представляющих перспективное преобразование, тем самым точное соотношение отображения между изображениями.

На основе вычисленной модели преобразования изображения с разных камер объединяются. В процессе объединения учитываются такие факторы, как изображение и контраст, и применяются соответствующие алгоритмы объединения, такие как взвешенное усреднение и слияние пирамид Лапласа, чтобы обеспечить естественный переход между изображениями без заметных швов. Метод взвешенного усреднения назначает разные веса каждому пикселю на основе области перекрытия и положения пикселя, а затем суммирует значения пикселей в перекрытии с весами для достижения плавных переходов. Метод слияния пирамид Лапласа сначала разлагает изображение на слои пирамиды с различным разрешением, затем объединяет каждый слой по отдельности и, наконец, восстанавливает полное слитое изображение.

Благодаря вышеописанной серии точных и сложных шагов технология сшивания изображений с многоракурсных камер позволяет преобразовывать многоракурсные изображения в панорамные изображения, обеспечивая мощную визуальную поддержку для различных областей, таких как видеонаблюдение, виртуальная реальность и автономное вождение.