Ko'p ko'rinishdagi kamera tasvirini tikish texnologiyasi printsipi

The Ko'p xonali tasvirni tikish texnologiyasi turli nuqtai nazardan olingan tasvirlarni to'liq, izchil keng maydonga birlashtirishga qaratilgan. Asosiy printsip quyidagi asosiy bosqichlarni o'z ichiga oladi:

Ko'p kamerali tizimdagi kameralar bir vaqtning o'zida turli qismlarining tasvirlarini olish uchun sinxron tarzda ishga tushiriladi. Bu suratga olingan tasvirlarning vaqtinchalik izchilligini taʼminlash, suratga olish vaqtidagi vaqt farqlari tufayli sahnadagi dinamik obʼyektlarning notoʻgʻri hizalanishi yoki xiralashishining oldini olish uchun kameralar oʻrtasida aniq soat sinxronizatsiyasini talab qiladi.

Kameralar tomonidan olingan har bir tasvir uchun xususiyatlarni ajratib olish algoritmlari asosiy xususiyat nuqtalarini aniqlash uchun ishlatiladi. Umumiy xususiyatlarni ajratib olish algoritmlari orasida SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) va SURF (Speeded Up Robust Features) mavjud. Ushbu algoritmlar turli yorug'lik, masshtab va aylanish o'zgarishlari ostida tasvirning burchaklari va qirralari kabi xususiyatlarni to'g'ri aniqlay oladi, bu esa keyingi tasvirni moslashtirish uchun asos yaratadi. Masalan, SIFT ko'p masshtabli fazoda ekstremum nuqtalarini aniqlash uchun Gauss farq piramidasini quradi, bu ekstremum nuqtalarga yo'nalish va deskriptorlarni tayinlaydi va ularni masshtab va aylanish uchun o'zgarmas qiladi.

Turli kameralardagi tasvirlardagi xususiyat nuqtalari ularning fazoviy muvofiqligini aniqlash uchun juftlik bilan moslashtiriladi. Bu bosqich odatda xususiyat deskriptoriga asoslangan moslashtirish usullaridan foydalanadi, masalan, Evklid masofasi yoki kosinus o'xshashligi yordamida ikkita xususiyat nuqtasi deskriptorlarining o'xshashligini o'lchash. Agar o'xshashlik belgilangan chegaradan oshsa, ular mos deb hisoblanadi. Jarayon davomida, shuningdek, noto'g'ri moslik ehtimolini ko'rib chiqish va mos kelishini ta'minlash uchun RANSAC (Tasodifiy namuna konsensus) kabi algoritmlardan foydalangan holda noto'g'ri juftlarni olib tashlash kerak. Masalan, Evklid masofasidan foydalanib, vektor fazodagi ikkita xususiyat nuqtasi deskriptor vektorlari orasidagi to'g'ri chiziqli masofa hisoblab chiqiladi, kichikroq o'xshashlik yuqoriroq ekanligini ko'rsatadi.

Xususiyat nuqtasini moslashtirishni tugatgandan so'ng, tasvirlar orasidagi geometrik o'zgarish munosabatlari mos keladigan nuqta juftliklari asosida hisoblanadi. Umumiy modellarga afin transformatsiyasi va istiqbolli transformatsiya kiradi. Agar sahna taxminan tekislik bo'lsa, affin transformatsiyasi tasvirlar orasidagi xaritalash munosabatlarini tasvirlashi mumkin; agar sahna chuqurlikka ega bo'lsa, istiqbolni o'zgartirish ko'proq mos keladi. Transformatsiya modelining parametrlari eng kichik kvadratlar kabi optimallashtirish algoritmlari yordamida hal qilinadi, keyin mos keladigan nuqtalarning joylashuv xatosini minimallashtiradi. Masalan, istiqbolli transformatsiyada perspektiv konvertatsiyani ifodalovchi 8 ta parametrni yechish uchun maʼlum mos keluvchi nuqta juftlari yordamida tenglamalar tizimi tuziladi va shu bilan tasvirlar oʻrtasidagi aniq xaritalash aloqasi aniqlanadi.

Hisoblangan transformatsiya modeliga asoslanib, turli kameralardagi tasvirlar birlashtiriladi. Birlashtirish jarayonida tasvir va kontrast kabi omillar ko'rib chiqiladi va tasvirlar orasidagi o'tishni sezilarli tikuvlarsiz tabiiy bo'lishini ta'minlash uchun vaznli o'rtacha va Laplas piramidasi sintezi kabi tegishli termoyadroviy algoritmlardan foydalaniladi. O'rtacha tortish usuli har bir pikselga bir-birining ustiga tushadigan maydon va piksel joylashuvi asosida turli og'irliklarni tayinlaydi, so'ngra silliq o'tishlarga erishish uchun og'irliklar bilan bir-biriga yopishgan piksel qiymatlarini jamlaydi. Laplas piramidasining termoyadroviy usuli avval tasvirni turli o'lchamdagi piramida qatlamlariga ajratadi, so'ngra har bir qatlamni alohida-alohida birlashtiradi va nihoyat to'liq birlashtirilgan tasvirni qayta tiklaydi.

Yuqoridagi ketma-ket aniq va murakkab qadamlar orqali ko'p ko'rinishli kamera tasvirini tikish texnologiyasi ko'p istiqbolli tasvirlarni panoramali tasvirlarga aylantirishi mumkin, bu xavfsizlik nazorati, virtual haqiqat va avtonom haydash kabi turli sohalar uchun kuchli vizual yordam beradi.