Nguyên lý công nghệ ghép ảnh camera đa góc nhìn

Các Nhiều phòng Công nghệ ghép ảnh nhằm mục đích hợp nhất các hình ảnh chụp từ nhiều góc độ khác nhau thành một trường ảnh rộng hoàn chỉnh, mạch lạc. Nguyên tắc cốt lõi bao gồm các bước chính sau:

Các camera trong hệ thống nhiều camera được kích hoạt đồng bộ để chụp ảnh các phần khác nhau của cùng một thời điểm. Điều này đòi hỏi phải đồng bộ hóa đồng hồ chính xác giữa các camera để đảm bảo tính nhất quán về mặt thời gian của các hình ảnh được chụp, ngăn ngừa tình trạng lệch hoặc làm mờ các đối tượng động của cảnh do chênh lệch thời gian khi chụp.

Đối với mỗi hình ảnh được chụp bởi máy ảnh, các thuật toán trích xuất đặc điểm được sử dụng để xác định các điểm đặc điểm nổi bật trong. Các thuật toán trích xuất đặc điểm phổ biến bao gồm SIFT (Biến đổi đặc điểm bất biến theo tỷ lệ) và SURF (Các đặc điểm mạnh mẽ được tăng tốc). Các thuật toán này có thể xác định chính xác các đặc điểm như góc và cạnh trong hình ảnh dưới các thay đổi về ánh sáng, tỷ lệ và xoay khác nhau, cung cấp cơ sở cho việc khớp hình ảnh sau đó. Ví dụ, SIFT xây dựng một kim tự tháp chênh lệch Gauss để phát hiện các điểm cực trị trong không gian đa tỷ lệ, chỉ định hướng và mô tả cho các điểm cực trị này, khiến chúng bất biến theo tỷ lệ và xoay.

Các điểm đặc trưng trong hình ảnh từ các máy ảnh khác nhau được ghép theo từng cặp để xác định sự tương ứng không gian của chúng. Bước này thường sử dụng các phương pháp ghép dựa trên mô tả đặc trưng, chẳng hạn như đo độ tương đồng của hai mô tả điểm đặc trưng bằng khoảng cách Euclidean hoặc độ tương đồng cosin. Nếu độ tương đồng vượt quá ngưỡng đã đặt, chúng được coi là khớp. Trong quá trình này, cũng cần phải xem xét khả năng khớp sai và loại bỏ các cặp lỗi bằng các thuật toán như RANSAC (Sự đồng thuận mẫu ngẫu nhiên) để đảm bảo độ khớp. Ví dụ, sử dụng khoảng cách Euclidean, khoảng cách đường thẳng giữa hai vectơ mô tả điểm đặc trưng trong không gian vectơ được tính toán, với khoảng cách nhỏ hơn biểu thị độ tương đồng cao hơn.

Sau khi hoàn tất việc khớp điểm đặc trưng, mối quan hệ biến đổi hình học giữa các hình ảnh được tính toán dựa trên các cặp điểm khớp. Các mô hình phổ biến bao gồm biến đổi afin và biến đổi phối cảnh. Nếu cảnh gần như phẳng, biến đổi afin có thể mô tả mối quan hệ ánh xạ giữa các hình ảnh; nếu cảnh có chiều sâu, biến đổi phối cảnh phù hợp hơn. Các tham số của mô hình biến đổi được giải quyết bằng các thuật toán tối ưu hóa như bình phương nhỏ nhất, giảm thiểu lỗi vị trí của các điểm khớp sau đó. Ví dụ, trong biến đổi phối cảnh, một hệ phương trình được xây dựng bằng cách sử dụng các cặp điểm khớp đã biết để giải cho 8 tham số biểu diễn phép biến đổi phối cảnh, do đó có mối quan hệ ánh xạ chính xác giữa các hình ảnh.

Dựa trên mô hình biến đổi được tính toán, các hình ảnh từ nhiều camera khác nhau được hợp nhất lại với nhau. Trong quá trình hợp nhất, các yếu tố như hình ảnh và độ tương phản được xem xét và các thuật toán hợp nhất thích hợp, chẳng hạn như tính trung bình có trọng số và hợp nhất kim tự tháp Laplacian, được sử dụng để đảm bảo quá trình chuyển đổi giữa các hình ảnh là tự nhiên mà không có đường nối đáng chú ý. Phương pháp tính trung bình có trọng số gán các trọng số khác nhau cho từng pixel dựa trên diện tích chồng lấn và vị trí pixel, sau đó cộng các giá trị pixel trong phần chồng lấn với các trọng số để đạt được quá trình chuyển đổi mượt mà. Phương pháp hợp nhất kim tự tháp Laplacian đầu tiên phân tích hình ảnh thành các lớp kim tự tháp có độ phân giải khác nhau, sau đó hợp nhất từng lớp riêng biệt, cuối cùng tái tạo lại toàn bộ hình ảnh đã hợp nhất.

Thông qua chuỗi các bước chính xác và phức tạp nêu trên, công nghệ ghép ảnh camera đa góc nhìn có thể chuyển đổi hình ảnh đa góc nhìn thành hình ảnh toàn cảnh, cung cấp hỗ trợ hình ảnh mạnh mẽ cho nhiều lĩnh vực như giám sát an ninh, thực tế ảo và lái xe tự động.