Bessere Panoramen mit neuem Algorithmus zum Zusammenfügen von Bildern

Ein neuer Algorithmus könnte das Zusammenfügen von Bildern verbessern und zu besseren Panoramen führen

Die Gesellschaft für Industrielle und Angewandte Mathematik veröffentlichte a Krepppapier geschrieben von ein paar Mathematikprofessoren, die neue mathematische Modelle für das Zusammenfügen von Bildern vorschlagen, die die Bildüberblendung bei der Erstellung von Panoramen verbessern sollen.

Mathematikprofessoren schlagen neuen Bild-Stitching-Algorithmus für bessere Panoramen vor.

Panoramafotografie ist beliebt, die Wissenschaft dahinter ist hart

Panoramabilder erfreuen sich zunehmender Beliebtheit, da es viele Consumer-Kameras und sogar Mobiltelefone gibt, die über eine solche integrierte Funktionalität verfügen. Dennoch ist dies ein relativ neuer Bereich, in dem noch viel Raum für Verbesserungen besteht.

Ein Panoramabild wird aus mindestens zwei kleineren Bildern erstellt, die zusammengefügt werden. Dieser Vorgang wird Bildzusammenfügung genannt. Das Zusammenfügen erfolgt in zwei Schritten: Zuerst werden die Bilder auf einige gemeinsame Punkte im Überlappungsbereich analysiert. Dies ist der Bildausrichtungsbereich. Der zweite Schritt nach der Ausrichtung der Bilder ist die Bildüberblendung, bei der die Komponenten nahtlos kombiniert werden. Wenn jedes der ersten Bilder unter unterschiedlichen Bedingungen aufgenommen wurde, beispielsweise wenn die Kamera auf den Automatikmodus eingestellt war, können Belichtung, Licht und Farben stark variieren, sodass im resultierenden Panorama möglicherweise ein Übergangsbereich zu sehen ist.

Mathematikprofessoren erforschen und verbessern die Wissenschaft hinter der Zusammenstellung von Panoramen

Ein paar Mathematikprofessoren, Wei Wang von der Tongji-Universität in Shanghai, China, und Michael Ng von der Hong Kong Baptist University, haben einen Artikel mit dem Titel „A Variational Approach for Image Stitching I“ verfasst, der von der Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM) veröffentlicht wurde ). Sie befassen sich mit dem Bildmischungsteil des Stitchings und schlagen einen neuen Ansatz vor.

Die beiden Professoren schlagen einen Variationsansatz für den Stitching-Prozess vor, der eine Energiefunktion enthält, um sowohl eine Gewichtungsmaskenfunktion als auch ein zusammengefügtes Bild zu bestimmen. Sie stellen außerdem ein neuartiges Farbkorrekturverfahren vor und untersuchen es, um Farbinkonsistenzen verschiedener Bilder im Stitching-Prozess zu beheben.

Bessere Panoramen und darüber hinaus: Verwendung verschlechterter Bilder, Ausweitung der Verwendung im medizinischen und Videobereich

Die Forscher sind optimistisch, da ihr Modell möglicherweise Bilder verarbeiten kann, die verschlechtert sind oder lokalisierte fehlende Teile oder Verdeckungen aufweisen. Durch die Bereitstellung einiger anderer klarer Bilder, die inhaltlich dem Zielpanorama ähneln, sollte es möglich sein, die beschädigten Bilder mithilfe des vorgeschlagenen mathematischen Modells zusammenzufügen.

Wie jede universitäre Forschung ist dies nur ein Schritt, der durch weitere Forschung verbessert werden kann. Es besteht die Möglichkeit, dass durch die Erweiterung dieses Variationsansatzes das dreidimensionale Zusammenfügen von Bildern, das in medizinischen Bildgebungsanwendungen verwendet wird, und auch das Zusammenfügen von Videos in Computeranwendungen möglich wäre.