Görüntü birleştirme için yeni algoritma ile daha iyi panoramalar

Yeni bir algoritma, görüntü birleştirmeyi iyileştirerek daha iyi panoramalar sağlayabilir

Endüstriyel ve Uygulamalı Matematik Derneği bir rapor yayınladı kâğıt panoramalar oluştururken görüntü harmanlamayı iyileştirecek, görüntü birleştirme için yeni bir matematiksel model öneren birkaç matematik profesörü tarafından yazılmıştır.

Matematik profesörleri daha iyi panoramalar için yeni görüntü birleştirme algoritması öneriyor.

Panoramik fotoğrafçılık popüler ama arkasındaki bilim zor

Panoramik görüntüler, bu tür yerleşik işlevsellik sunan birçok tüketici kamerası ve hatta cep telefonu olduğundan popüler hale geldi. Yine de bu nispeten yeni bir alandır ve geliştirilecek çok fazla alan vardır.

Panoramik bir görüntü, görüntü birleştirme adı verilen işlemle, en az iki küçük görüntünün bir araya getirilmesiyle oluşturulur. Birleştirme iki aşamada gerçekleşir: İlk olarak görüntüler, örtüşen alandaki bazı ortak noktalar açısından analiz edilir ve bu, görüntü hizalama alanıdır. Görüntülerin hizalanmasından sonraki ikinci aşama, bileşenlerin kusursuz bir şekilde birleştirildiği görüntü harmanlamadır. İlk görüntülerin her biri farklı koşullarda çekilmişse (örneğin, kamera Otomatik moda geçirilmişse), pozlama, ışık ve renkler açısından büyük ölçüde farklılık gösterebilir, dolayısıyla ortaya çıkan panoramada bir geçiş alanı görülebilir.

Matematik profesörleri panoramaları birleştirmenin ardındaki bilimi araştırıyor ve geliştiriyor

Çin'in Şanghay kentindeki Tongji Üniversitesi'nden Wei Wang ve Hong Kong Baptist Üniversitesi'nden Michael Ng olmak üzere birkaç matematik profesörü, Endüstriyel ve Uygulamalı Matematik Derneği (SIAM) tarafından yayınlanan 'Görüntü Birleştirme için Değişken Bir Yaklaşım I' adlı bir makalenin yazarıdır. ). Yeni bir yaklaşım önererek dikişin görüntü harmanlama kısmını ele alıyorlar.

İki profesör, hem ağırlıklandırma maskesi fonksiyonunu hem de birleştirilmiş görüntüyü birlikte belirlemek için bir enerji fonksiyonu içeren dikiş işlemine yönelik değişken bir yaklaşım önermektedir. Ayrıca, dikiş işleminde farklı görüntülerin renk tutarsızlıklarıyla başa çıkmak için yeni bir renk düzeltme prosedürü sunuyor ve üzerinde çalışıyorlar.

Daha iyi panoramalar ve daha fazlası: kalitesiz görüntülerden faydalanılması, tıbbi ve video alanlarında kullanımın genişletilmesi

Araştırmacılar iyimser çünkü modelleri bozulmuş veya lokalize eksik parçalara veya tıkanıklıklara sahip görüntüleri işleyebiliyor. İçerik olarak hedef panoramaya benzer başka net görüntüler sağlanarak, önerilen matematiksel model kullanılarak hasarlı görüntülerin bir araya getirilmesi mümkün olmalıdır.

Her üniversite araştırması gibi bu da daha ileri araştırmalarla geliştirilebilecek bir adımdır. Bu varyasyonel yaklaşımın genişletilmesiyle, tıbbi görüntüleme uygulamalarında kullanılan üç boyutlu görüntü birleştirmenin ve ayrıca bilgisayar uygulamalarında video birleştirmenin üstesinden gelinmesi ihtimali vardır.