Megastereo – Панорамы С Глубиной

Disney Research совершила прорыв в реализации метода получения информации о глубине с помощью простого сканирования сцены камерой. Изображения также могут быть сшиты вместе для создания панорам высокого разрешения с 3D-информацией или без нее.

Мы все пробуем свои силы в панорамном снимке – просто перемещаем камеру по кругу, а затем используем какое-то программное обеспечение для автоматического сшивания, чтобы собрать мозаику. Вычислительная фотография имеет несколько алгоритмов, которые будут выполнять сшивание автоматически, автоматически идентифицируя одни и те же объекты на каждой фотографии, а затем применяя преобразование с учетом измененной точки зрения. Для идеальной панорамы вам нужно повернуть камеру вокруг ее оптического центра, т. Е. Просто повернуть камеру. 

Однако, если вы просто повернете камеру вокруг себя, вы не получите никаких эффектов параллакса – вот почему это облегчает сшивание. Если вы хотите получить 3D-информацию из последовательности снимков, вам нужен параллакс. Это означает вращение камеры, установленной на смещенном рычаге, или просто перемещение камеры по дуге в вытянутой руке. Большая проблема с этим методом заключается в том, что параллакс затрудняет совмещение мозаики, и именно над этой проблемой работает исследовательская группа. 

Хорошей новостью является то, что методы обобщаются на диапазон положений камеры и, следовательно, на различные типы панорамы. Цитата из газеты:

“Как показали результаты, наш вклад решает центральные проблемы существующих методов как для создания стерео – и моноскопической панорамы, так и для любого метода многоперспективной визуализации, основанного на сшивании, такого как рентгеновские щели, выдвижные или общие линейные камеры.”

Теперь пришло время посмотреть удивительное видео о том, чего может достичь их новая техника:

Этот метод описан в статье, которая будет представлена на конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), 25-27 июня, в Портленде, штат Орегон. Это сложный многоступенчатый алгоритм, который явно потребовал много работы, чтобы получить правильный результат. По сути, дополнительная работа-это внимание к деталям и использование более сложных методов для исправления искажений и определения положения камеры. Первый набор шагов исправляет изображения на предмет искажений объектива и камеры. Затем используется восходящая выборка на основе потока для добавления частей изображения, которые в противном случае могли бы отсутствовать в панораме. Это создает свободное от артефактов сшивание изображений вместе в моно-или стереопанораму. 

“Мы продемонстрировали решение для создания высококачественных стереопанорам с разрешением мегапикселей. С этой целью мы внесли два основных вклада: во-первых, мы разработали специально разработанные методы коррекции входных данных. Мы предложили методы коррекции ориентации камеры, устранения нежелательного вертикального параллакса и получения компактного представления. Во-вторых, мы используем оптический поток для повышения углового входного разрешения, чтобы генерировать оптимальное количество лучей для заданного выходного разрешения на лету, эффективно разрешая сглаживание.”

Если вы хотите уточнить детали, прочитайте статью. Вероятно, существует множество реальных приложений, в которые вы могли бы применить эту технику, но для этого все равно требуется больше вычислительной мощности, чем в мобильном телефоне. 

Более общий момент заключается в том, что он демонстрирует, сколько информации содержится в наборе изображений и как это можно использовать для создания не просто панорамы, а стереопанорамы с высоким разрешением. Вычислительная фотография только началась.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *