Fisheye-sömnadsteknik är en vanlig bildbehandlingsteknik som huvudsakligen används för att sammanfoga och sammanfoga bilder tagna av flerafisheye-linsertill panoramabilder eller bilder med andra specifika visuella effekter, och har brett tillämpningsvärde.
På grund av fisheye-objektivens distorsionsegenskaper är det första problemet som fisheye-sömnadstekniken måste hantera i praktiska tillämpningar distorsion. När vi hanterar distorsion står vi främst inför följande utmaningar:
1.Noggrannhetsutmaningar för korrigering av stora distorsioner
Avbildning med fisheye-objektiv har allvarlig tunn- eller kuddformad distorsion, och det är inte lätt att korrigera den till bildens geometri under normal betraktningsvinkel. Korrigeringsprocessen kräver att distorsionsparametrarna bestäms noggrant och att lämpliga geometriska transformationer tillämpas för att återställa bildens verkliga form.
Fisheye-objektiv av olika modeller och parametrar producerar dock olika distorsionsmönster, vilket gör det svårt att korrigera dem exakt med en enhetlig, högprecisionsgenerell modell, vilket kräver specifika algoritmer och tekniker.
Fisheye-objektiv har kraftig tunn- eller kuddeformad distorsion
2.Extraktion av bildfunktionspunkter är svårt
På grund av komplexiteten och den höga distorsionen hosfiskögabilder blir fördelningen av funktionspunkter i bilden oregelbunden och kraftigt deformerad, vilket gör det svårare att extrahera funktionspunkter, vilket är en utmaning för bildsammanfogningsalgoritmer baserade på funktionsmatchning.
Funktioner som är lätta att identifiera och matcha i normalvybilder kan genomgå förändringar som sträckning, kompression och förskjutning i fisheye-bilder, vilket gör det svårt för algoritmer för funktionsextraktion att exakt extrahera stabila och representativa funktionspunkter. Därför är det lätt att få avvikelser eller otillräckliga matchningar när man utför funktionsmatchning mellan flera fisheye-bilder.
3.Utmaningar med realtidsbearbetning och effektivitet
I scenarier som kräver realtidsövervakning och bearbetning, särskilt i tillämpningar med hög upplösning och stort synfält, är snabb och noggrann bearbetning av fisheye-distorsion en utmaning, vilket kräver effektiva algoritmer och datorkraft för att uppnå fisheye-sömnadseffekter i realtid. Till exempel, vid realtidsövervakning eller VR-scenroaming, är det nödvändigt att snabbt korrigera distorsion och slutföra sömmningen.
Beräkningskomplexiteten hos komplexa algoritmer för distorsionskorrigering och sammanfogning är dock för stor. För att kunna slutföra högprecisionsbearbetning på kort tid finns det höga krav på hårdvaruberäkningskraft och algoritmoptimering. Om realtidskraven inte kan uppfyllas kommer applikationen att uppleva frysningar och fördröjningar, vilket påverkar användarupplevelsen.
Det finns svårigheter med snabb och noggrann bearbetning av fisheye-distorsion
4.Svårigheter att koordinera skillnader från olika perspektiv
Fisheye-objektivkan ta bilder med extremt breda betraktningsvinklar. När man sammanfogar flera fisheye-bilder blir betraktningsvinklarna och motsvarande distorsioner för olika bilder olika. Till exempel är distorsionen vanligtvis mindre nära linsens mitt, men mer uppenbar vid linsens kant.
Hur man koordinerar dessa skillnader så att den sammanfogade panoramabilden ser naturlig och rimlig ut som helhet, utan bildförvrängning och logiska missförstånd orsakade av felaktig perspektivkoppling, är också en stor utmaning. Till exempel, när man sammanfogar fisheye-bilder av inomhusscener tagna från olika vinklar, är det lätt att se abrupta perspektivförändringar nära kanten.
5.Svårigheter att bearbeta överlappande områden i bilder
Vid fisheye-sömnad leder distorsion till komplex deformation av innehåll i överlappande områden i bilder. För att uppnå naturlig och sömlös sammanslagning är det nödvändigt att beakta effekten av skillnader i distorsionsnivåer på olika platser på sammanslagningseffekten.
Konventionella fusionsmetoder som enkel viktad medelvärdesberäkning kan ofta inte anpassa sig till sådana komplexa distorsioner och kan resultera i tydliga stygnmärken, onaturliga färgövergångar eller diskontinuerliga objektkonturer, spökbilder och distorsion i fusionsområdet. Till exempel, när man syr fisheye-bilder av landskap, om himlen och marken inte hanteras väl i det överlappande området, kommer problem som färgdiskontinuitet och stel scensyning att uppstå.
De överlappande områdena i fisheye-förvrängda bilder är svåra att hantera
6.Utmaningar med miljöfaktorer som ljus
Under olika miljöförhållanden kommer faktorer som ljus och scenkomplexitet att påverka distorsionens prestanda, vilket ökar komplexiteten i distorsionsbearbetningen. Samtidigt kommer ljusstyrkeskillnaden mellan olika objektiv också att försämra kvaliteten på den sammanfogade videon, och en effektiv ljusstyrkekompensationsalgoritm behövs för att lösa detta problem.
7.Inverkan av olika linskvalitet
Kvaliteten påfisheye-objektivhar också stor inverkan på distorsionsbearbetningen. Lågkvalitativa objektiv gör det svårt att korrigera distorsionen.
Sammanfattningsvis står fisheye-sömnadstekniken inför många utmaningar när det gäller att hantera distorsion. Vid tillämpning är det nödvändigt att överväga dessa utmaningar noggrant och anta motsvarande behandlingsmetoder, samt välja lämpliga korrigeringsalgoritmer och tekniska medel för att förbättra sömnadseffekten och bildkvaliteten.
Slutliga tankar:
ChuangAn har utfört den preliminära designen och produktionen av fisheye-objektiv, som används flitigt inom olika områden. Om du är intresserad av eller har behov av fisheye-objektiv, vänligen kontakta oss så snart som möjligt.
Publiceringstid: 6 juni 2025
