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如何實現這些類型的圖像處理方法

倩倩 ? 來源:機器視覺沙龍 ? 作者:機器視覺沙龍 ? 2022-08-30 16:18 ? 次閱讀
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// 使用成像軟件,可以組合多張圖像,顯示更多細節。常用的兩種方法是圖像拼接和景深合成。圖像拼接是將多張圖像拼接成較大圖像的過程。這種類型的圖像通常稱為鑲嵌圖或全景圖。景深合成是指拍攝一系列相同場景的圖像,將這些圖像進行疊加,融合成為單張圖像。這個過程可以使每張單一圖像都處于焦點區域,從而形成一張整體聚焦的圖像。這篇文章介紹了如何實現這些類型的圖像處理方法以及開始采用這些方法需要滿足的條件。

1

圖像拼接

有兩種主要方法可以將圖像數據融合成較大的圖像。第一種方法是使用一臺相機拍攝并組合拍攝的圖像。第二種方法是使用組合相機拍攝一系列圖像,最好同時拍攝,然后將這些圖像融合成一張較大的圖像。這種圖像組合被稱為鑲嵌圖,鑲嵌圖一詞源于一張由多種材料組合而成的藝術圖片。在數字成像中,鑲嵌圖是指使用軟件拼接在一起的一組圖像。

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重 疊

圖像拼接至少需要兩張圖像才能構建一張鑲嵌圖。圖像拼接就像拼圖游戲,如果兩張圖像有匹配的部分,就可以拼接起來。匹配兩張圖像的圖像數據量稱為重疊或重疊圖像數據。重疊是指每張圖像中彼此匹配的像素數。這意味著,每張圖像都有特定區域與另一張圖像重疊,并減少每張圖像內的唯一像素。在以往的解決方案中,最多需要重疊80%的圖像才能實現合適的效果。 在圖2中,兩張拼接的圖像與所成像的部分景觀有一些重疊。這兩張圖像拼接在一起,清楚地表明哪些區域不包含唯一信息。這說明了校準不當可能引起的問題。將實時傳感器數據與確定性觸發結合使用,可確保最小的重疊,增加可以從鑲嵌圖中的每張圖像收集的最大數量的唯一數據。

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為什么圖像拼接可以提高航空成像的質量?

由于像素寬度非常重要,將相機組合在一起將像素寬度有效加倍,可能有助于提高成像質量。并排安裝兩臺相機時,需要很高的精度,以最大程度地減少構成鑲嵌圖像的重疊。圖3中顯示了一個2000萬像素相機和一組正確同步的900萬像素相機之間的區別。

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如需了解重疊如何在航空成像中發揮重要作用,請閱讀白皮書《在航空成像中使用單臺相機還是多臺相機》(下載鏈接:https://www.lumenera.com/media/wysiwyg/documents/casestudies/Using_Single_vs_Multi_Cameras_in_Aerial_Imaging-White_Paper.pdf)。該白皮書介紹了航空成像系統中多臺相機的使用情況,通過使用雙目成像來組合多張圖像。這種類型的成像策略可以增加視覺系統可以捕獲的有效像素寬度,但生成正確的鑲嵌圖需要確保正確對齊、同步和圖像重疊。

對 齊

多臺相機共同使用的相機位置對整個視覺系統至關重要。在航空成像等應用中,添加第二臺或第三臺相機可以極大地提高整個視覺系統的分辨率,因此必須對齊相機,從而在相機之間產生適當的重疊量。如果重疊過多,視覺系統會降低分辨率并實際縮小鑲嵌圖。

2

景深合成

景深合成并不是在相機或目標移動時拍攝圖像以創建更大的圖像,而是在分辨率和尺寸相同的情況下,改進圖像數據。可以拍攝一系列圖像并通過算法或手動方式從每張圖像中選取焦點所在區域,從而形成深焦取景,實現圖像數據升級。 使用景深合成后,整張圖像看起來會更清晰。這種類型的圖像處理對于具有大量深度但需要分析全部內容的圖像至關重要。景深合成的原始成分來自相機在不同焦點處拍攝的一系列圖像。可以是任意數量的圖像。 景深合成一般平均需要大約六張圖像才能獲得一個比較好的焦點范圍,以便從后往前捕獲焦點目標。但是,捕獲的焦點目標會因相機的實際設置、光圈(最重要)和被成像目標的實際深度而不同。圖4顯示了在不同焦點處拍攝的一組圖像,合并后形成一張完全聚焦的清晰圖像。

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圖像質量的重要性

防止圖像數據質量下降的最佳方法是以RAW格式捕獲圖像,而非使用.JPEG等格式的文件。RAW圖像使用無損數據壓縮技術。采用該技術,文件體積會更大(通常大2-6倍),但會保留更多的細節。這種類型的文件可以有多種文件類型,擴展名為.DNG、.TIF等。標準原始圖像格式為.TIF,但許多相機制造商會采用自己擁有的圖像格式。Teledyne Imaging提供的軟件支持TIF和其他無損壓縮格式,例如Windows位圖。

圖像的位深度也可以從典型的8位相機輸出增加到12或14位。如需了解位深如何影響圖像數據的更多信息,請訪問我們的博文《深入了解位深》(文章鏈接:https://www.lumenera.com/blog/bit-depth)。如果位深度較高,可以進行圖像處理,對圖像數據進行更多控制,例如降噪和銳化。在圖像后期處理過程中控制更多參數有助于圖像拼接和景深合成等應用。

審核編輯 :李倩

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原文標題:巧用景深合成&圖像拼接技術,輕松get高質量圖像

文章出處:【微信號:機器視覺沙龍,微信公眾號:機器視覺沙龍】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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