La technologie d'assemblage fisheye est une technique de traitement d'images courante, principalement utilisée pour assembler et fusionner des images prises par plusieurs appareils.objectifs fisheyeen images panoramiques ou à effets visuels spécifiques, et possède une large valeur applicative.
En raison des caractéristiques de distorsion des objectifs fisheye, le premier problème que la technologie d'assemblage d'images fisheye doit résoudre en pratique est la distorsion. Pour traiter la distorsion, nous sommes principalement confrontés aux défis suivants :
1.Défis liés à la précision de la correction des distorsions importantes
L'imagerie par objectif fisheye présente une distorsion importante en barillet ou en coussinet, difficile à corriger pour obtenir une image conforme à la géométrie réelle sous un angle de vision normal. Le processus de correction exige une détermination précise des paramètres de distorsion et l'application de transformations géométriques appropriées afin de restaurer la forme originale de l'image.
Cependant, les objectifs fisheye de modèles et de paramètres différents produisent des distorsions différentes, ce qui rend difficile leur correction précise à l'aide d'un modèle général unifié et de haute précision, nécessitant des algorithmes et des techniques spécifiques.
Les objectifs fisheye présentent une forte distorsion en barillet ou en coussinet.
2.L'extraction des points caractéristiques d'une image est difficile.
En raison de la complexité et de la forte distorsion deœil de poissonDans les images, la distribution des points caractéristiques devient irrégulière et fortement déformée, ce qui rend l'extraction des points caractéristiques plus difficile, ce qui constitue un défi pour les algorithmes d'assemblage d'images basés sur la correspondance des caractéristiques.
Les caractéristiques facilement identifiables et appariées sur des images classiques peuvent subir des modifications telles que l'étirement, la compression et le déplacement sur les images fisheye, ce qui complique l'extraction précise de points caractéristiques stables et représentatifs par les algorithmes d'extraction de caractéristiques. Par conséquent, lors de l'appariement de caractéristiques entre plusieurs images fisheye, les appariements incorrects ou insuffisants sont fréquents.
3.Défis liés au traitement en temps réel et à l'efficacité
Dans les scénarios exigeant une surveillance et un traitement en temps réel, notamment pour les applications haute résolution et à grand champ de vision, le traitement rapide et précis de la distorsion fisheye représente un défi. Il est donc nécessaire de disposer d'algorithmes performants et d'une puissance de calcul importante pour obtenir des effets fisheye en temps réel. Par exemple, lors de la surveillance en temps réel ou de l'exploration de scènes en réalité virtuelle, il est indispensable de corriger rapidement la distorsion et de réaliser l'assemblage des images.
Cependant, la complexité de calcul des algorithmes complexes de correction de distorsion et d'assemblage est trop importante. Pour réaliser un traitement de haute précision en un temps réduit, il est indispensable de disposer d'une puissance de calcul matérielle élevée et d'une optimisation algorithmique poussée. Si les exigences de temps réel ne peuvent être respectées, l'application subira des blocages et des ralentissements, ce qui nuira à l'expérience utilisateur.
Le traitement rapide et précis de la distorsion en œil de poisson présente des difficultés.
4.Difficulté à coordonner les différences de points de vue
Objectifs fisheyeIl est possible de capturer des images avec des angles de vue extrêmement larges. Lors de l'assemblage de plusieurs images fisheye, les angles de vue et les distorsions correspondantes varient d'une image à l'autre. Par exemple, la distorsion est généralement plus faible au centre de l'objectif, mais plus prononcée sur les bords.
Comment coordonner ces différences pour que l'image panoramique assemblée paraisse naturelle et cohérente, sans distorsion ni incohérence due à une mauvaise connexion des perspectives ? C'est un défi majeur. Par exemple, lors de l'assemblage d'images fisheye de scènes d'intérieur prises sous différents angles, on observe facilement des changements de perspective abrupts près des bords.
5.Difficulté à traiter les zones de chevauchement des images
Lors de l'assemblage d'images fisheye, la distorsion entraîne une déformation complexe du contenu dans les zones de chevauchement. Pour obtenir une fusion naturelle et homogène, il est nécessaire de prendre en compte l'impact des différences de distorsion selon les emplacements sur le résultat.
Les méthodes de fusion classiques, comme la moyenne pondérée simple, peinent souvent à s'adapter à ces distorsions complexes et peuvent engendrer des raccords visibles, des transitions de couleurs artificielles, des contours d'objets discontinus, des images fantômes et des distorsions dans la zone de fusion. Par exemple, lors de l'assemblage d'images fisheye de paysage, si le ciel et le sol ne sont pas correctement traités dans la zone de chevauchement, des problèmes tels que des discontinuités de couleur et des raccords rigides apparaîtront.
Les zones de chevauchement des images déformées par effet fisheye sont difficiles à gérer
6.Défis liés aux facteurs environnementaux tels que la lumière
Dans différentes conditions environnementales, des facteurs tels que l'éclairage et la complexité de la scène influent sur la correction de la distorsion, ce qui complexifie son traitement. Par ailleurs, les différences de luminosité entre les objectifs dégradent la qualité de la vidéo assemblée ; un algorithme de compensation de luminosité efficace est donc nécessaire pour pallier ce problème.
7.L'impact de la qualité des différentes lentilles
La qualité deobjectif fisheyeCela a également un impact important sur le traitement de la distorsion. Les objectifs de mauvaise qualité rendront la correction de la distorsion difficile.
En résumé, la technologie d'assemblage d'images fisheye se heurte à de nombreux obstacles liés à la distorsion. Son application nécessite une prise en compte exhaustive de ces obstacles, l'adoption de méthodes de traitement appropriées et la sélection d'algorithmes de correction et de moyens techniques adéquats pour optimiser l'assemblage et la qualité d'image.
Réflexions finales :
ChuangAn a réalisé la conception préliminaire et la production d'objectifs fisheye, largement utilisés dans divers domaines. Si vous êtes intéressé ou avez besoin d'objectifs fisheye, veuillez nous contacter au plus vite.
Date de publication : 6 juin 2025
