Visualizza la sintesi: Esplorare le prospettive nella visione artificiale

Di Fouad Sabry

Che cos'è la sintesi della vista

Nel campo della computer grafica, la sintesi della vista, nota anche come sintesi della vista novella, è un compito che prevede la generazione di immagini di un particolare argomento o scena da un punto di vista particolare. Questo metodo viene utilizzato in situazioni in cui le uniche informazioni disponibili sono fotografie scattate da vari punti di vista.

Come trarrai vantaggio

(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:

Capitolo 1: sintesi della visualizzazione

Capitolo 2: registrazione delle immagini

Capitolo 3: modellazione e rendering basati su immagini

Capitolo 4: Visione attiva

Capitolo 5: Ricostruzione 3D

Capitolo 6: Telecamera omnidirezionale (a 360 gradi)

Capitolo 7: Conversione da 2D a 3D

Capitolo 8: DeepDream

Capitolo 9: Rete di sensori visivi

Capitolo 10: Super risoluzione video

( II) Rispondere alle principali domande del pubblico sulla sintesi della vista.

(III) Esempi reali dell'utilizzo della sintesi della vista in molti campi.

A chi è rivolto questo libro

Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di sintesi di viste.

 

 

• Lingua: Italiano
• Editore: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
• Data di uscita: 5 mag 2024

Anteprima del libro

Capitolo 1: Sintesi delle viste

La sintesi visiva cerca di fornire prospettive uniche su un determinato soggetto combinando una serie di immagini catturate da punti di vista distinti.

Attualmente, i settori della Ricerca Informatica, della Ricerca sulla Visione e dell'Intelligenza Artificiale stanno collaborando alla definizione di strategie appropriate per la risoluzione dei problemi.

L'utilizzo della sintesi della vista comporta l'acquisizione di più immagini di un soggetto specifico da un punto di vista specifico e con un orientamento e un'impostazione della fotocamera specifici, quindi la costruzione di un'immagine sintetica che sembra essere stata catturata da una fotocamera virtuale posizionata in un punto di osservazione diverso e con le stesse impostazioni.

Utilizzando le webcam, due persone interagiscono attraverso i loro computer. Prova a eseguire il rendering delle foto come se fossero state catturate da una webcam virtuale situata dietro la finestra del programma. Ciò risolverebbe l'annoso problema del contatto visivo che ha afflitto questo ambiente. Gli utenti percepiscono una doppia illusione: ognuno guarda il volto dell'altro, ma nessuno ne ha la giusta percezione.

Un esempio di applicazione di sintesi della vista è la televisione libera del punto di vista.

{Fine Capitolo 1}

Capitolo 2: Registrazione dell'immagine

Registrare un'immagine significa convertirla da molti sistemi di coordinate in uno solo. Immagini multiple, dati provenienti da vari sensori, tempi, profondità e prospettive sono tutte possibili forme di dati. applicazioni militari di riconoscimento autonomo di bersagli e di compilazione e analisi di dati da satellite. I dati di queste numerose metriche non possono essere confrontati o integrati senza prima registrarsi per un account.

Gli algoritmi per la registrazione delle immagini, noti anche come allineamento delle immagini, si dividono in due grandi categorie: basati sull'intensità e basati sulle caratteristiche.

È anche possibile classificare gli algoritmi di registrazione delle immagini in base ai modelli di trasformazione che impiegano per stabilire una corrispondenza tra gli spazi dell'immagine di destinazione e l'immagine di riferimento. Le trasformazioni lineari (tra cui rotazione, scalatura, traslazione e altre trasformazioni affini) sono la prima classe generale di modelli di trasformazione, seguita dai modelli fisici continui (fluidi viscosi) e, infine, dai modelli di deformazione massiva (diffeomorfismi).

La parametrizzazione è un modo frequente per esprimere le trasformazioni; Il numero di parametri è spesso impostato dal modello. Uno di questi parametri è un vettore di traslazione, che può essere utilizzato per definire la traduzione di un'intera immagine. I modelli parametrici sono quelli che hanno parametri. Al contrario, i modelli non parametrici non aderiscono ad alcuna parametrizzazione, consentendo lo spostamento casuale dei singoli elementi dell'immagine.

Diversi pacchetti software includono il supporto sia per la stima del campo di curvatura che per l'applicazione. È incluso in SPM e AIR.

D'altra parte, gli omeomorfismi e i diffeomorfismi, che preservano la struttura trasportando sottovarietà lisce, sono alla base di diversi approcci all'avanguardia alla normalizzazione spaziale. Poiché i diffeomorfismi non sono additivi anche se costituiscono un gruppo, ma piuttosto un gruppo secondo la legge di composizione della funzione, i flussi sono usati per costruire diffeomorfismi nella scienza all'avanguardia dell'anatomia computazionale. Di conseguenza, enormi deformazioni che preservano la topologia possono essere generate da flussi che generalizzano le idee di gruppi additivi, offrendo trasformazioni 1-1 e successive. Come strumento computazionale primario per stabilire connessioni tra sistemi di coordinate che corrispondono ai flussi geodetici utilizzati in Anatomia Computazionale, LDDMM sono i metodi computazionali di scelta per generare tali trasformazioni.

Diverse applicazioni, come MRI Studio, possono fornire cambiamenti diffeomorfi di coordinate mediante mappatura diffeomorfa.

La corrispondenza basata sull'immagine di modelli o caratteristiche di intensità è il fulcro delle tecniche spaziali. I metodi tradizionali per completare la registrazione manuale delle immagini, in cui un operatore seleziona i punti di controllo corrispondenti (CP) nelle immagini, sono l'ispirazione per molti degli algoritmi di corrispondenza delle caratteristiche. I metodi iterativi, come RANSAC, possono essere utilizzati per stimare con sicurezza i parametri di un determinato tipo di trasformazione (ad esempio, affine) per la registrazione delle immagini quando il numero di punti di controllo supera il minimo richiesto per stabilire il modello di trasformazione appropriato.

Lavorando nel dominio di trasformazione, gli algoritmi nel dominio della frequenza determinano i parametri di trasformazione necessari per la registrazione delle immagini. Tali strategie sono utili per eseguire alterazioni elementari come la traslazione, la rotazione e il ridimensionamento. Se applicato a due