В этом примере показано, как создать мозаику из видеопоследовательности. Видеомазаикинг - это процесс сшивания видеокадров вместе, чтобы сформировать комплексное представление сцены. Получившееся мозаичное изображение является компактным представлением видео данных. Блок Video Mosaicking часто используется в приложениях сжатия и наблюдения видео.
Этот пример иллюстрирует использование блока Corner Detection, блока Estimate Geometric Transformation, блока Projective Transform и блока Compositing для создания мозаичного изображения из видеопоследовательности.
Следующий рисунок показывает модель Video Mosaiking:
Подсистема Входа загружает видеопоследовательность из файла или генерирует синтетическую видеопоследовательность. Выбор определен пользователем. Во-первых, блок Corner Detection находит точки, которые совпадают между последовательными системами координат подсистемой Corner Matching. Затем блок Estimate Geometric Transformation вычисляет точную оценку матрицы преобразования. Этот блок использует алгоритм RANSAC, чтобы устранить входные точки выбросов, уменьшая ошибку вдоль швов выходного мозаичного изображения. Наконец, Подсистема Мозаика накладывает текущий видеокадр на выходное изображение, чтобы сгенерировать мозаику.
Подсистема Входа может быть сконфигурирована для загрузки видеопоследовательности из файла или для генерации синтетической видеопоследовательности.
Если вы принимаете решение использовать видеопоследовательность из файла, можно сократить время расчета, обработав только некоторые видеокадры. Это осуществляется путем установки скорости понижающей дискретизации в Подсистеме понижающей дискретизации системы координат.
Если вы выбираете синтетический видеоряд, можно задать скорость перемещения и вращения, размер и источник выходного изображения, а также уровень шума. Выход генератора синтетического видеопоследовательности имитирует изображения, полученные перспективной камерой с произвольным движением по плоской поверхности.
Подсистема находит угловые функции в текущем видеокадре одним из трех методов. В примере используется сравнение локальной интенсивности (Rosen & Drummond), которое является самым быстрым методом. Другими доступными методами являются детектирование углов методом Харриса (Harris & Stephens) и Минимальное собственное значение (Shi & Tomasi).
Подсистема соответствия углов находит количество углов, местоположение и их метрические значения. Затем подсистема вычисляет расстояния между всеми функциями в текущей системе координат с таковыми в предыдущей системе координат. При поиске минимальных расстояний подсистема находит наиболее подходящие функции.
Путем накопления матриц преобразования между последовательными видеокадрами подсистема вычисляет матрицу преобразования между текущим и первым видеокадрами. Затем подсистема перекрывает текущий видеокадр на выходное изображение. При повторении этого процесса подсистема генерирует мозаичное изображение.
Подсистема сбрасывается, когда видеопоследовательность перематывается или когда блок Estimate Geometric Transformation не находит достаточное количество инлиеров.
В окне «Углы» показаны угловые положения в текущем видеокадре.
В окне Mosaic показано полученное мозаичное изображение.
В окне «Углы» показаны угловые положения в текущем видеокадре.
В окне Mosaic показано полученное мозаичное изображение.
