Panasonic tarafından geliştirilen yeni bir teknoloji, bozulmayı ve eğimi yalnızca tek bir görüntüden hızla düzeltebilir. Yeni yöntem kullanılarak, belirli bir açıyla çekilen veya geniş açılı lens tarafından bozulan görüntüler anında düzeltilebilir.
Nikkei’den Digicame-Info tarafından tespit edilen bir raporda , Panasonic‘teki bir mühendis, bir fotoğrafın bozulmasını doğru ve hızlı bir şekilde tahmin etmek ve bunu akıllı telefon kadar basit bir cihazla düzeltmek veya hatta kamera içinde yapmak için yeni bir yöntem geliştirdi. .
Şirkete göre, bu noktaya kadar, bir bilgisayarın ne kadar bozulduğunu (bir merceğin neden olduğu eğim veya bozulma dahil) anlamasına yetecek kadar veri elde etmek için aynı manzaranın birden fazla fotoğrafını çekmek gerekiyordu. Temel olarak, önceki yöntemlerle ilgili sorun, değişken sayısı ile yazılımın sorunu çözmede ne kadar hızlı ve doğru olduğu arasında bir denge olmasıydı. Çok sayıda görüntü varsa, bir bilgisayarın bozulmayı düzeltmesi çok daha kolaydı, ancak daha az görüntüyle bu temelde imkansız hale geldi.
Nabuhiko Wakai adlı mühendis, deneme yanılma sürecini tamamen ortadan kaldıran, doğru ve çok daha hızlı bir yöntem yarattı.
Nobuhiko Wakai, Satoshi Sato, Yasunori Ishii ve Takayoshi Yamashita
Wakai , küçük bir ekiple üzerinde çalıştığı araştırmasının özetinde, “Son öğrenmeye dayalı kalibrasyon yöntemleri, dışsal ve içsel kamera parametrelerini tek bir görüntüden tahmin edebilse de, bu yöntemlerin doğruluğu balıkgözü görüntülerde düşüyor” diyor. son iki yıl boyunca.
“Bu bozulma, gerçek projeksiyon ile beklenen projeksiyon arasındaki uyumsuzluktan kaynaklanıyor. Bu sorunu çözmek için, çeşitli bozulma türlerini ele alma potansiyeline sahip genel bir kamera modeli öneriyoruz. Jenerik kamera modelimiz, kamera projeksiyonunun kapalı biçimli sayısal hesaplaması aracılığıyla öğrenmeye dayalı yöntemler için kullanılır. Rotasyon ve balık gözü distorsiyonunu aynı anda düzeltmek için kamera modelini kullanan, öğrenmeye dayalı bir kalibrasyon yöntemi öneriyoruz” diye devam ediyor.
“Ayrıca, dört harici ve dahili kamera parametresi için hataların büyüklüğünün yanlılığını azaltan bir kayıp fonksiyonu öneriyoruz. Kapsamlı deneyler, önerdiğimiz yöntemin iki büyük ölçekli veri kümesinde ve hazır balıkgözü kameralar tarafından çekilen görüntülerde geleneksel yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini gösterdi. Ayrıca, kullanıma hazır kameralar için çeşitli projeksiyon türlerini kullanarak öğrenmeye dayalı yöntemlerin performansını analiz eden ilk araştırmacılarız.”
Panasonic, yeni yöntemin nasıl uygulanacağına veya uygulanıp uygulanmayacağına karar vermeden önce yöntemi pratik testlerle doğrulamayı amaçlıyor. Beklendiği gibi çalışırsa, şirket onu kullanmak isteyen herhangi bir şirkete satacağını söylüyor.
Resim kredileri: CHUTTERSNAP