HDR lenzenvloeistof: van cyborg lashelmen aan Wearable Computing in het dagelijks leven (4 / 6 stap)

Stap 4: De uitgelijnde afbeeldingen combineren

Een belangrijk resultaat in comparametric beeldanalyse is zijnde kundig voor "stik" meervoudige afbeeldingen van dezelfde scene te voelen van de wereld te maken.

Zodra u afbeeldingen die zijn uitgelijnd hebt, hebt u in wezen meerdere metingen van dezelfde hoeveelheid.

Denk aan het als een voltmeter meet je spanningen op de verschillende instellingen van de meter, waarbij dan wilt u hen allemaal samen te combineren in een enkele lezing, elke pixel.

Zijn soort gelijkaardige stemmen, waar elk beeld krijgt over wat een pixelwaarde op een bepaalde locatie moet "stemmen". Maar niet alle stemmen zijn gelijk. In de donkere gebieden willen we de helderdere beelden hebben een sterkere stemming omdat ze een betere weergave van deze gebieden hebben. In de donkere gebieden willen we helderdere beelden hebben een sterkere stem. In de middentonen willen we de middellange posities om de sterkste stemming maar nog steeds een goede bijdrage van de lichte en donkere beelden.

We hebben dus een gewogen som, zoals aangegeven in de bovenstaande formule. Zie http://wearcam.org/comparam.pdf

U kunt ook is een veel beter en veel snellere manier van het combineren van de beelden het gebruik van een methode ontwikkeld door Mir Adnan Ali en ik, waarin een heel eenvoudig LUT (Look Up Table) wordt gebruikt. De LUT is vergelijkbaar met een comparagram (dezelfde afmetingen en dezelfde assen als een comparagram). Op deze manier is elk paar beelden gecombineerd vrijwel direct (door snelle en eenvoudige berekening: slechts opzoeken het resultaat), dus het op video framesnelheden draaien kan. Deze methode werkt ongeveer 5.000 keer sneller dan een ander algoritme van de HDR momenteel in gebruik, en kan ook worden uitgevoerd in de FPGA.

Als het resultaat wordt gebruikt voor computervisie, machinaal leren, of iets dergelijks (bv gezichtsherkenning door computer) we zijn klaar: de herstelde q(x,y) het algoritme gewoon te presenteren. Als we willen afdrukken of weergeven van het resultaat zult wij willen sommige spatiotonal toewijzing (filteren, zoals de verscherping) mogelijkheid het dynamisch bereik neer aan het afdrukken of weergeven van medium. Er zijn veel voor het filteren van programma's en software beschikbaar, maar in de ware geest van DIY, probeert te implementeren of iets van uw eigen schrijven. Op die manier je veel meer leren, en heb meer plezier, ongeacht hoe goed blijkt uw resultaat.