Fotoğraflarınızdan bilirsiniz: Fotoğrafını çekmek istemediğiniz kişiler, çoğu zaman fotoğrafçı da dahil olmak üzere, parlak yüzeyli nesnelere yansır. Şimdiye kadar, bu çoğunlukla izleyiciyi rahatsız etti. Ve onunla güzel optik efektler elde etmek isteyen sanatçıların azami ilgisini çekiyor.
Göründüğünden fazlasını görüyorsun
ABD üniversiteleri Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT, Cambridge) ve Rice Üniversitesi’nden (Houston) bilim adamlarından oluşan bir ekip, artık sevilmeyen yansımaları anlamlı bir şekilde kullanmak istiyor: bir odadan daha fazla görsel veri yakalayabilen görüntü tanıma sistemleri için. Bu, örneğin otomotiv sektöründe, ister bir sonraki kavşağın arkasında oynayan çocuklar, ister kör nokta asistanının bile tanımadığı bisikletçiler olsun, ne sürücünün ne de geleneksel kameraların tanıyamayacağı tehlikeleri erkenden tespit etmek için anlamlı olabilir. .
Ramesh Raskar, Tzofi Klinghoffer ve meslektaşları “Radyasyon Alanı Kameraları Olarak Parlak Nesneler” başlıklı çalışmada bunun nasıl çalışabileceğini gösteriyor. Bilim adamları, “Parlak nesnelerin yansımaları, çevre hakkında değerli ve gizli bilgiler içeriyor” diye yazıyor. “Bu nesneleri kameralara dönüştürerek, görüş alanının ötesinde ve insan gözü gibi imkansız görünen noktalardan görüntüleme gibi heyecan verici uygulamaların kilidini açabiliriz.” Bu, bozuk ve speküler görüntü bilgilerini döndüren ve düzelten bilgisayarla görme algoritmaları ile mümkün olmaktadır.
Yeni görüntü tanıma sistemi, filin yansıtıcı yüzeyindeki yansımaları yakalar ve bunları bir görüntü (sağ görüntü alanı) oluşturmak için kullanır.
(Resim: MIT ve Rice Üniversitesi)
5D derinlik haritaları
Raskar ve meslektaşları makalelerinde bunu seramik bir kupa veya parlak metal kağıt ağırlığı kullanarak gösteriyorlar. Bu, mesafelerin veya genel resmin hesaplanabileceği sanal kameralar oluşturmak için kullanılabilir. Şimdiye kadarki kayıtlar, eksik olanların eklenmesi gerektiğinden, özellikle keskin ve ayrıntılı değil. Ancak araç sensörleri için heyecan verici olan derinlik haritaları oluşturmak için yeterlidir. İşlem hala durağan görüntülerle sınırlıdır.
İlk olarak, bir nesne farklı açılardan çekilerek parlak nesne üzerinde daha fazla yansıma yakalanır. Daha sonra araştırmacıların ORCa (“Işıltı Alan Kameraları Olarak Nesneler”) adını verdikleri sistem, yüzeyleri “sanal sensöre” dönüştürür. Nesnenin yüzeyindeki her bir sanal piksele çarpan ışığı ve yansımaları hesaplamak için bir algoritma kullanılır. Bu, çevreyi nesnenin bakış açısından gösteren bir görüntü oluşturur. Görüntü aynı zamanda sahnedeki her noktaya çarpan ışık ışınlarının yoğunluğunu ve yönünü de yakaladığı için beş boyutludur. Şimdiye kadar bu sadece bir kavram kanıtı. Pratik başvurular halen beklemededir.
(bsc)
Haberin Sonu
Göründüğünden fazlasını görüyorsun
ABD üniversiteleri Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT, Cambridge) ve Rice Üniversitesi’nden (Houston) bilim adamlarından oluşan bir ekip, artık sevilmeyen yansımaları anlamlı bir şekilde kullanmak istiyor: bir odadan daha fazla görsel veri yakalayabilen görüntü tanıma sistemleri için. Bu, örneğin otomotiv sektöründe, ister bir sonraki kavşağın arkasında oynayan çocuklar, ister kör nokta asistanının bile tanımadığı bisikletçiler olsun, ne sürücünün ne de geleneksel kameraların tanıyamayacağı tehlikeleri erkenden tespit etmek için anlamlı olabilir. .
Ramesh Raskar, Tzofi Klinghoffer ve meslektaşları “Radyasyon Alanı Kameraları Olarak Parlak Nesneler” başlıklı çalışmada bunun nasıl çalışabileceğini gösteriyor. Bilim adamları, “Parlak nesnelerin yansımaları, çevre hakkında değerli ve gizli bilgiler içeriyor” diye yazıyor. “Bu nesneleri kameralara dönüştürerek, görüş alanının ötesinde ve insan gözü gibi imkansız görünen noktalardan görüntüleme gibi heyecan verici uygulamaların kilidini açabiliriz.” Bu, bozuk ve speküler görüntü bilgilerini döndüren ve düzelten bilgisayarla görme algoritmaları ile mümkün olmaktadır.
Yeni görüntü tanıma sistemi, filin yansıtıcı yüzeyindeki yansımaları yakalar ve bunları bir görüntü (sağ görüntü alanı) oluşturmak için kullanır.
(Resim: MIT ve Rice Üniversitesi)
5D derinlik haritaları
Raskar ve meslektaşları makalelerinde bunu seramik bir kupa veya parlak metal kağıt ağırlığı kullanarak gösteriyorlar. Bu, mesafelerin veya genel resmin hesaplanabileceği sanal kameralar oluşturmak için kullanılabilir. Şimdiye kadarki kayıtlar, eksik olanların eklenmesi gerektiğinden, özellikle keskin ve ayrıntılı değil. Ancak araç sensörleri için heyecan verici olan derinlik haritaları oluşturmak için yeterlidir. İşlem hala durağan görüntülerle sınırlıdır.
İlk olarak, bir nesne farklı açılardan çekilerek parlak nesne üzerinde daha fazla yansıma yakalanır. Daha sonra araştırmacıların ORCa (“Işıltı Alan Kameraları Olarak Nesneler”) adını verdikleri sistem, yüzeyleri “sanal sensöre” dönüştürür. Nesnenin yüzeyindeki her bir sanal piksele çarpan ışığı ve yansımaları hesaplamak için bir algoritma kullanılır. Bu, çevreyi nesnenin bakış açısından gösteren bir görüntü oluşturur. Görüntü aynı zamanda sahnedeki her noktaya çarpan ışık ışınlarının yoğunluğunu ve yönünü de yakaladığı için beş boyutludur. Şimdiye kadar bu sadece bir kavram kanıtı. Pratik başvurular halen beklemededir.
(bsc)
Haberin Sonu