Avancées dans les systèmes de suivi pour la vision par ordinateur
Améliorer la vitesse et la précision du suivi en AR et VR grâce à des techniques innovantes.
― 9 min lire
Table des matières
- Le Besoin de Systèmes de Suivi Rapides
- Rolling Shutter et Distorsion Radiale
- Optimisation Sensible aux Bords
- Contributions de Ce Travail
- Comprendre la Capture d'Image
- Distorsions de Caméra et Leurs Effets
- Mécanismes de Obturateur de Caméra
- Modèles de Mouvement pour le Suivi
- Forces Motrices Derrière le Suivi Haute Fréquence
- Techniques d'Optimisation à Haute Vitesse
- Applications Pratiques des Systèmes de Suivi Améliorés
- Conclusion
- Source originale
La vision par ordinateur, c'est un domaine qui vise à permettre aux ordis de comprendre et d'interpréter les infos visuelles, un peu comme le fait les humains avec les images et les vidéos. Les caméras ont évolué, passant de simples appareils d'enregistrement à des outils avancés capables d'analyser l'environnement en temps réel.
Avec tous ces appareils qui prennent des photos en continu, on génère une énorme quantité de données d'image. Ça crée une demande pour des algorithmes efficaces qui peuvent traiter ces infos rapidement, surtout pour des applications comme la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR).
Le Besoin de Systèmes de Suivi Rapides
La réalité augmentée et la réalité virtuelle proposent de nouvelles manières d'interagir avec les ordis en mélangeant le monde réel et le contenu digital. Mais pour que ces systèmes fonctionnent bien, il faut qu'ils suivent les mouvements des utilisateurs de manière précise et rapide.
Les systèmes de suivi fonctionnent généralement en fonction du taux de rafraîchissement de la caméra. Cependant, les systèmes de caméras traditionnels sont limités par ce taux, ce qui peut impacter la précision et la rapidité du suivi. C'est particulièrement important en AR, où même de petits décalages peuvent ruiner l'immersion.
Ce travail présente un prototype qui peut considérablement augmenter la vitesse de suivi en utilisant plusieurs caméras en même temps. En profitant de caractéristiques souvent vues comme des imperfections des caméras, comme les effets de rolling shutter et la distorsion radiale, on peut améliorer la précision et la fréquence du suivi de position.
Rolling Shutter et Distorsion Radiale
La plupart des caméras modernes utilisent un truc appelé rolling shutter, où différentes parties de l'image sont exposées à des moments différents. Cette technique peut poser des problèmes quand il y a beaucoup de mouvements dans la scène, entraînant des distorsions dans les images capturées.
Au lieu de voir le rolling shutter comme une limite, ce travail examine comment utiliser cette caractéristique pour estimer les poses pour chaque ligne de l'image en rolling shutter. En se concentrant sur des lignes individuelles plutôt que sur l'image entière d'un coup, on peut obtenir des fréquences de suivi plus élevées.
La distorsion radiale est un autre souci causé par les lentilles de caméra, où les lignes droites apparaissent courbées. Ce travail montre qu'au lieu d'essayer de corriger cette distorsion, on peut l'utiliser pour améliorer la stabilité et la précision du suivi.
Optimisation Sensible aux Bords
Un autre aspect important de ce travail est l'optimisation sensible aux bords, qui aide à créer des images plus nettes et plus précises. En gros, l'optimisation sensible aux bords se concentre sur la compréhension des limites dans les images, permettant un meilleur filtrage de profondeur et des processus de rendu.
Cette méthode est particulièrement bénéfique dans la création de contenu VR, où il est essentiel de faire correspondre les infos de profondeur avec les images couleur. Avec des demandes de résolution qui augmentent, optimiser ces processus devient crucial pour gérer efficacement de grandes quantités de données.
Contributions de Ce Travail
Ce travail présente plusieurs contributions clés au domaine de la vision par ordinateur :
Suivi Basé sur le Rolling Shutter : En estimant les poses pour chaque ligne d'une image en rolling shutter, on peut considérablement améliorer la fréquence de suivi. Cette approche innovante utilise l'historique de mouvement des images pour améliorer la précision.
Exploitation de la Distorsion Radiale : Au lieu de voir la distorsion radiale comme un problème, ce travail explore comment elle peut fournir de la stabilité au suivi, réduisant même le nombre de caméras nécessaires pour une estimation de pose précise.
Optimisation Rapide Sensible aux Bords : Le développement d'un nouveau cadre d'optimisation permet une estimation de profondeur et un traitement d'image efficaces, pouvant être appliqués à diverses tâches en vision par ordinateur.
Comprendre la Capture d'Image
Pour apprécier les avancées discutées, il est crucial de comprendre comment les caméras capturent les images. Les caméras fonctionnent en laissant la lumière entrer par une ouverture, qui est ensuite enregistrée par un capteur. Le processus implique plusieurs étapes :
- La caméra capture la lumière réfractée par l'objectif.
- La lumière interagit avec le capteur, créant une image sur une période spécifique connue sous le nom de temps d'exposition.
- Les capteurs numériques comme CCD ou CMOS convertissent la lumière en signaux électriques, qui sont ensuite transformés en valeurs de pixels constituant l'image finale.
Les différents designs de caméras, des modèles simples à des appareils avancés avec des systèmes de lentilles complexes, ont des caractéristiques variées qui affectent la qualité de l'image.
Distorsions de Caméra et Leurs Effets
Les caméras peuvent introduire plusieurs types de distorsions, comme la distorsion radiale, qui peut entraîner des effets indésirables comme le flou ou des lignes courbées dans les images. Comprendre ces distorsions est essentiel pour les corriger et améliorer la qualité de l'image.
- Distorsion en Fût : Cela se produit lorsque le centre de l'image est amplifié plus que les bords, faisant apparaître les lignes droites bulgées vers l'extérieur.
- Distorsion en Coussin : À l'inverse, cet effet rend les bords de l'image plus proéminents par rapport au centre, créant une apparence pincée.
- Distorsion en Moustache : Une combinaison des distorsions en fût et en coussin, entraînant un effet visuel plus complexe.
Corriger ces distorsions est une étape critique pour améliorer la clarté et la précision des images capturées par les caméras.
Mécanismes de Obturateur de Caméra
L'obturateur de la caméra régule combien de temps la lumière est autorisée à entrer pendant l'exposition. Il y a deux types courants de mécanismes d'obturateur :
- Obturateur Global : Capture toute l'image en une fois, adapté pour des images fixes ou des scènes avec peu de mouvement.
- Obturateur Rolling : Expose différentes parties de l'image séquentiellement, le rendant plus vulnérable aux distorsions dans des scènes dynamiques.
Les obturateurs rolling, bien que rentables et moins complexes, peuvent créer d'importants défis pour capturer des objets ou des scènes en mouvement rapide. Comprendre comment chaque type d'obturateur fonctionne aide à choisir le bon système pour des applications spécifiques.
Modèles de Mouvement pour le Suivi
Pour un suivi efficace avec des obturateurs rolling, des modèles de mouvement précis sont nécessaires. Ces modèles aident à estimer comment la caméra se déplace dans le temps, permettant une meilleure estimation de pose.
- Mouvement uniquement de Translation : Simplifie le mouvement en supposant que la caméra se déplace en ligne droite sans rotation.
- Mouvement uniquement de Rotation : Utile pour les appareils portables, se concentrant uniquement sur la rotation de la caméra sans considérer les mouvements linéaires.
Ces modèles peuvent aider à réduire les erreurs causées par les effets de rolling shutter et à améliorer la précision du suivi.
Forces Motrices Derrière le Suivi Haute Fréquence
La demande pour des systèmes de suivi haute fréquence est dictée par diverses applications qui nécessitent des données en temps réel précises :
- Réalité Augmentée (AR) : Mélange l'info digitale avec le monde réel, exigeant une haute précision pour l'interaction utilisateur.
- Réalité Virtuelle (VR) : Crée des environnements immersifs qui nécessitent des retours instantanés sur les mouvements des utilisateurs.
- Objets en Mouvement : Dans des domaines comme la robotique et la conduite autonome, suivre des objets en mouvement rapide avec précision est essentiel.
Pour répondre à ces demandes, les avancées dans les systèmes de suivi doivent se concentrer sur l'amélioration de la vitesse et de la fiabilité.
Techniques d'Optimisation à Haute Vitesse
Les techniques d'optimisation sensible aux bords sont essentielles pour traiter les images de manière à respecter les bords de la scène, améliorant la clarté et les détails globaux. En se concentrant sur les régions avec des bords marqués, ces méthodes aident à l'estimation de profondeur et d'autres tâches liées aux images, s'assurant que les détails importants sont préservés pendant le traitement.
Cette recherche explore de nouvelles méthodes qui permettent une optimisation plus rapide tout en maintenant la précision, bénéfique pour diverses applications en temps réel.
Applications Pratiques des Systèmes de Suivi Améliorés
Les avancées discutées dans ce travail ont des applications pratiques significatives dans plusieurs domaines, permettant de meilleures expériences utilisateur et des technologies améliorées :
- Divertissement : Des expériences AR et VR améliorées offrent aux utilisateurs des interactions plus immersives.
- Formation Médicale : Un suivi amélioré permet des simulations réalistes dans la formation chirurgicale.
- Fabrication : Des systèmes de suivi efficaces peuvent améliorer le monitoring des processus et renforcer la sécurité des travailleurs.
Avec l'avancée de la technologie, la demande pour des systèmes de suivi efficaces ne fera qu'augmenter, rendant la recherche continue dans ces domaines vitale.
Conclusion
Le domaine de la vision par ordinateur évolue rapidement, poussé par le besoin de systèmes de suivi plus rapides et plus précis. En tirant parti des propriétés des caméras à obturateur rolling et de la distorsion radiale, en plus des innovations en optimisation sensible aux bords, on peut repousser les limites de ce qui est possible en AR, VR et au-delà.
Grâce à la recherche et au développement continu, on peut s'attendre à voir encore plus d'avancées passionnantes qui améliorent notre interaction avec la technologie et le monde qui nous entoure.
Titre: Towards High-Frequency Tracking and Fast Edge-Aware Optimization
Résumé: This dissertation advances the state of the art for AR/VR tracking systems by increasing the tracking frequency by orders of magnitude and proposes an efficient algorithm for the problem of edge-aware optimization. AR/VR is a natural way of interacting with computers, where the physical and digital worlds coexist. We are on the cusp of a radical change in how humans perform and interact with computing. Humans are sensitive to small misalignments between the real and the virtual world, and tracking at kilo-Hertz frequencies becomes essential. Current vision-based systems fall short, as their tracking frequency is implicitly limited by the frame-rate of the camera. This thesis presents a prototype system which can track at orders of magnitude higher than the state-of-the-art methods using multiple commodity cameras. The proposed system exploits characteristics of the camera traditionally considered as flaws, namely rolling shutter and radial distortion. The experimental evaluation shows the effectiveness of the method for various degrees of motion. Furthermore, edge-aware optimization is an indispensable tool in the computer vision arsenal for accurate filtering of depth-data and image-based rendering, which is increasingly being used for content creation and geometry processing for AR/VR. As applications increasingly demand higher resolution and speed, there exists a need to develop methods that scale accordingly. This dissertation proposes such an edge-aware optimization framework which is efficient, accurate, and algorithmically scales well, all of which are much desirable traits not found jointly in the state of the art. The experiments show the effectiveness of the framework in a multitude of computer vision tasks such as computational photography and stereo.
Auteurs: Akash Bapat
Dernière mise à jour: 2023-09-01 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2309.00777
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.00777
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.