Vấn đề về số liệu – Các số liệu & yếu tố chính để phát triển các giải pháp hình ảnh 3D mạnh mẽ

Hình ảnh 3D ở mọi nơi

Chụp ảnh đám mây điểm 3D và ảnh màu RGB-Z đang trở thành công cụ không thể thiếu cho nhiều ứng dụng. Từ FaceID™ của Apple đến thị giác máy công nghiệp, hệ thống thông tin giải trí trong ô tô và rô-bốt gia đình nhận biết tình huống, nhiều phương pháp hình ảnh 3D đang tiến vào thiết bị, nhà ở và nơi làm việc của chúng ta.

Một số công nghệ hỗ trợ đã được triển khai, với một số giải pháp nổi tiếng hơn sử dụng camera âm thanh nổi, ánh sáng có cấu trúc và phương pháp thời gian bay hoặc các công nghệ mới như DEPTH IQ ™ từ AIRY3D, áp dụng cách tiếp cận tiết kiệm trong thiết kế cảm biến hình ảnh 3D .

Hầu hết các kỹ thuật 3D thông thường đều có một mức độ phức tạp nhất định và các hạn chế về hiệu suất khác nhau. Ví dụ: hạn chế phổ biến của máy ảnh âm thanh nổi là một số phần của cảnh không được bố trí phù hợp để cho phép cả hai ‘mắt’ của máy ảnh lập thể áp dụng nguyên tắc thị giác hai mắt để suy ra độ sâu từ sự chênh lệch giữa máy ảnh bên trái và bên phải . Các giải pháp dựa trên phép chiếu ánh sáng có cấu trúc hoặc giả ngẫu nhiên có thể bị thách thức nghiêm trọng do có cửa sổ hoặc các bề mặt cứng, sáng bóng khác.

Sự cần thiết của các số liệu tốt

Ngay cả khi đã thiết lập đường cơ sở về hiệu suất hình ảnh 3D, vẫn còn nhiều việc phải làm để đảm bảo độ chính xác và kết quả nhất quán. Các số liệu là điều cần thiết để đảm bảo rằng bất kỳ hệ thống chụp ảnh 3D nào cũng cung cấp hiệu suất phù hợp với ứng dụng dự kiến. Điều cần thiết là định lượng hiệu suất theo những cách có ý nghĩa và có thể lặp lại để có các thông số kỹ thuật phù hợp chuyển thành hiệu suất đáng tin cậy trong thế giới thực.

Các phương pháp nổi tiếng thậm chí còn trở nên có giá trị hơn khi chúng có thể chỉ ra những cải tiến và cải tiến tiềm năng của giải pháp hình ảnh 3D. Ngoài việc thiết lập đường cơ sở hiệu suất, người ta thường tìm cách hiểu mức độ mạnh mẽ của một giải pháp cụ thể khi thử thách với các cảnh đa dạng, thay đổi phối cảnh và điều kiện ánh sáng khác nhau. Tác động của từng điều kiện có thể xảy ra phải được phân tích riêng biệt để đưa ra lộ trình rõ ràng để cải thiện hiệu suất.

Số liệu chính xác và độ chính xác: Lỗi tiếng ồn, biến dạng và hiệu chuẩn

Các nguồn lỗi khác nhau được giảm thiểu bằng các phương pháp khác nhau. Hãy xem xét ba khía cạnh.

Tiếng ồn: Độ chính xác của phép đo độ sâu phần lớn được thiết lập bởi mức dao động tần số không gian cao trong cấu hình độ sâu đo được của một đối tượng tĩnh. Dễ dàng loại bỏ bằng bộ lọc làm mịn, những biến động như vậy được xem xét riêng biệt với các đóng góp khác.

Biến dạng cục bộ: Các tạo tác tần số không gian thấp trông không giống tiếng ồn vẫn có thể làm biến dạng độ sâu đo được. Những biến dạng này không thể được lọc dễ dàng mà không ảnh hưởng đến độ chính xác và độ phân giải không gian. Ví dụ, chúng có thể làm biến dạng cấu hình bề mặt của khuôn mặt đến mức không thể nhận dạng được mặc dù độ chính xác tương đối cao.

Lỗi hiệu chuẩn: Ngoài hai yếu tố đã được mô tả, các lỗi hệ thống khác có thể xảy ra trên toàn bộ cấu hình độ sâu. Những điều này xảy ra do hiệu chuẩn không chính xác hoặc không đầy đủ.

Cho dù hệ thống có được hiệu chỉnh chính xác hay không, nhiễu và biến dạng cục bộ phần lớn quyết định độ phân giải độ sâu của hệ thống: độ sâu tối thiểu cần thiết giữa hai đối tượng để chắc chắn rằng chúng không ở cùng khoảng cách với cảm biến.

Tiếng ồn, biến dạng và lỗi hiệu chuẩn về cơ bản xác định độ chính xác của tất cả các phép đo độ sâu. Trong một cảm biến độ sâu lý tưởng, không có ba nguồn lỗi này và dữ liệu đám mây điểm 3D mô hình hóa cảnh trong thế giới thực với độ trung thực hoàn hảo.

Các yếu tố tái sản xuất

Lý tưởng nhất là cảm biến độ sâu phải hoạt động nhất quán bất kể nội dung của cảnh. Cần có một thử nghiệm định lượng phù hợp (hình 2) về tính nhất quán của các phép đo cùng độ sâu đối với các cảnh mục tiêu không tương đương. Mặc dù các tiêu chuẩn đo chiều sâu 3D là một chủ đề hợp tác tích cực trong ngành, nhưng có thể nói rõ khái niệm chung này. Một số tính năng nhất định của cảnh có nhiều khả năng làm giảm khả năng tái tạo hoặc độ trung thực của dữ liệu trong đám mây điểm.

Các yếu tố quan trọng nhất rơi vào sáu loại sau.

Màu sắc: Các bề mặt có màu sắc khác nhau có thể xuất hiện trong một cảnh được chiếu sáng bởi ánh sáng mặt trời hoặc các nguồn ánh sáng trắng nhân tạo. Hơn nữa, chiếu sáng cận hồng ngoại có thể được sử dụng trong điều kiện ánh sáng yếu. Bất kể kết quả là có nhiều màu tương phản như thế nào, cấu hình độ sâu của một bề mặt phải được báo cáo một cách chính xác và nhất quán.

Độ tương phản: Cũng như các thuật toán kết hợp âm thanh nổi, công nghệ DepthIQ™ của AIRY3D sử dụng các cạnh để cung cấp bản đồ độ sâu thưa thớt. Một loạt các độ tương phản về màu sắc, độ sáng và hướng có thể tùy thuộc vào nội dung của cảnh. Công nghệ chụp ảnh 3D mạnh mẽ sẽ mang lại độ chính xác như nhau bất chấp sự phức tạp.

Phạm vi: Độ chính xác của ước tính độ sâu phụ thuộc vào khoảng cách từ đối tượng đến máy ảnh. Việc mất độ chính xác theo độ sâu xác định phạm vi hữu ích của một giải pháp hình ảnh 3D cụ thể trong một ứng dụng nhất định.

Khoảng cách gần: Phải có bao nhiêu khoảng cách không gian giữa hai đối tượng địa lý nếu độ sâu của chúng được báo cáo chính xác? Một số thuật toán xử lý hậu bản đồ độ sâu có thể dẫn đến những thay đổi trong cấu hình được đo của hai tính năng gần nhau.

Chuyển động: Bất kỳ chuyển động mờ nào cũng làm giảm độ tương phản và độ sắc nét của hình ảnh. Ảnh hưởng của điều này đối với độ chính xác của phép đo độ sâu phải được đánh giá để xác định tính hữu dụng của cảm biến trong các ứng dụng như phép đo vận tốc.

Trường nhìn: Một hình ảnh 3D lý tưởng sẽ báo cáo chính xác độ sâu của một đối tượng bất kể vị trí rõ ràng của đối tượng đó trong cảm biến.

góc nhìn.

Một lời cuối cùng

Tất nhiên, các chuyên gia trong ngành thị giác từ kỹ sư quang học đến nhà phát triển phần mềm sẽ thừa nhận rằng bản tóm tắt ngắn nêu trên không thể bao hàm đầy đủ tất cả mức độ phức tạp tiềm tàng của nhiều tình huống trong thế giới thực được giải quyết bằng công nghệ chụp ảnh 3D.

Các yếu tố bổ sung có thể cần được xem xét tùy thuộc vào ứng dụng của bạn, dựa trên các nhiệm vụ mà giải pháp hình ảnh 3D của bạn được thiết kế để thực hiện và đặc điểm cụ thể của mục tiêu, hệ thống quang học và ánh sáng. Ngoài ra, các tham số cảnh liên quan có thể khác biệt đáng kể trong trường hợp sử dụng các giải pháp tích cực như cảm biến LIDAR hoặc ToF. Điều này làm cho việc so sánh giữa hiệu suất và độ bền của các công nghệ khác nhau trở nên khá khó khăn.

Để đạt được mục tiêu này, AIRY3D đã cùng với những người khác trong ngành phát triển các tiêu chuẩn có ý nghĩa về độ chính xác của phép đo chiều sâu/3D trên toàn bộ bối cảnh công nghệ. Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST) ở Hoa Kỳ, cùng với cơ quan tiêu chuẩn Ủy ban ASTM E57, đã công bố kỷ yếu hội thảo, được tổ chức vào cuối năm ngoái, để xác định các tiêu chuẩn cho hệ thống hình ảnh 3D .

Các tiêu chuẩn có lợi cho cả người dùng và nhà sản xuất. Chúng cho phép các nhà sản xuất xác định các thông số kỹ thuật cho hệ thống của họ và người dùng xác minh các thông số kỹ thuật của hệ thống trong các điều kiện lý tưởng hoặc trong thế giới thực. Với tốc độ phát triển và triển khai các giải pháp nhận thức 3D nhanh chóng, những nỗ lực như vậy sẵn sàng định hình tương lai của những công nghệ hấp dẫn này.

CÁC TÁC GIẢ: Félix Thouin, Tiến sĩ, Nhà khoa học hình ảnh (AIRY3D); James Mihaychuk, Ph.D., PMC, Giám đốc sản phẩm (AIRY3D)

Để biết thêm thông tin: www.airy3d.com