3.3.4.3 Bù trừ phơi sáng (exposure compensation)
Một vấn đề đã xuất hiện khi ta đang biểu diễn bức ảnh toàn cảnh đầu tiên của ta là xuất hiện các điểm gián đoạn độ tương phản trong hình ảnh cuối cùng, rằng, bên cạnh việc tạo ra ảnh toàn cảnh khá phi hiện thực, đã tạo ra các đường nối có thể nhìn thấy được trừ khi lấy trung bình rất nhiều lần các hình ảnh được thực hiện. Nó thật sự đến từ thực tế là những máy ảnh kỹ thuật số có được tính năng tự động kiểm soát, mà dẫn đến các mức độ khác nhau xuất hiện trong các hình ảnh liền kề. Để bù đắp cho hạn chế này, ta tiến hành một cách gần đúng như sau: thực hiện đăng ký không gian, ngoại trừ rằng chúng ta làm việc ngay trong không gian giá trị điểm ảnh thay vì không gian các toạ độ điểm ảnh. Tương tự, trước hết ta cần phải mô hình các phép biến đổi giá trị điểm ảnh giữa các hình ảnh. Ta nên lý tưởng sự tính toán cho hiệu chỉnh gamma, xuất hiện những sai khác mức, và bất kỳ tính toán không tuyến tính nào đạt được bởi camera.
1. Đầu tiên ta quyết định mô hình phép biến đổi này bằng một ánh xạ tuyến tính trong không gian cường độ (hiệu chỉnh gamma). Việc đăng ký giữa các hình ảnh bao gồm một hồi qui tuyến tính trên một mẫu con của các điểm ảnh trong khu vực chồng chéo:
Tuy nhiên, ta nhận thấy rằng phương pháp này đã đạt được những kết quả không chính xác. Quả thực một chút không gian lỗi đăng ký của các hình ảnh đưa vào một số nhiễu không tương quan trong hồi qui tuyến tính, mà có hiệu lực để san phẳng độ dốc tương quan và tăng tương ứng thừa số không đổi của ánh xạ tuyến tính. Mà dẫn đến các tình huống nơi bắt nguồn biến đổi từ A đến B đã không là nghịch đảo của biến đổi từ B đến A.
2. Vậy thì, ta đã cho rằng thừa số không đổi như không thích hợp và hạn chế tới một lợi ích tương quan giữa những ảnh. Ta cũng đơn giản hoá đăng ký xuất hiện để làm cho nó độc lập từ chất lượng của không gian đăng ký. Ta thực sự đạt được tính toán khi tỷ lệ của trung bình các độ chói cho mỗi hình ảnh trong khu vực chồng chéo.
Đăng ký toàn cục ở chỗ vận hành tất cả các lợi ích tương đối thông qua các bộ tối ưu hóa toàn cục LS và nhận được một lợi ích tuyệt đối duy nhất cho mỗi hình ảnh. Lợi ích đó được sử dụng trong phép toán hợp để điều chỉnh độ chói ảnh theo ánh xạ .
Chương 4 – ỨNG DỤNG
Chương này trình bày một số ứng dụng của các kỹ thuật ghép ảnh và sử dụng Visual C++ để cài đặt kỹ thuật ghép ảnh dựa trên nắn chỉnh hình dạng.
4.1 Các ứng dụng của các kỹ thuật ghép ảnh
Cùng với sự ra đời của các camera số có độ phân giải cao, giá thành thấp và các phần mềm sửa đổi tinh vi, việc chế tác và thay đổi ảnh số ngày càng dễ dàng. Các ảnh ghép có thể được tạo ra với nhiều mục đích khác nhau kể cả tích cực và tiêu cực. Với mục đích tiêu cực ghép ảnh sẽ tạo ra các ảnh giả mạo nhằm vào nhiều mục đích khác nhau trong đó có việc vu cáo, tạo ra các tin giật gân, đánh lừa đối thủ, làm sai lệch chứng cứ phạm tội v.v... gây ảnh hưởng lớn đến xã hội. Mối quan tâm đặc biệt là hệ thống pháp luật và phương tiện tin tức đấu tranh với vấn đề này như thế nào? Với mục đích tích cực, ghép ảnh để tạo ra bức ảnh mang tính thẩm mỹ hơn ứng dụng trong phim ảnh.
Hình 4.1 là một bức ảnh minh họa được tạo ra từ phần mềm xử lý ảnh photoshop. Bức ảnh này được tạo ra bằng cách ghép hai ảnh theo phương pháp ghép trong và dùng kỹ thuật trộn các điểm ảnh của hai ảnh theo một tỷ lệ nhất định.
Hình 4.1. Ảnh ghép được tạo ra bằng việc trộn các điểm ảnh của hai ảnh vào nhau với một tỷ lệ nhất định gọi là tỷ lệ trộn alpha.
Kỹ thuật trộn ảnh đã được ứng dụng rất rộng rãi trong những phần mềm xử lý ảnh để tạo ra những bức ảnh mang tính thẩm mỹ như ảnh cưới, ảnh lịch, ….
Trong thực tế, người ta thường có những tấm bản đồ to. Ngày nay nhờ sự phát triển của khoa học kỹ thuật, người ta đã lưu trữ được các bản đồ trong máy tính. Vậy làm sao để có thể chuyển được một tấm bản đồ to vào máy tính được? Người ta dùng scanner để quét bản đồ vào máy tính. Tuy nhiên, scanner không thể quét được cả bản đồ to mà nó chỉ có thể quét được từng phần. Vấn đề đặt ra là làm thế nào có thể ghép các phần quét vào với nhau để thành một bản đồ đúng. Người ta đã có các file ảnh lưu bản đồ các vùng lân cận. Như vậy phải ghép các phần ảnh đã có sẵn trong các file để thành ảnh tổng hợp đúng. Tưởng chừng bài toán là đơn giản nhưng giải quyết vô cùng khó khăn. Giả sử đang ghép hai ảnh với nhau tại cùng một scanner, tại cùng một thời điểm. Ảnh thứ nhất khi quét thì được để thẳng, giấy không bị nhăn. Ảnh thứ hai khi quét bị lệch đi một góc nào đó, … Trong mục 3.2 (Ghép ảnh dựa vào nắn chỉnh hình dạng) đã trình bày một phương pháp cơ bản để giải quyến bài toán này. Dưới đây là một ví dụ ghép ảnh theo đa thức bậc một.
Ảnh 2: có kích thước 1077x726 pixels.
Ảnh kết quả: sau khi nắn chỉnh ảnh một theo ảnh hai, có kích thước 1883x1222 pixels