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數位影像處理：最佳化處理策略之快速消除扭曲演算法

最佳化處理策略之快速消除扭曲演算法


我們的論文（最佳化處理策略之快速消除扭曲演算法；A Quickly Dewarping Algorithm of Optimization Processing Strategy）被 2019 工程科技應用研討會 接受了。 會議地點在台北城市科技大學的工程學院，舉辦日期是西元二零一九年四月十二日。

最近，全景影像的應用逐漸變得越來越有用。優點是一個能夠捕捉3​​60度影像的相機。但是，360度影像是圓形影像。因此，Dewarping技術有助於圓形影像轉換為平面影像。在本研究中，不需要參考額外的信息，如攝像機參數，鏡頭參數，視頻或影像參數等。本研究提出了去扭曲演算法的優化處理策略。策略和演算法進一步改善了性能。快速去扭曲演算法能夠將圓（全景影像）快速變換為平面影像。優化處理策略能夠提高演算法的性能。用於評估性能，本研究中使用的CPU負載。比較其他Dewarping演算法的性能。結果，這項研究在性能方面優於其他Dewarping演算法。

本研究旨在研究去扭曲演算法的快速計算和低CPU負載。 例如，圖2是原始影像。 圖3顯示了本研究的基線。 圖4是研究的結果影像（全景影像）。

圖2 原始影像

圖3 顯示了本研究的基線

圖4 研究的結果影像（全景影像）

表1是比較概覽表[8]。 有六家公司的演算法和我們提出的演算法。 這項研究支持所有魚眼相機和特殊魚眼相機（Cata-Fisheye相機）。 有不同之處在於是否使用GPU。 雖然有兩家公司使用GPU進行去扭曲演算法。 但是，當應用OpenCL來使用GPU時，NUUO的去扭曲演算法的CPU負載為19％。 當源影像的分辨率為1920 x 1440時，我們提出的CPU負載為3.65％。圖5是我們提出的演算法的CPU負載圖。

表1 比較概覽表
User additional effort
Generic De-warp
Support vendor
Calibration
GPU Acceleration
NUUO No need Yes All fisheye camera Default and tool OpenCL (nVIDIA, ATI, Intel)
Milestone Install plugin by camera vendor No Sentry360, VIVOTEK, Samsung Depends on plugin No
Genetec Install plugin by camera vendor No Sentry360, VIVOTEK Depends on plugin No
Aimetis No need Yes All fisheye camera No No
Axxonsoft No need Yes All fisheye camera No CUDA (nVIDIA VGA card only)
Exacq No need No VIVOTEK, Sentry 360 No No
Our Proposed No need Yes All fisheye camera,
Special fisheye camera[4] 		No No

圖5 我們提出的演算法的CPU負載圖。

表2 The comparison of the algorithms.
Kernel Computing Unit CPU Loading
NUUO [8] GPU 19%
Our Proposed CPU 3.65%

總結，表2顯示我們的實驗結果具有較低的CPU負載（3.65％）。 通常，在CPU和GPU之間交換影像數據時會產生高CPU負載。 因此，最好的方法是減少影像數據的交換次數。

圖6 Atria Logic公司的演算法

圖7 Atria Logic公司的演算法底部有黑色範圍（紅色矩形）。

圖8 沒有黑色範圍，我們提出的演算法有完整的影像。

我們提出的和Atria Logic公司之間的RMSE（均方根誤差）是109.0159。Atria Logic公司的去扭曲演算法沒有填滿整個全景影像。 影像底部有一個黑色範圍。 這是原始影像範圍的捕獲錯誤。 我們提出的可以自動定位原始影像的正確範圍。 然後我們研究的去扭曲演算法是正確的，以填充整個全景影像。 我們的研究沒有黑色範圍。

這項研究表明，它具有很高的可用性和較低的CPU負載。 未來的工作是進一步校準。 該研究的CPU負載較低。 因此，這項研究有很大的進步空間。 首先，增加校準能力。 其次，本研究的演算法應該在GPU上實現，並期望它比本研究的CPU版本更好。

Reference
[1] F. A. van den Heuvel, R. Verwaal, and B. Beers, "Calibration of Fisheye Camera Sys-tems and the Reduction of Chromatic Aber-ration," International Archives of Photo-grammetry, Remote Sensing and Spatial In-formation Sciences, Dresden, Germany, vol. XXXVI, Part 5.
[2] P. Dhane, K. Kutty, and S. Bangadkar, "A Generic Non-Linear Method for Fisheye Correction," International Journal of Com-puter Applications (0975 – 8887), vol. 51, no. 10, pp. 58-65, Aug. 2012.
[3] M. Friel, C. Hughes, P. Denny, E. Jones, and M. Glavin, "Automatic Calibration of Fish-Eye Cameras from Automotive Video Se-quences," IEEE Trans. Intelligent Transport Systems, vol. 4, no. 2, pp. 136-148, Jun. 2010.
[4] G. Krishnan and S. K. Nayar, "Cata-Fisheye Camera for Panoramic Imaging," Applica-tions of Computer Vision, 2008. WACV 2008. IEEE Workshop on, Copper Mountain, CO, USA, 2008, pp. 1-8.
[5] A. L. Brown, T. Carnevale, and P. Szajer, "Optimized 360 Degree De-warping With Virtual Cameras," U.S. Patent US 2016/0119551 A1, Apr. 28, 2016.
[6] Atria Logic Inc., "Overview - Panorama Gen-eration from the Periphery of a Fisheye," Dewarping & Panorama Generation from Fisheye Images, Dec. 2018. [Online]. Availa-ble: http://www.atrialogic.com/dewarping.php
[7] P. Bourke, "Converting a Fisheye Image into a Panoramic, Spherical or Perspective Pro-jection," Jul. 2016. [Online]. Available: http://paulbourke.net/dome/fish2/
[8] NUUO, "Fisheye Dewarp - Nuuo," May. 2014. [Online]. Available: http://ftp.nuuo.com/NUUO/Crystal/Project/v2.1.1/Release_Note&Demo_Kit/Dewarp_IFSEC_Evonne_20140521.pptx
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