מאיר אברהם ורוי חכמון

טכנולוגיות וידאו מודרני המשתמשים בהצגת וידאו דיגיטאלי הם היסודות עבור שידורי וידאו עכשווי, וידאו אינטראקטיבי, High Definition וידאו וכדומה. בשלב זה אנו יכולים לכלול בנוסף מערכות וידאו Virtual Reality המבוססות על זיהוי האובייקט המעניין ( Object Of Interest ), הפרדתו וחיבורו עם וידאו בסיסי.

הטכנולוגיה ליצירת וידאו דיגיטאלי מספיק מסובכת בגלל שהפעולות המבוקשות צריכות להסתיים בהצלחה בזמן אמת. חיבור התמונות (וההפרדה) צריכים להיות ללא "תפרים" Seamless Combining) ). חיבור התמונות ללא ה"תפרים" הם דרישה מאוד חשובה ליצירת ראיה טבעית.

מטרת הפרויקט היא לפתח שיטה ואלגוריתם לחיבור "ללא תפרים" של האובייקט המעניין (OOI) והווידיאו הבסיסי. ניתחנו פתרונות טכנולוגיים קיימים שהוצעו במוצרים תעשייתיים, פטנטים ומאמרים מדעיים. כעת ההישג בדיוק התאמת שתי תמונות הוא הבעיה הבסיסית בווידיאו דיגיטאלי בזמן אמת.

אחת הבעיות העיקריות היא הוצאה נקייה של האובייקט המעניין (OOI) מהתמונה וללא הוצאה של עצמים נוספים ( אפילו הקטנים שבהם ). זאת במטרה שחיבור התמונות בתמונה הסופית יהיה חלק ונקי כדי שהעין לא תבחין בחיבור. בעיה נוספת היא הבדלי תאורה שונים בין שתי תמונות. תמונה מסוימת יכולה להיות בהירה או כהה יותר מהתמונה השנייה, בחיבור שתי תמונות כאלה מתקבלת תמונה לא הגיונית שעין אדם מבחינה בהבדלים בקלות רבה.

בעיה עיקרית נוספת שהיה עלינו להתמודד איתה היא חיבור "ללא תפרים" של האובייקט המעניין (OOI) והווידיאו הבסיסי. במטרה שאם נרצה לראות את התמונה על גבי מסך טלוויזיה גדול עדיין יהיה קשה להבחין בחיבור שתי התמונות. זאת הבעיה העיקרית שבה התמקדנו.בעיה עיקרית נוספת שהיה עלינו להתמודד איתה היא חיבור "ללא תפרים" של האובייקט המעניין (OOI) והווידיאו הבסיסי. במטרה שאם נרצה לראות את התמונה על גבי מסך טלוויזיה גדול עדיין יהיה קשה להבחין בחיבור שתי התמונות. זאת הבעיה העיקרית שבה התמקדנו.

אין פתרון טכני לחיבור "ללא תפרים" של 2 תמונות (פריימים) ויותר, אפילו במכשירים המתוחכמים ביותר.אין פתרון טכני לחיבור "ללא תפרים" של 2 תמונות (פריימים) ויותר, אפילו במכשירים המתוחכמים ביותר. הפתרון הטוב ביותר לבעיה הוא טיפול במאפייני התמונות, כמו: luminance ו- sharpness. הכוונה היא ליצור התאמה "Matching" בין התמונות. הפתרון הטוב ביותר לבעיה הוא טיפול במאפייני התמונות, כמו: luminance ו- sharpness. הכוונה היא ליצור התאמה "Matching" בין התמונות. בנוסף הפתרון צריך להיות אדפטיבי. בנוסף הפתרון צריך להיות אדפטיבי.

Basic video analysis: שלב ראשוני בו אנו מחשבים את מאפייני הווידיאו הבסיסי, כמו: luminance (בהירות תמונה), רמות קיזוז, sharpness. Add. Video analysis: אותו ניתוח כמו לווידיאו הבסיס. Video data matching: שינוי בבהירות, שינוי ברמות קיזוז ושינוי ב-sharpness ב-Add. Video לשם התאמה מקסימאלית בין שתי התמונות. Control signal generation: הכנת מסיכה לשם הוצאת האובייקט המעניין מהתמונה ובניה מסיכה הפוכה לשם הכנה להדבקת הצורה של האובייקט המעניין בווידיאו הבסיסי. Controller: שלב סופי ואחרון, חיבור התמונות לאחר העיבוד וקבלת פלט סופי.

התוכנה ניתנת לשימוש ביתי, הנאה בין חברים ובין בני המשפחה. התוכנה ניתנת לשימוש ביתי, הנאה בין חברים ובין בני המשפחה. ניתן לעשות בה שימוש בתחומים שונים במגוון נושאים בשוק התעשייתי, כגון: חנויות בגדים, יהיו סרטוני פריטים ולקוח יגיע "למדוד". ניתן לעשות בה שימוש בתחומים שונים במגוון נושאים בשוק התעשייתי, כגון: חנויות בגדים, יהיו סרטוני פריטים ולקוח יגיע "למדוד". וזאת רק דוגמא אחת ממה שמוחכם הקודח יכול לחשוב...

תודה מיוחדת לפרופסור סמיון שירזין