في مجال رؤية الحواسيب (Computer Vision)، تقوم أدوات Multi View Stereo (MVS) بأداء دور محدد يختلف عن أدوات Structure from Motion (SFM)، وهذا ما يبرز الفارق الأساسي بينهما. يمكننا تبسيط الفهم لهذا الأمر من خلال التركيز على الغرض والوظيفة الرئيسية لكل منهما.
أدوات SFM مخصصة لإعادة بناء الثلاثية الأبعاد (3D Reconstruction) من مجموعة من الصور الثنائية (2D Images) التي تم التقاطها من زوايا مختلفة. وباستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية، تُحلل هذه الأدوات الصور لاستخراج المعلومات الفضائية وتحديد المواقع والأشكال الثلاثية الأبعاد للأجسام الموجودة في الصور. ومن ثم، يتم إنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد يمثل العالم الحقيقي.
أما أدوات MVS، فتأتي لتعمل على تحسين هذه النماذج الثلاثية الأبعاد التي تم إنشاؤها بواسطة SFM. والسبب في ذلك يعود إلى أن نماذج SFM قد تكون غير كاملة أو غير دقيقة بشكل كافٍ، خاصةً في المناطق ذات التفاصيل الدقيقة أو البنية المعقدة. هنا يأتي دور أدوات MVS لتحسين هذه النماذج من خلال استخدام معلومات إضافية من الصور لزيادة الدقة والاستدلال على المزيد من التفاصيل.
على سبيل المثال، تقوم أدوات MVS بتعويض الفجوات في النماذج ثلاثية الأبعاد التي قد تنشأ نتيجة لعوامل مثل الظلال أو العوامل البيئية المعقدة. كما تقوم بتحسين البنية التفصيلية للنماذج من خلال إضافة المعلومات الإضافية المشتقة من المناطق المشتبه فيها أو الغامضة في الصور. وبفضل هذه العمليات، يمكن لأدوات MVS تحسين جودة ودقة النماذج ثلاثية الأبعاد التي تم إنشاؤها بواسطة SFM.
وبالنسبة لتسلسل العمل المقترح (Bundler -> CMVS -> PMVS2)، فإن وجود أداة MVS بين SFM وأداة أخرى لمعالجة الصور ثلاثية الأبعاد يعزز من جودة وكفاءة النماذج الناتجة. فبعد إنشاء النموذج ثلاثي الأبعاد باستخدام SFM، يتم استخدام CMVS لتحسين النموذج وملئ الفجوات وزيادة الدقة، ثم يتم استخدام PMVS2 لإضافة المزيد من التفاصيل وتحسين الجودة النهائية للنموذج.
بهذه الطريقة، يتكامل العمل بين SFM و MVS لإنتاج نتائج أفضل وأكثر دقة في مجال رؤية الحواسيب، مما يسمح بتطبيقات أوسع واستخدامات أكثر تطوراً في مختلف المجالات مثل الطب، والهندسة، والروبوتيات، والواقع المعزز، وغيرها.
المزيد من المعلومات
بالطبع، يمكننا استكمال النقاش بشأن دور كل من Structure from Motion (SFM) وMulti View Stereo (MVS) في مجال رؤية الحواسيب، وذلك من خلال التركيز على بعض المعلومات الإضافية والتفاصيل الفنية.
أدوات SFM تعتمد على مبدأ استخدام عدة صور ملتقطة من زوايا مختلفة لنفس الكائن أو المشهد، ثم تحاول مطابقة النقاط المشتركة بين هذه الصور لإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد. يتطلب هذا العمل خوارزميات متطورة لمطابقة النقاط وتحديد الحركة والهندسة البصرية، والتي يتم تنفيذها عادةً على مستوى البكسل في الصور. يمكن لهذه الأدوات أن تكون فعالة في إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للأجسام والمشاهد ذات الهياكل البسيطة إلى المتوسطة.
من ناحية أخرى، تتميز أدوات MVS بالقدرة على استخدام المعلومات الناتجة عن الصور بطرق متقدمة لتحسين النماذج ثلاثية الأبعاد التي تم إنشاؤها بواسطة SFM. فبدلاً من الاعتماد على المطابقة بين النقاط كما هو الحال في SFM، تعتمد أدوات MVS على تحليل أكثر تقدمًا للمعلومات البصرية في الصور، مثل تحديد العمق والتفاصيل والتباين، لإنشاء نماذج أكثر دقة واكتمالاً.
وبالنظر إلى تسلسل العمل المقترح (Bundler -> CMVS -> PMVS2)، يظهر أن استخدام CMVS بعد SFM يساعد في تحسين النموذج الثلاثي الأبعاد الأولي من خلال تجميع المعلومات من مجموعة الصور بشكل أكثر دقة واستفادة من المعلومات الإضافية. بينما يأتي دور PMVS2 لزيادة التفاصيل وتحسين الجودة النهائية للنموذج.
هذا التعاون بين SFM و MVS يشكل أساساً أساسياً في تطوير تطبيقات رؤية الحواسيب التي تتطلب إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة وشاملة، مثل التصوير الطبي، والتصميم الهندسي، والروبوتيات، والواقع المعزز، والواقع الافتراضي، والتصوير الفضائي، وغيرها من التطبيقات العلمية والصناعية والترفيهية.
