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    雙目立體視覺匹配技術(shù)綜述

    2015-12-07 02:53:16曹之樂嚴中紅
    關(guān)鍵詞:極線立體匹配視差

    曹之樂,嚴中紅,王 洪

    (重慶理工大學藥學與生物工程學院,重慶 400054)

    立體視覺技術(shù)廣泛應(yīng)用于探測車導航、機器人導航、3D場景圖繪制、3D場景重建、汽車預(yù)警系統(tǒng)、大型機械位姿感知等領(lǐng)域。自20世紀70年代Marr首次提出完整的機器視覺系統(tǒng)計算理論框架[1]以來,三維視覺信號備受人們的關(guān)注。早期的立體匹配是基于小窗口的區(qū)域匹配,提取的特征值大多為灰度、顏色等信息。后來開發(fā)出自適應(yīng)窗口技術(shù),針對特征值也開發(fā)出對光照魯棒性的變換值,如Census變換等。近年來,基于全局的立體匹配技術(shù)成為人們研究的熱點,其大致思路為:提取特征值光流場特征、邊緣特征、Harris角點特征、SIFT特征向量、SURF特征等可靠特征,計算出初步視差圖,再由全局優(yōu)化函數(shù)(動態(tài)規(guī)劃、圖像分割、置信傳播等)對整幅圖像的視差值進行迭代優(yōu)化分配計算。目前,主流的立體視覺匹配技術(shù)分為2種:基于區(qū)域的立體匹配和基于全局的立體匹配。本文主要就以上2種技術(shù)的一些經(jīng)典立體匹配方法和近年來發(fā)展起來的立體匹配新方法進行較深入的討論和評述。

    1 雙目立體視覺系統(tǒng)

    最常見的立體視覺系統(tǒng)是雙目立體視覺系統(tǒng),也可以是多目視覺系統(tǒng),但雙目視覺系統(tǒng)是其基礎(chǔ)。因此,本文首先簡要闡述雙目視覺系統(tǒng),其幾何原理如圖1所示。

    圖1 雙目視覺系統(tǒng)幾何原理

    在三維空間坐標系OaXaYaZa中,左攝像頭Ol和右攝像頭Or處于理想位置關(guān)系。其中,左攝像頭光軸Zl和右攝像頭光軸Zr平行,且直線ZlZr與三維空間坐標系中的Xa軸垂直。2個成像中心Ol、Or的連線為基線b。三維空間中的一點P與兩成像中心點Ol、Or以及映射點pl和pr處于同一平面,平面與兩成像平面的交線被稱為極線。根據(jù)立體視覺的幾何成像原理,雙目立體視覺系統(tǒng)中對第三維(即深度)的測量由式(1)得出。其中:f為焦距,d為視差,即點pl和pr兩圖像在X軸方向上的差值,深度為Z?;€b和焦距f可在雙目標定時計算得出,因此雙目立體視覺定位的核心內(nèi)容是對視差d的計算。視差d由立體匹配得出,故對立體匹配的研究和討論成為雙目視覺系統(tǒng)研究的核心內(nèi)容。

    1.1 立體匹配約束

    1)唯一性約束:三維空間中的點映射到左右攝像頭時,只會在圖像上映射出唯一的對應(yīng)點。在匹配時左右圖像只有唯一一點相匹配。

    2)連續(xù)性約束:三維空間中的物體一般是連續(xù)光滑的,在映射到左右攝像頭時這種特性也被保留下來。在連續(xù)的圖像上,其視差也一般是連續(xù)的。

    3)極線約束:如圖1所示,對于一個圖像上的映射點來說,其匹配點必定落在另一圖像的極線上。而對雙目視覺系統(tǒng)來說,通常將其校正為上文原理中的假設(shè)情況,在這種情況下匹配點對處于同一水平線,即點在圖像中的坐標y值相等。

    4)順序一致性約束:三維空間中點的位置關(guān)系會在映射到成像平面時保留下來,即原物體的位置順序在兩幅圖像中不會改變。

    1.2 立體匹配的匹配基元

    匹配基元是立體匹配中的單位匹配對象,也就是立體匹配中的匹配特征對象。一般有以下幾種:①點:在雙目立體匹配中最常用的特征就是點特征,例如像素點的灰度、顏色值、Harris角點、SIFT特征點、SURF特征點等;② 塊:圖像塊也可以認為是圖像區(qū)域,塊的特征提取可以是直觀的塊內(nèi)所有像素點的灰度或顏色值,也可以是對塊內(nèi)像素點的統(tǒng)計特征,還可以是對塊內(nèi)像素點的變換特征;③線:線一般只是邊緣線,是最能體現(xiàn)圖像的紋理區(qū)域特征。在有些方法中將角點或特征點之間的連線作為特征線來提取。

    2 立體匹配算法

    在立體匹配視覺系統(tǒng)的原理基礎(chǔ)上,根據(jù)匹配的約束條件就可以對選定的匹配基元進行匹配。匹配算法是立體匹配技術(shù)的核心。

    2.1 基于區(qū)域的立體匹配算法

    基于區(qū)域的立體匹配通常是在一個設(shè)定的窗口基礎(chǔ)上來完成,以窗口中提取的特征向量為基礎(chǔ)進行匹配。這種匹配可以是逐像素的匹配,也可以是成塊的匹配,更進一步的,有根據(jù)圖像自適應(yīng)調(diào)節(jié)窗口大小的區(qū)域匹配算法。經(jīng)典的有Lazaros Nalpantidi等[2]以灰度、顏色為特征,通過對窗口內(nèi)的點的空間距離加權(quán)、顏色加權(quán)以及邊緣加權(quán)來提高匹配精度。對于窗口來說,窗口越大信息量越多,匹配精度越高,但會帶來大量的復(fù)雜計算,影響整體算法的運行速度[3]。

    在計算出的視差層面上通常采用贏者通吃(winner-takes-all,WTA)的方法來聚合匹配像素或塊。以亮度特征為例,在立體匹配過程中可以選取絕對差值和SAD、差值平方和SSD、歸一化相關(guān)系數(shù)NCC、零均值絕對差值和ZSAD等匹配函數(shù),詳見公式(2)。

    上述函數(shù)中:I1,I2為左右圖像對;u,v為像素的坐標點;n,m為窗口的長和寬為窗口中像素亮度的平均值。這些匹配函數(shù)可以對窗口中的亮度等特征進行匹配。

    區(qū)域匹配由于匹配的特征為獨立的像素或像素塊,因此在噪聲和誤匹配的影響下,匹配出的圖像很不平滑,更重要的是圖像中的無紋理區(qū)域因為像素的亮度相似會產(chǎn)生大量的誤匹配。然而區(qū)域匹配因其計算復(fù)雜度低,運算速度快,故在大量的實時系統(tǒng)中獲得應(yīng)用。為克服區(qū)域匹配算法的缺點,通常采用的特征也由簡單的亮度轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮樨S富的特征,如多尺度對頻段上的特征[4-5],基于梯度的加權(quán)特征[3]等。

    另外,對于受光照變化影響嚴重的圖像,一般采用變換的方法進行處理。例如,Census變換可以將窗口中的亮度值變換為一個序列,匹配時只需計算兩幅圖像中窗口特征序列的漢明距離(Hamming distance);Rank變換則是統(tǒng)計0或1的個數(shù)作為特征值,因而可以使用上文中的匹配函數(shù)。

    2.2 基于全局的立體匹配算法

    基于全局的立體匹配通常是先找出圖像中顯著的特征點、特征線或者掃描線,初步匹配得出一個初始的視差值,然后使用全局能量函數(shù)進行約束,通過匹配算法不斷地對分配的視差值迭代優(yōu)化,直到最優(yōu)。此迭代優(yōu)化的過程以全局能量函數(shù)最小化為目的。

    全局能量函數(shù)一般包括2項,數(shù)據(jù)項和平滑項,見式(3)。數(shù)據(jù)項用來表示該匹配基元的視差值,平滑項用來約束鄰域基元之間的差值[6]。近年來,硬件技術(shù)的飛速發(fā)展使得這種復(fù)雜匹配方法的實時性成為可能,未來的立體匹配方法也必將以基于全局的匹配方法為主流。

    2.2.1 動態(tài)規(guī)劃全局優(yōu)化算法

    動態(tài)規(guī)劃是一種常用的算法,是解決問題的一種思路。其基本思路是將給出的問題分為一個個的小問題,通過解決這些小問題從而得出問題的解。一般這些子問題很相似,為了減小計算量,動態(tài)規(guī)劃試圖對每個子問題只計算一次。當?shù)玫揭粋€子問題的解時,可將該結(jié)果直接保存,當再次需要相同子問題解時可直接查找此結(jié)果。

    在動態(tài)規(guī)劃的使用方面,2010年,J.Cal在文獻[7]中結(jié)合光流法和動態(tài)規(guī)劃,以光流法計算視差圖,再基于此視差圖使用動態(tài)規(guī)劃進行優(yōu)化。2011 年,Mohamed El Ansari等[8]依據(jù)提取出的邊緣線上的點做動態(tài)規(guī)劃,以邊緣點的梯度幅值和方向作為引導動態(tài)規(guī)劃的全局能量函數(shù)。2013年,Minh Nguyen,Yuk Hin Chan在文獻[9]中使用圖像塊進行動態(tài)規(guī)劃匹配,并進行雙向匹配以降低誤差。

    應(yīng)用立體匹配時,一般先匹配出一個初始的視差圖,然后使用動態(tài)規(guī)劃算法,在一條掃描線上(通常為極線)尋找使立體匹配能量函數(shù)值最小的路徑(視差值)。掃描線上的每一點的視差為得到的最小路徑值(視差值)[7]。

    經(jīng)典的動態(tài)規(guī)劃算法步驟如下:

    1)初始化。初始化是對圖像的視差值進行初始的設(shè)定。這個初始設(shè)定可以全部為0,也可以預(yù)先簡單匹配出來的視差值。后者在動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化運算時迭代速度更快。

    2)循環(huán)求解。在一條掃描線上逐點計算,在視差范圍內(nèi)循環(huán)取值,得出前一點的全局能量函數(shù)值和前一點的路徑參數(shù)值。循環(huán)在掃描線的末尾前一點結(jié)束。

    3)返回視差值。每一點的視差值都為其路徑參數(shù)值。具體步驟詳見文獻[7]。

    雙目視覺立體匹配中,在上文假設(shè)前提下,極線處于兩張圖像的同一水平線上,即上圖中左圖極線和右圖極線的y軸坐標值相等。因此,經(jīng)常使用的掃描線就是極線,可以進行單向匹配,即由一圖作為基準去和另一張圖匹配;也可以進行雙向匹配,即從左向右匹配,而后再從右向左匹配,取匹配較高的視差值作為最終視差值,以提高匹配精度。但是用極線作掃描線時,動態(tài)規(guī)劃僅是對單獨的橫向極線匹配,忽略了平行極線之間的關(guān)系,使得圖像的匹配結(jié)果呈現(xiàn)水平的條紋狀,因此動態(tài)規(guī)劃法在使用中常以消除此條紋作為提高視差圖質(zhì)量的核心。同時,由于動態(tài)規(guī)劃僅是一種優(yōu)化算法,直接使用其進行匹配會耗費大量的運行時間,其迭代要達到一定次數(shù)才會有較好的效果,因此這種算法一般和其他匹配算法聯(lián)合使用[10]。

    2.2.2 圖像分割全局優(yōu)化算法

    圖像分割是根據(jù)圖像的自身結(jié)構(gòu)特性,將圖像分為不同的區(qū)域,而后將這些區(qū)域的立體匹配問題轉(zhuǎn)化為能量函數(shù)最小化問題[11]。這種做法既可以達到全局算法的精確匹配,又可以保持原圖像中的結(jié)構(gòu)信息?;谌值牧Ⅲw匹配算法一般都會根據(jù)算法及約束的原理構(gòu)造一個全局能量函數(shù)。同樣的,圖像分割法也有這樣的全局能量函數(shù)來實現(xiàn)迭代優(yōu)化。

    2006 年,Andreas Klaus等[12]基于顏色特征進行圖像分割,對劃分出來的圖像區(qū)域使用自適應(yīng)相似性度量函數(shù)計算最優(yōu)視差。2007年,張娟[13]對圖像的特征空間做均值漂移計算,使用分水嶺分割模型得出分割的圖像塊。2010年,Bleyer等[10]提出了一種圖像分割的基本算法框架,首先將圖像分割為不同的區(qū)域,根據(jù)不同區(qū)域的最小匹配函數(shù)計算出分割區(qū)域的視差,然后拼合視差相同的區(qū)域,最終獲取區(qū)域視差的最優(yōu)化匹配。2011年,顏軻等[11]對基于 MRF(Markov隨機場)的圖像分割算法進行了改進,先對圖像進行分割,在此基礎(chǔ)上建立立體匹配的MRF模型,以充分保留圖像的構(gòu)架信息,進而得到平滑的視差圖像。

    圖像分割法的目的是根據(jù)圖像特征劃分得到一個分割的塊集合,而后對這些塊分別進行優(yōu)化計算視差,最大限度地保留圖像的結(jié)構(gòu)信息[12-14]。為實現(xiàn)這一目標,目前的算法大致分為以下幾類:①以像素為基準的分割法,不考慮圖像的空間構(gòu)架,只以像素點的顏色特征等來劃分圖像;②以區(qū)域為基準的分割法,以圖像中區(qū)域塊的連通特性為約束,使用區(qū)域生長、分裂和聚合技術(shù)實現(xiàn);③以邊界為基準,依靠測定出的邊緣劃分圖像;④以模型為基準,大多為馬爾科夫(Markov)隨機場或吉布斯(Gibbs)隨機場等空間交互模型來對圖像建模[15]。近年來多采用圖像分割算法方法。

    圖像分割在大部分領(lǐng)域中都有很好的應(yīng)用,其原理是基于顏色、邊緣等信息進行分割,而當這些信息與深度信息不能統(tǒng)一時(即深度信息與顏色、邊緣等無關(guān)時),匹配就會產(chǎn)生許多誤差。

    2.2.3 置信傳播

    置信傳播算法建立在馬爾科夫隨機場模型的基礎(chǔ)上,更復(fù)雜的模型可以是一個或者幾個馬爾科夫隨機場構(gòu)成的馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)[16]。像素點與馬爾科夫隨機場模型中的節(jié)點一一對應(yīng)。置信傳播算法采用消息傳輸機制實現(xiàn)節(jié)點之間置信度的最大化,同時實現(xiàn)馬爾科夫隨機場最大概率分布,等同于實現(xiàn)全局能量函數(shù)最小化[17]。

    2003年,Jian Sun等[16]使用 3個馬爾科夫隨機場構(gòu)建出一個馬爾科夫隨機網(wǎng)絡(luò),3個場中平滑場保持視差的連續(xù)性,線性場保留視差的斷層,二元場保持視差層的閉塞。2013年,Armin Ahmadzadeh等[18]在多個平臺(包括 FPGA,GPU,多核GPU)上實驗置信傳播算法,并選定多核GPU得出一個性能和效率俱佳的置信傳播立體匹配算法。

    置信傳播算法的思路如下:①構(gòu)建全局能量函數(shù),以此約束節(jié)點的更新,式子構(gòu)建如上文所說包括數(shù)據(jù)項和平滑項;②構(gòu)建圖像對的馬爾科夫隨機場模型,并確定節(jié)點之間的消息傳播方式和傳播信息;③循環(huán)迭代直至節(jié)點上的信息最優(yōu)化,根據(jù)節(jié)點信息算出視差值。具體算法步驟詳見文獻[19]。

    馬爾科夫隨機場模型是將圖像對的像素點看作節(jié)點,而每個節(jié)點包含兩方面信息:數(shù)據(jù)信息和消息信息。數(shù)據(jù)信息是每一個像素點的視差值,消息信息則是每個節(jié)點的信息值(初始為零)。

    置信算法在每一次迭代過程中都會對節(jié)點的信息進行更新,節(jié)點間的消息傳播一般為BP-M和BP-S。在BP-M中,每一次的傳播都在鄰域4個方向(上下左右)點上進行。而在BP-S中的傳播分為2種:一種向前,即消息向下和向右傳播直至達到最后一個節(jié);另一種是向后,即消息向上和向左傳播直至達到第一個節(jié)點[18]。與動態(tài)規(guī)劃類似,該算法也是一種強大的優(yōu)化算法,在應(yīng)用中通常與其他匹配算法聯(lián)合使用。本算法的復(fù)雜性在于模型的建立、全局能量函數(shù)的構(gòu)建,以及信息傳遞的設(shè)定。

    3 總結(jié)

    總體來說,計算視差的過程是一個提取特征并進行特征匹配的過程?;诰植康牧Ⅲw匹配算法在匹配過程中只是簡單計算左右圖像的特征差異最小化,或者是計算左右圖像的特征相似性?;谌值牧Ⅲw匹配算法在匹配過程中使用優(yōu)化算法,同時考慮平滑性和精確性,使全局能量函數(shù)最小化。上文中的動態(tài)規(guī)劃和置信傳播都是優(yōu)化視差的算法,圖像分割則是重要的保留圖像結(jié)構(gòu)的算法,因此對于高精度的視差計算,可以結(jié)合兩者一起使用。本文算法技術(shù)總結(jié)見表1。

    表1 算法技術(shù)總結(jié)

    4 結(jié)束語

    近年來,新的方法不斷被引入立體匹配領(lǐng)域,立體視覺技術(shù)也不斷應(yīng)用于新領(lǐng)域。Kajal Sharma等在2012年提出用SIFT特征作為輸入,使用自組織特征映射模型這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行立體匹配。Li-Heng Lin等在2013年提出一種使用harrs角點群進行立體匹配以獲取大型器械的位姿算法。

    相比運算速度,近年來更重視對精度和匹配度的要求。在硬件技術(shù)迅速發(fā)展的現(xiàn)狀下,之前許多不能保證實時性的算法都可以很好地實現(xiàn)。未來立體匹配的研究重點將集中于如何提高精度,對于算法的應(yīng)用也應(yīng)是多種算法聯(lián)合的多層面多尺度上的匹配。

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