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    基于無人機雙目圖像的線目標(biāo)測量的研究

    2020-02-27 12:33:46王祖武魏文力
    計算機測量與控制 2020年1期
    關(guān)鍵詞:立體匹配視差雙目

    王祖武,丁 健,魏文力,韓 軍

    (1.上海大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,上海 200444;2.上海先進通信與數(shù)據(jù)科學(xué)研究院,上海 200444;3.國網(wǎng)浙江省電力公司 檢修分公司,杭州 310007)

    0 引言

    近年,國家的公共設(shè)施(例如電力線、電力線桿塔、雕像等)的完善極大方便了人們的生產(chǎn)生活。公共設(shè)施需要定期的檢測維護以確保證公共設(shè)施安全運行,其中輸電線路覆冰是影響電力系統(tǒng)安全運行的重要威脅,是國內(nèi)外電力系統(tǒng)最為嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一。為保障電力通暢,需要對輸電線的寬度進行監(jiān)控測量,并根據(jù)監(jiān)控數(shù)據(jù)做出相應(yīng)的應(yīng)對措施。因此,研究對線目標(biāo)的測量在實際應(yīng)用中具有重要的意義。

    當(dāng)前,目標(biāo)測量分為主動式測量和被動式測量兩種。Golinelli等[1-2]提出了一種基于紅外激光的便攜式測量系統(tǒng),采用激光測距原理測量對線目標(biāo)進行測量,馬[3]提出一種使用超聲波的目標(biāo)測量方式,但超聲波測量方式一般用于測量參考點到目標(biāo)之間的距離。主動測量方式下,使用外部向被測對象施加的能量對目標(biāo)進行測量,雖然準(zhǔn)確度比較高,但成本很高,功耗比較大,在實際應(yīng)用中普及率非常低。Mahajan等[4]和Kamboj 等[5]提出一種結(jié)合GPS進行目標(biāo)測量的方式,相對于主動測量,它不需要對被測對象施加能量,不受被測對象特性的影響,但需要在GPS信號比較強的地方進行,在山區(qū)、叢林等復(fù)雜區(qū)域信號誤差較大。王等[6]和韓等[7]提出一種使用全站儀進行測量的方式,但這種基于全站儀的測量方式需要選擇合適的參考點,人為因素較大,在環(huán)境復(fù)雜、人工無法涉足的地方選擇合適的參考點比較困難,同時測量效率降低、誤差增大。而雙目立體視覺技術(shù)[8-9]在測量方面具有測量精度高,功耗低,重量輕等優(yōu)點。此外無人機具有質(zhì)量輕、體積小、靈活輕便、拍攝角度全面、可操作性強等優(yōu)點,在電力線巡檢、測量等各領(lǐng)域中的使用不斷增多。

    基于上述對目標(biāo)測量方法的分析,使用雙目立體視覺技術(shù)對線目標(biāo)進行測量。為提高對線目標(biāo)的測量精度,在以下兩個方面進行了改進優(yōu)化。第一,在匹配算法方面,對傳統(tǒng)Census立體匹配算法做了改進,在代價聚合階段對聚合窗口中的初始代價值進行了異常值處理,抑制錯誤初始匹配代價;第二,在線目標(biāo)視差圖優(yōu)化方面,提出一種基于目標(biāo)識別的線目標(biāo)視差圖優(yōu)化算法,該算法依據(jù)目標(biāo)識別獲取線目標(biāo)視差圖,然后根據(jù)提出的4個步驟進行優(yōu)化處理,最后得到優(yōu)化后的線目標(biāo)視差圖。最終設(shè)計出一個無人機雙目視覺圖像采集系統(tǒng),并依據(jù)采集到的雙目圖像實現(xiàn)對線目標(biāo)的測量。實際測量結(jié)果表明,該改進方法提高了雙目圖像正確匹配率,對線目標(biāo)的測量具有較高的精度。

    1 改進立體匹配算法

    立體匹配算法的精度直接影響著雙目測量的精度。對Scharstein[10]對立體匹配算法進行歸納,包括初始匹配代價估計、代價聚合、視差選擇和優(yōu)化4個方面,并對Census算法中代價過程做了改進。

    1.1 初始匹配代價計算

    考慮到實際應(yīng)用場景是戶外,相機成像受光照輻射影響比較大,依據(jù)文獻[10],采用Census變換計算初始匹配代價。其中以像素為中心選擇Census變換的固定窗口,以中心像素作為參考值,計算該窗口的比特串,如公式(1)~(2)所示。

    (1)

    (2)

    其中:Np={I(pi)|i∈(0,m×n),i∈N,且i≠m×n/2+1}表示除了中心像素p以外的窗口內(nèi)灰度值的集合,?表示按位連接,m和n分別表示支持窗口的長和寬,I(q)表示鄰域像素灰度值,I(p) 表示窗口中心像素灰度值。然后計算Census變換后比特串之間的Hamming距離,用C(p,q,d) 表示,其中d為最大視差dmax和最小視差dmin之間的任意值,即d∈[dmin,dmax]。最后為了控制奇異值,將初始匹配代價值映射到區(qū)間[0,1]中,并以此作為新的初始匹配代價。映射函數(shù)如公式(3)所示。

    (3)

    其中:Cinit(p,q,d)為初始匹配代價,λ為控制離群值的參數(shù)。

    1.2 代價聚合

    代價聚合是立體匹配的關(guān)鍵之處。首先根據(jù)Mei等[12]提出的十字交叉代價聚合法得到聚合窗口S,對于任一像素點p,如圖1(a)所示。

    圖1 像素P

    根據(jù)顏色相似度和空間距離尋找該像素點的橫向臂長(ArmL、ArmR)和縱向臂長(ArmU、ArmD)。臂長的判別原則如(4)~(7)式所示。

    Dc(p1,p)<τ1AndDc(p1,p+(1,0))<τ1

    (4)

    Ds(p1,p)

    (5)

    Dc(p1,p)<τ2ifL2

    (6)

    τ1>τ2AndL1>L2

    (7)

    其中:p1表示像素p的最右邊像素點。Dc表示計算兩個像素點的顏色相似度,Ds表示兩個像素點的空間距離,τ1、τ2,L1、L2分別表示顏色相似度、空間相似度閾值。隨后根據(jù)像素點的橫向臂長和縱向臂長得到像素點p的聚合區(qū)域S,如圖1(b)所示。然而,考慮到自然環(huán)境和相機性能對成像的影響,當(dāng)聚合區(qū)域S中存在比較多的干擾(異常值)時,采用Mei的方法產(chǎn)生的代價聚合值將會變得不準(zhǔn)確,為此,經(jīng)過對傳統(tǒng)立體匹配算法中的代價聚合過程做了改進,提出對聚合區(qū)域S內(nèi)的初始代價值做異常值處理。具體步驟如下:首先計算聚合區(qū)域S的平均值a和方差b,如式(8)~(9)所示:

    (8)

    (9)

    其中:n表示聚合區(qū)域S中所含元素的個數(shù);而后按照如下兩個準(zhǔn)則對區(qū)域S中的初始代價值進行處理,其中α為初始代價值個數(shù)的閾值:

    1)當(dāng)聚合區(qū)域S中的初始代價值的個數(shù)n<α?xí)r,不對聚合區(qū)域S內(nèi)初始代價值進行異常值剔除。

    2)當(dāng)聚合區(qū)域S中的數(shù)據(jù)個數(shù)n≥α?xí)r,初始代價值大于a+3b或者小于a-3b則判別為異常值并給予剔除。

    根據(jù)以上原則可得到關(guān)于像素點p的一個新的聚合區(qū)域S′,然后再對聚合區(qū)域S′進行代價聚合得到聚合匹配代價,如式(10)所示。

    (10)

    其中:Cagg(u,v,d)為聚合后的匹配代價,n′為新聚合區(qū)域S′中初始匹配代價值的個數(shù)。

    1.3 視差選擇和優(yōu)化

    在視差選擇階段,為了能夠進一步提高算法匹配率,在代價聚合后進一步加入掃描線優(yōu)化過程[12],然后采用WTA(Winner-Takes-All)策略[13]進行視差選擇,該策略快速有效,它通過選擇視差空間中匹配代價值最小的點作為匹配點,并得到其對應(yīng)的視差。

    在視差優(yōu)化階段,為了能夠進一步提高視差圖準(zhǔn)確率,首先采用左右一致性檢測找出異常點后,根據(jù)對極幾何原理將異常點分類為誤匹配點和遮擋點,然后采用區(qū)域投票的策略,對誤匹配點和遮擋點進行插值處理。最后采用亞像素增強處理來減少離散視差造成的誤差并利用3×3的滑動窗口對視差圖進行中值濾波生成最終的視差圖。

    2 線目標(biāo)視差圖優(yōu)化

    通過改進立體匹配算法提高了立體匹配精度,但為了測量線目標(biāo),僅僅依賴視差圖進行測量誤差會很大,因為在可見光圖像中,線目標(biāo)在整個圖像是一種很細(xì)的目標(biāo)對象,寬度占據(jù)的像素不過幾十個像素,且在遠距離拍攝時,其寬度占據(jù)的像素點不過十個幾個,除此之外,在進行立體匹配時往往由于算法的優(yōu)化,生成視差圖中的線目標(biāo)會出現(xiàn)“膨脹”現(xiàn)象,并且線目標(biāo)視差圖會出現(xiàn)很多空洞,如圖2所示。為此提出了一種基于目標(biāo)識別的線目標(biāo)視差圖優(yōu)化算法,并將得到線目標(biāo)視差圖用于測量提高對線目標(biāo)的測量精度。

    圖2 線目標(biāo)原圖及其視差圖

    2.1 圖像線目標(biāo)識別

    為了實現(xiàn)對線目標(biāo)視差圖的優(yōu)化,首先需要將圖像中的線目標(biāo)識別出來。考慮到自然場景中背景紋理及光線影響,這里采用基于局部特征的識別方法[14],處理過程如下:首先提取圖像的邊緣線段,采用Blob管理這些邊緣線段并計算各個線段的屬性值,接著采用Gestalt感知定律對斷續(xù)線段的進行合并處理,然后對導(dǎo)線組進行聚合優(yōu)化,實現(xiàn)對導(dǎo)線的識別。最終獲取的線目標(biāo)的二值圖像如圖3所示。

    圖3 圖像中線目標(biāo)及其二值圖像

    2.2 線目標(biāo)視差圖優(yōu)化

    為了實現(xiàn)對線目標(biāo)視差圖的優(yōu)化,這里首先利用3.1中方法生成的導(dǎo)線二值圖像與改進立體匹配算法生成的視差圖做掩膜處理,得到線目標(biāo)所有的視差點,將視差值反映到圖像上,如圖4所示。

    圖4 對比圖

    通過圖4(a)可以發(fā)現(xiàn),此時生成的線目標(biāo)視差圖仍然會存在一些干擾點,為此,這里依據(jù)線目標(biāo)長度并沿著導(dǎo)線方向?qū)υ摼€目標(biāo)視差圖進行分段,然后對每一個線目標(biāo)段視差值進行優(yōu)化處理,最后生成優(yōu)化后的線目標(biāo)視差圖。

    為了方便對線目標(biāo)視差圖進行分析,這里以其中的一個線目標(biāo)視差段為例抽象出線目標(biāo)視差模型,如圖5所示。

    圖5 線目標(biāo)視差圖和線目標(biāo)視差模型

    如上圖5(b)所示,白色方格和帶有disp方格表示線目標(biāo)上的視差點,帶有null的方格表示沒有視差值的視差點,帶有noise的方格表示有異常的視差點,其中模型中的所有視差點用Smodel={Ddisp(i)、Dnull(j)、Dnoise(k)}表示,Ddisp(i)表示正常視差值視差點集合,Dnull(j)表示沒有視差值的視差點集合,Dnoise(k)表示異常值的視差點集合,根據(jù)此模型,提出以下4個原則對線目標(biāo)視差圖進行優(yōu)化:

    1)首先根據(jù)視差值的大小去除沒有視差值的點Dnull(j),此時對模型中剩下的視差點Smodel={Ddisp(i)、Dnise(k)}進行視差直方圖分析,畫出整個視差圖模型中的視差值分布。

    (11)

    其中:n,m分別表示處理后正常視差值視差點的個數(shù)和異常值的視差點的個數(shù)。

    4)最后采用視差值Dupdate代替視差模型Smodel={Ddisp(i)、Dnull(j)、Dnoise(k)}中的空視差值點和異常值點,即得到優(yōu)化后視差模型S?model={Ddisp(i)、Dupdate(z)},完成對導(dǎo)線線段的優(yōu)化。

    采用以上原則實現(xiàn)可以很大程度的優(yōu)化線目標(biāo)視差圖存在的缺陷,如圖4(b)所示。

    3 實驗結(jié)果與分析

    3.1 無人機雙目圖像的采集

    無人機雙目圖像采集以大疆無人機M100作為搭載平臺,在上面搭建了平行式雙目立體視覺結(jié)構(gòu),如圖6所示。

    圖6 無人機雙目系統(tǒng)搭建實物圖

    其中雙目采用的是兩個同型號200萬像素的工業(yè)相機,相機像元尺寸為 4.5 μm×4.5 μm,焦距為8 mm,兩個相機基線距離為10 cm,同時為保證無人機雙目圖像采集的同步性,這里將兩路相機與NVIDIA Jetson TX1開發(fā)板連接,利用相機API接口設(shè)置相機相關(guān)參數(shù)并同時啟動相機實現(xiàn)圖像的自動采集保存。

    為了將無人機采集的圖像實時的傳輸?shù)降孛妫@里以無線WiFi路由器為基站建立局域網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)TX1開發(fā)板與PC計算機之間的實時通信,可將無人機捕獲的圖像實時傳輸?shù)降孛妗?/p>

    3.2 聚合算法中異常值控制閾值的確定

    為了驗證異常值控制閾值對算法的影響并選擇合適的閾值,這里將采用Middlebury立體匹配算法測試平臺提供的標(biāo)準(zhǔn)立體圖像對(Tsukuba、Venus、Teddy、Cones)作為測試圖,并用視差圖非遮擋區(qū)域的誤匹配率百分比作為評價標(biāo)準(zhǔn),通過分析不同α值得到視差圖的誤匹配率來確定閾值α。如圖7所示,依據(jù)原則11和22來進行異常值剔除,可以看到隨著α的不斷增大,視差圖的誤匹配率不斷的降低,當(dāng)α>5時,視差圖像的誤匹配率的變化開始變得不明顯,并趨向于穩(wěn)定。綜合以上分析,可以確定算法中的閾值α值為5。

    圖7 不同α值對匹配精度的影響

    3.3 改進立體匹配算法性能分析

    為了分析所提出的改進算法的性能,這里同樣采用標(biāo)準(zhǔn)測試圖像對(Tsukuba、Venue 、Teddy、Cones)作為算法的輸入,將得到的視差圖與其標(biāo)準(zhǔn)視差圖做對比,如圖8所示。

    其中圖8中第一列為原始圖象對的左視圖,第二列為所提出的算法生成的視差圖,第三列為所提出的算法視差圖的誤差圖,其中黑色表示誤匹配點,白色表示正確匹配點,灰色區(qū)域表示遮擋區(qū)域錯誤匹配點。

    圖8 標(biāo)準(zhǔn)測試圖下改進算法生成的視差圖及誤差圖

    為了更加客觀的分析所改進的算法的性能,這里計算了非遮擋區(qū)域(n-occ)、深度不連續(xù)區(qū)域(disc)、全部區(qū)域的誤匹配率(all)以及平均錯誤率(Avg)等參數(shù),并以此評價視差圖的好壞。為此,這里不僅與其他改進Census算法(RTCensus[15]、RinCensus[16])做了對比還與當(dāng)前比較好的算法(FBS[17]、SGBM、)做了對比比較,各個算法在不同區(qū)域的誤匹配率,如表1所示。

    根據(jù)上表可以發(fā)現(xiàn),所提出的改進Census立體匹配算法錯誤匹配率低于其它兩種基于Census變換的立體匹配算法,且相比于FBS、SGBM算法,所提出的的改進算法計算得到的視差圖也具有很大的優(yōu)勢,并且平均錯誤匹配率為5.79%。

    3.4 線目標(biāo)視差優(yōu)化算法性能分析

    為了驗證線目標(biāo)優(yōu)化優(yōu)化算法對提高測量精度的有效性,這里選擇直徑27 mm的細(xì)桿作為線目標(biāo),并采用4.1節(jié)中的無人機雙目采集系統(tǒng)采集細(xì)桿的雙目圖像(如圖9(a)),以桿的寬度作為測量標(biāo)準(zhǔn),對不采用線目標(biāo)視差圖優(yōu)化得到的測量結(jié)果和采用線目標(biāo)視差圖優(yōu)化得到的測量結(jié)果進行比較分析。

    表1 不同算法視差圖誤匹配率(%)

    具體實驗過程為:在無人機起飛之前,首先用標(biāo)定板(如圖9(c))對無人機雙目相機進行標(biāo)定,并將標(biāo)定結(jié)果保存用作雙目圖像的校正;

    圖9 實驗視差結(jié)果及標(biāo)定板

    接著操縱無人機起飛,分別在距離線目標(biāo)2 m、3 m、4 m、5 m、6 m處定點懸停采集、發(fā)送圖像對,然后在PC端接收圖像對,并選擇待測圖像對進行極線校正、立體匹配得到視差圖(如圖9(b)),然后根據(jù)視差圖,采用劃線的方式對線目標(biāo)寬度進行20次測量,最后統(tǒng)計測量結(jié)果,如表2所示。

    表2 無線目標(biāo)視差圖優(yōu)化情況下測量結(jié)果

    接著根據(jù)立體匹配得到的視差圖,按照3.3節(jié)中方法對視差圖中的線目標(biāo)視差進行優(yōu)化,然后同樣采用劃線的方式測量桿體的寬度,測量結(jié)果如表3所示。

    表3 線目標(biāo)視差圖優(yōu)化情況下測量結(jié)果

    對比表2、表3的測量數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),對于細(xì)桿的測量,隨著測量距離的增加,測量精度會不斷的降低,但是采用文中提出的線目標(biāo)視差優(yōu)化算法后得到的測量結(jié)果,相比于不加線目標(biāo)視差優(yōu)化算法測量得到的結(jié)果更接近真實值,而且在不同距離的測量相對誤差都比較低,可見文中提出的線目標(biāo)視差優(yōu)化算法對提高線目標(biāo)測量的精度具重要的作用。

    4 結(jié)束語

    為提高無人機雙目圖像中線目標(biāo)的測量精度,在立體匹配算法方面,對Census立體匹配算法做了改進,提出了基于異常值篩選的代價聚合方法,提高了立體匹配算法的匹配精度;在線目標(biāo)測量階段,為應(yīng)對立體匹配算法生成線目標(biāo)視差圖中存在的問題,提出了基于目標(biāo)識別的線目標(biāo)視差圖優(yōu)化算法,實驗結(jié)果證明,對于無人機雙目圖像中的線目標(biāo)測量,采用線目標(biāo)視差優(yōu)化后的視差圖進行測量可以得到較為準(zhǔn)確的測量結(jié)果。

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