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    一種基于深度計算的圖像增強現(xiàn)實系統(tǒng)實現(xiàn)

    2020-04-01 08:36:56翟麗杰
    河南科學 2020年2期
    關(guān)鍵詞:雙目照度攝像機

    翟麗杰

    (渭南師范學院物理與電氣工程學院,陜西渭南 714099)

    增強現(xiàn)實(Augmented Reality,AR),是一種將虛擬世界信息附加在真實世界環(huán)境中,通過使用者視覺觀察來獲得全新真實體驗的新技術(shù). 該技術(shù)不僅展現(xiàn)真實世界的信息,而且能夠同時展現(xiàn)計算機產(chǎn)生的虛擬信息,兩種信息互相補充、疊加為一個畫面,無縫集成在一個空間[1-3]. 增強現(xiàn)實技術(shù)在許多應用領域都有建樹,諸如汽車導航、飛行器的研制與開發(fā)、數(shù)據(jù)模型的可視化、虛擬操作演練. 在醫(yī)療領域中,醫(yī)生可以通過增強現(xiàn)實技術(shù),將虛擬的X光投影在病人身上以展示病人相應的內(nèi)臟器官. 在文物考古等領域中,通過增強現(xiàn)實技術(shù),可以在殘缺的古跡上虛擬重構(gòu)出原始文物的樣貌,同時也能提供給參觀者實時的古文物信息,方便用戶了解所需內(nèi)容[4-6].

    一般來說,增強現(xiàn)實技術(shù)涉及許多新的前沿技術(shù),包括計算機模式識別、人機交互、計算機圖像處理、計算機視覺和顯示技術(shù). 為了使場景更加真實,需要準確地獲取虛擬物體與真實物體之間的深度關(guān)系. 在增強現(xiàn)實系統(tǒng)中,虛實物體的深度一致性一直是研究的熱點,這個深度一致性與虛實物體的遮擋密切相關(guān)[7-10].針對增強現(xiàn)實中的遮擋問題,提出了兩種解決方案. 一種是基于模型的虛擬真實遮擋方案,另一種是基于深度信息的虛擬真實遮擋方案[11-12]. 隨著計算機圖形學和圖像技術(shù)的飛速發(fā)展,一些學者提出了單眼圖像的虛擬真實遮擋方法. 該方法不需要預先估計真實場景中的目標結(jié)構(gòu)和深度信息,它只需要利用圖像處理技術(shù)實時獲取場景的每一幀,實時跟蹤每一幀中的對象,確定對象之間的遮擋關(guān)系. 為了實現(xiàn)遮擋關(guān)系,需要去除提取的場景部分,針對現(xiàn)有方法存在的實時性差、深度信息獲取不準確、真實感弱、應用領域有限等缺點,本文以計算機立體視覺、圖像處理等技術(shù)為基礎,研究了基于空間顏色和深度一致性的實時圖像增強技術(shù),并設計了一個基于深度計算的圖像增強現(xiàn)實系統(tǒng).

    1 空間保色的圖像增強方法

    低照度圖像本質(zhì)上是由于場景的低照度造成的. 事實上,在大多數(shù)低照度圖像中,光的不均勻分布會導致圖像中出現(xiàn)較亮和較暗的區(qū)域,這就給圖像的增強帶來了困難. 為了恢復低照度圖像,我們希望放大較暗區(qū)域的像素值并保留較亮區(qū)域的像素值[13-14]. 獲得準確的光強分布是恢復低照度圖像的關(guān)鍵,本文采用暗通道先驗方法獲得圖像的光強分布.

    在自然場景中,圖像可以描述為:

    其中:I 為觀察圖像;J 為期望場景的真實輻射值;A 為光強分布圖;t 為光線通過媒體傳輸?shù)较鄼C時未散射的部分. 低照度圖像增強的目的是從I 中恢復J、A和t,為了得到圖像的照度圖像,必須先提取圖像的暗通道圖像. 暗通道的先驗值是在正常光照下觀察室外圖像得到的,也就是說在戶外無霧圖像中(非天空區(qū)域)的大部分局部區(qū)域,存在一些像素點(暗像素)在至少一個顏色通道中具有非常低的值,趨近于0. 三個通道每個像素RGB的最小值定義為Imin:

    相應的暗通道圖像B是:

    其中:Q( i,j )是以I( i,j )為中心,大小為以N×N 像素的圖像塊,并且( x,y )是Q( i,j )中的任何像素點.

    根據(jù)公式(2)和(3),可以得到低照度圖像I的暗通道圖像B. 根據(jù)公式(1):

    本文不討論雨霧的影響. 對于景深相同的場景,如室內(nèi)和街道,t可以看作是一個常數(shù). 因此,可以獲得低照度圖像的部分光強圖A,即:

    可見,對于圖像I,光強分布A 與固定系數(shù)為1-t的暗通道圖像B之間存在一定的比例關(guān)系,如何得到準確的暗通道圖像B將是準確估計圖像光強分布的關(guān)鍵. 由于t將在隨后的計算中減少,因此不必估計它.

    為了滿足圖像平滑的要求,對于圖像I上的每個點,以其中心和M×M的大小的窗口中的所有像素由以下公式線性近似:

    其中:D為圖像I中以每個點為中心的M×M的大小的窗口的所有像素實際值;E為圖像I中以每個點為中心的M×M的大小的窗口的所有像素線性近似值. 在確定M值之后,由近似參數(shù)ak和bk確定線性近似的結(jié)果,當ak和bk的值變化時,線性近似的結(jié)果E也將改變. E和D之間的差異由以下公式給出:

    其中:ε 是一個非常小的常數(shù),以防止ak過大. 通過求R( ak,bk)的最小值,確定了線性近似參數(shù)ak、bk.

    采用線性回歸方法,R( ak,bk)的最小值為:

    在獲得所有窗口Wk的線性近似解ak和bk之后,由于像素可能同時存在于多個窗口中,當獲得最終平滑結(jié)果時,包括這一點的所有窗口Wk的ak和bk的平均值計算出來,也就是說:

    在獲得所需的光強度后,根據(jù)像素的光強度與所需的光強度之比,將低照度圖像I中每個像素的RGB通道的灰度值放大成不同的大小,得到增強圖像,具體的低照度圖像增強公式為:

    其中:J 為增強的低照度圖像;Id為圖像I中每個像素的RGB通道的灰度值;P為圖像增強的比例系數(shù),當原始場景中的平均光強較低時,需要用較大的系數(shù)放大圖像通道,則P應為較大的值. 當原始場景中的平均光強度較高時,需要放大系數(shù)較小的圖像通道. 此時,P應該是一個較小的值,即P×Bmeangray是一個常量值.

    由以上理論,本文提出的低照度圖像增強方法包括以下步驟:

    1)輸入圖像,轉(zhuǎn)換成RGB顏色空間,得到RGB三通道圖像;

    2)計算RGB通道中每個像素的最小值,得到輸入圖像的暗通道圖像;

    3)為解決暗通道先驗原理不適用于白色區(qū)域的問題,確定圖像中的白色區(qū)域,修改白色區(qū)域像素的暗通道值,得到初始光強分布圖;

    4)為了消除暗通道先驗原理引起的塊效應,對暗通道的修正圖像進行線性平滑處理,得到平滑后的光強分布;

    5)根據(jù)平滑后圖像像素的灰度與期望光強的比值,對圖像中不同像素的三個RGB通道進行增強,完成圖像增強.

    2 基于深度計算的增強現(xiàn)實系統(tǒng)設計

    本文在前人理論研究的基礎上,設計了一個基于深度計算增強現(xiàn)實系統(tǒng),解決了虛擬物體和真實物體之間的深度一致性問題[15]. 該系統(tǒng)主要涉及雙目立體視覺技術(shù)、雙目攝像機標定和一些開放式GL三維繪制技術(shù),主要包括四個模塊:雙目攝像機標定模塊、視差采集模塊、三維點云重建模塊和虛擬真實深度一致性處理模塊. 系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示.

    該系統(tǒng)首先對攝像機進行初始化:選擇攝像機的分辨率和攝像機的設備序列號,然后啟動系統(tǒng)進入雙目立體攝像機的校準模塊. 主要有兩部分:攝像機標定和雙目標定. 雙目攝像機標定有兩種方式:一種是直接從攝像機采集標定板圖像;另一種是就地讀取標定板圖像. 為了使系統(tǒng)具有實時性,本文重點研究了第一種獲取標定板圖像的形式. 標定后的視頻圖像在進入立體匹配模塊前需要進行校正和裁剪. 其目的是使左右視頻畫面的投影中心原點一致,左右投影平面共面且與極線垂直對齊,從而減少對后續(xù)獲取雙目視差的影響. 本文采用布格極坐標立體校正算法對圖像進行校正. 在深度信息獲取過程中,首先采用半局部匹配方法(SGBM)實時獲取密集視差圖;然后根據(jù)雙目立體標定結(jié)果和雙目視差,利用三角法獲得真實場景中物體的三維信息,解決了虛擬物體和真實物體的深度一致性問題.

    圖1 有遮擋物的增強現(xiàn)實處理系統(tǒng)Fig.1 Augmented reality processing system with occlusion

    2.1 攝像機校準和校準模塊

    該系統(tǒng)首先利用早期足夠多的雙目立體攝像系統(tǒng)捕捉真實場景中物體的原始圖像幀,然后對采集到的圖像進行去噪等操作. 本文采用張正友的黑白棋盤標定方法對雙目立體攝像機進行標定,得到攝像機的內(nèi)外參數(shù)[16]. 最后,對雙目圖像對進行校正,為后續(xù)的立體匹配和視差圖像采集做好準備. 該系統(tǒng)利用早期的雙目立體攝像機從不同方向采集模板圖像,識別圖像中的特征點. 在特征點識別過程中,采用Harris角點提取方法. 如果識別成功,則使用不同的顏色連接成功提取的特征點. 根據(jù)標定后獲取的攝像機內(nèi)外參數(shù),進行雙目圖像校正.

    通過上述步驟,在獲得雙目相機的外部參數(shù)以及對雙目相機采集的圖像對進行校正后,可以得到更多的標準圖像對,從而獲得更精確的視差圖像.

    2.2 立體匹配及深度采集模塊

    該模塊主要包括雙目立體匹配、視差采集、三維信息采集等. 由于系統(tǒng)需要實時性,基于半全局匹配算法實現(xiàn)了圖像對的立體匹配,得到了稠密的視差圖. 然后利用三角相似測量原理,利用雙目攝像機標定的密集視差和內(nèi)外參數(shù),得到三維數(shù)據(jù). 在270 lx光強條件下,本節(jié)測試的三組不同場景的結(jié)果如圖2所示,其中上圖像為原始圖像,下圖像為原始圖像對應的視差.

    圖2 實驗結(jié)果圖Fig.2 Experimental result images

    在實驗過程中,以圖2中的第一組原始圖像為例,得到如表1所示的3D數(shù)據(jù)示例. 其中Z坐標值是本文提到的深度信息值.

    表1 3D 采樣數(shù)據(jù)Tab.1 3D sampling data

    同時,對得到的深度信息值與實際距離值的相對誤差進行了測試,實驗測試結(jié)果見表2和圖3.

    表2 實驗測試結(jié)果Tab.2 Experimental test results

    圖3 實驗測試結(jié)果Fig.3 Test results

    測試結(jié)果表明,當物體的深度值在55 cm以內(nèi)時,系統(tǒng)得到的深度值誤差較小,相機與物體的距離越遠,誤差越大.

    本文測試了320×240幀圖像實時采集和處理所需的時間,并通過200次實時采集和10次隨機采樣計算了平均處理時間. 在計算獲取深度數(shù)據(jù)的過程中,平均時間為0.503 39 ms,滿足實時性要求.

    2.3 虛擬與真實物體深度一致性處理模塊

    虛擬對象和真實對象的深度一致性處理模塊是系統(tǒng)的最后一個重要模塊. 為解決虛擬物體與真實物體之間的深度一致性問題,提出了基于雙目攝像機的深度計算方法[17]. 根據(jù)場景對象的三維數(shù)據(jù)信息,即獲取對象在真實場景中相對于攝像機坐標的深度信息,進而處理虛擬對象與真實對象的深度一致性處理關(guān)系.該模塊主要包括兩個部分:一是虛擬對象的創(chuàng)建和渲染;二是虛擬對象和真實對象的深度一致性處理.

    1)虛擬對象的創(chuàng)建和渲染

    創(chuàng)建虛擬對象的常用方法包括使用第三方軟件3D StudioMax 進行建模,以及使用Open GL 庫功能設計三維模型. 由于前一種方法的復雜性,該系統(tǒng)使用Open GL函數(shù)庫自動生成虛擬對象.

    2)虛擬與真實對象的深度一致性處理

    針對虛擬物體與真實物體的深度一致性問題,提出了一種解決深度一致性問題的方法,并根據(jù)得到的深度值判斷虛擬物體與真實物體的深度關(guān)系.

    其思想是:首先利用標定后的雙目立體視覺系統(tǒng)的外參數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T,將真實物體轉(zhuǎn)移到打開的GL窗口中. 其次,將虛擬對象的深度設置為Z0. 最后,通過將真實場景中物體的Z軸坐標值(Z1)與虛擬物體的深度值Z0進行比較,當Z0大于Z1時,虛擬物體將呈現(xiàn)在融合場景中,否則,真實場景中的物體將被繪制在合成場景中. 具體步驟如下:

    第一步:根據(jù)獲取的真實場景中真實物體的深度信息,主要利用Open CV 網(wǎng)站提供的對象數(shù)據(jù)集和Open CV 函數(shù)庫中的對象識別CV Haar detect objects()函數(shù)進行識別.

    第二步:在跟蹤階段,本文采用光流算法,其思路是利用圖像的兩個連續(xù)幀之間的差異來實現(xiàn)目標跟蹤. 為了提高跟蹤的顯示效果,采用矩形盒包含整個人的頭部圖像,并在不同場景下對目標進行跟蹤.

    第三步:利用旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T將人像框映射到GL三維窗口中,在窗口中以固定深度繪制虛擬物體.

    第四步:在打開的GL三維窗口中,如果虛擬對象的深度值大于對象的深度值,則使用圖像技術(shù)在融合場景中渲染對象. 如果虛擬對象的深度小于對象的深度,則在融合場景中渲染虛擬對象.

    通過以上步驟,可以解決虛擬信息與真實物體的深度一致性問題,并在顯示器上顯示正確的虛擬-真實融合場景.

    3 結(jié)論

    本文在大量相關(guān)文獻研究的基礎上,對基于空間顏色和深度一致性的圖像實時增強現(xiàn)實技術(shù)進行了分析和研究. 本文著重分析了增強現(xiàn)實系統(tǒng)中虛擬深度與真實深度的一致性,探討了深度的計算,為了實現(xiàn)無縫的虛擬現(xiàn)實融合效果,增強現(xiàn)實系統(tǒng)必須首先保持虛擬現(xiàn)實場景的幾何一致性,即保持虛擬現(xiàn)實場景的幾何關(guān)系在相對位置、透視投影等方面的一致性. 基于以上設計了一種增強現(xiàn)實系統(tǒng). 該系統(tǒng)可以利用雙目攝像機實時采集目標圖像,并通過校正標定后的圖像得到更好的視差圖像. 采用SGBM匹配算法和深度計算實現(xiàn)虛擬物體的跟蹤配準. 在不同環(huán)境下的實驗表明,該系統(tǒng)具有良好的實時性、光不變性和深度一致性.

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