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    一種基于海冰場景圖像分類的三維重建方法

    2020-07-14 06:16:22趙春暉趙若晨
    關(guān)鍵詞:海冰三維重建航拍

    趙春暉,趙若晨,馮 收

    (哈爾濱工程大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,哈爾濱 150001)

    0 引 言

    受極地自然環(huán)境的惡劣條件影響,獲取極地?cái)?shù)據(jù)具有較高的作業(yè)難度,這一特點(diǎn)使航空拍攝成為獲取信息的一個(gè)重要途徑。通過搭載的光學(xué)成像傳感器對(duì)地成像是尤為重要的一種形式,其具有成本低、使用靈活、作業(yè)周期短等特點(diǎn),在軍事和民用領(lǐng)域成為不可替代的測繪手段。在圖像處理方面,通過序列圖像分析對(duì)目標(biāo)三維重建已成為近年來研究的方向之一[1-2]。

    圖1 預(yù)處理和三維重建階段基本流程圖Fig.1 Basic flow chart for pre-processing and 3D reconstruction

    通過序列圖像進(jìn)行三維重建的方法,主要分為基于光流的三維重建方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法和基于特征的運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)方法[3-7]。其中光流法對(duì)變化的光線敏感[8],而機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)數(shù)據(jù)要求較高。因此基于特征的運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)是目前用于場景三維重建的主流方法。

    航拍海冰場景圖像由于視場范圍大,飛行速度快,使得拍攝圖像尺度變化大,相似區(qū)域少;同時(shí)由于海冰場景自身成像特點(diǎn),使得海冰圖像具有很高的相似性。這對(duì)場景重建造成了很大的困難,難以應(yīng)用現(xiàn)有的三維重建方法。

    為解決這一問題,本文提出了一種基于海冰場景分類的三維重建方法,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)篩選分類后,分割待重建區(qū)域,最后實(shí)現(xiàn)海冰場景三維重建。相比于傳統(tǒng)的重建方法,該方法大幅提高了重建速度,同時(shí)降低了重建流程中累積的誤差。通過利用NSIDC格陵蘭島附近海域真實(shí)航拍數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,驗(yàn)證了該方法的優(yōu)越性。

    1 本文方法

    本文提出的海冰航拍場景的三維重建方法,分為預(yù)處理與三維重建兩個(gè)階段。預(yù)處理階段基本流程見圖1(a),后續(xù)三維重建流程見圖1(b)。在預(yù)處理階段,通過結(jié)合海冰自身物理性質(zhì)及特征分布特點(diǎn),制定了一種分類標(biāo)準(zhǔn),將全部海冰數(shù)據(jù)分為5類來訓(xùn)練一個(gè)VGG[9]分類模型,以實(shí)現(xiàn)可自動(dòng)篩選可重建的海冰圖像這一目的。在得到同一類序列圖像后,將待處理圖像進(jìn)行8鄰域填充算法分割,得到候選重建區(qū)域。

    在三維重建階段,采用主流的基于特征的SFM[10](Structure from motion,運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu))方法,首先通過對(duì)預(yù)處理獲取的候選重建區(qū)域圖像依次提取SIFT[11]特征并進(jìn)行兩兩匹配,在匹配后利用RANSAC[12](Random Sample Consensus,隨機(jī)抽樣一致)以獲得匹配的內(nèi)點(diǎn)集,之后經(jīng)BA[13](Bundle Adjustment,光束平差)平差后得到這組圖像的相對(duì)位姿和相機(jī)參數(shù),最后通過PMVS[14](Patch-based MVS,基于面片的三維多視角立體視覺算法)算法,利用多視匹配原理得到可利用的稠密點(diǎn)云數(shù)據(jù),從而完整實(shí)現(xiàn)海冰場景的三維重建。

    2 海冰場景航拍圖像的分類與篩選

    通過SFM進(jìn)行三維重建的第一步,是找到合適的一組序列圖像。這一組圖像數(shù)據(jù)需在保證隸屬于同一海冰場景的同時(shí)具有一定重合區(qū)域,從而得到圖像的匹配特征對(duì)。而海冰場場景航拍圖像受限于極地環(huán)境及自身物理屬性的影響,重合區(qū)域的圖像相似度較高,給人工篩選帶來了較高的難度,本文結(jié)合特征點(diǎn)分布特性,綜合海冰物理特性,將總體海冰數(shù)據(jù)分為5大類,通過訓(xùn)練并測試幾種分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,最終選定VGG模型用做海冰的篩選分類。

    2.1 海冰自身特性及場景分類依據(jù)

    海冰分類方式依照研究問題的不同有多種分類方法,常見的有依其發(fā)展階段分類、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分類等。這里結(jié)合海冰的發(fā)展過程及SIFT特征分布情況,將其分為:厚冰(a)、薄冰(b)、混合冰(c)、陸生冰(d)、海水(e)5大類,這5類不同種類的海冰圖像見圖2。

    2.2 海冰場景分類方法

    在光學(xué)圖像場景分類任務(wù)上,基于VGG及其改進(jìn)型模型表現(xiàn)出了極高的準(zhǔn)確度。VGG網(wǎng)絡(luò)模型是由牛津大學(xué)視覺小組于2014年提出,相比于傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它具有小卷積核、小池化核、特征圖寬的特點(diǎn)。在海冰航拍圖像分類任務(wù)上,由于數(shù)據(jù)量較大,小運(yùn)算核可以在保證參數(shù)量基本持平的情況下降低卷積計(jì)算量。同時(shí)較寬的特征圖也保證了特征的豐富性。VGG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型見圖3。

    由圖3可見,輸入為下采樣后224×224×3的RGB海冰圖像,卷積層步長(Stride)及卷積核的填充(Padding)均設(shè)為1像素。白色部分為有修正單元的卷積層;紅色部分為池化層,采用最大池化(Max Pooling);藍(lán)色部分為具有修正單元的全連接層(Fully Connected Layer)。最后的橙色部分為Soft Max邏輯回歸函數(shù),以實(shí)現(xiàn)多分類的目的。其中修正單元為非線性修正激活函數(shù)ReLU,函數(shù)見圖4,函數(shù)表達(dá)式為:

    (1)

    圖4 ReLU激活函數(shù)Fig.4 Activation function ReLU

    3 候選重建區(qū)域的分割

    通過對(duì)篩選歸類后的海冰場景依次進(jìn)行特征提取,發(fā)現(xiàn)針對(duì)于本文所使用的數(shù)據(jù)集,可靠特征點(diǎn)的分布呈現(xiàn)連通域稀疏的特性,而不利于三維重建的離群特征點(diǎn)也多分布于短連通域中。幾種典型的場景特征分布情況見圖5。因此,若能在三維重建的預(yù)處理過程中,剔除短連通域,可以降低后續(xù)去除離群點(diǎn)時(shí)的計(jì)算量,從而保證在不影響重建準(zhǔn)確性的情況下,提升后續(xù)降噪過程的效果。

    圖5 幾類海冰場景特征分布Fig.5 Features distribution of sea-ice scenes

    圖6 8鄰域填充過程Fig.6 Eight neighborhood filling’s process

    針對(duì)這一問題,本文采用了基于8鄰域填充算法的圖像分割,以去除海冰圖像數(shù)據(jù)集的短連通域。通過查找目標(biāo)像素點(diǎn)的上,下,左,右,左上,左下,右上,右下8個(gè)臨近像素點(diǎn),是否被填充,若已被填充則填充它們,并且繼續(xù)尋找它們的8鄰域像素,直到封閉區(qū)域完全被填充為止。填充過程見圖6。

    設(shè)目標(biāo)像素點(diǎn)的坐標(biāo)為p(x,y),則遞歸填充過程可表示為:

    N4(p)=∪ (x,y+1),(x,y-1),(x-1,y),(x+1,y)

    (2)

    N8=N4∪ (x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1),(x-1,y-1)

    (3)

    其中,式(2)為4鄰域填充,目標(biāo)像素點(diǎn)p的上下左右填充過程,式(3)為在4鄰域基礎(chǔ)上的8方向填充過程。

    4 海冰場景的三維重建

    海冰三維場景重建的根本任務(wù)是求解空間中點(diǎn)間的相對(duì)位姿關(guān)系。其核心步驟是通過求解二維圖像中特定點(diǎn)間的關(guān)系,建立匹配的特征點(diǎn)對(duì)。由于二維特征點(diǎn)空間關(guān)系與其對(duì)應(yīng)三維點(diǎn)相對(duì)位姿間存在非線性映射。如何提取每幅二維圖像中的特征點(diǎn)是重建過程的重要工序。在SFM流程中,進(jìn)行到特征提取這一步時(shí),現(xiàn)階段最常用且成熟的方法是提取待處理圖像的SIFT特征。

    4.1 SIFT特征提取與匹配

    SIFT(Scale Invariant Feature Transform)即尺度不變特征變換,由加拿大學(xué)者David G.Lowe 2004年提出。該算法通過對(duì)所有尺度空間上的圖像進(jìn)行高斯微分以形成一個(gè)尺度連續(xù)變化的高斯差分空間。在檢測到尺度空間中極值點(diǎn)后,生成極值點(diǎn)的128維特征描述子。通過對(duì)描述子的匹配以實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的匹配。匹配過程采用K-D樹最近鄰域搜索算法[15-16],通過迭代比較與目標(biāo)匹配點(diǎn)歐式距離最近兩點(diǎn),小于閾值的點(diǎn)即視為可接受匹配點(diǎn)。同樣,閾值設(shè)置過高會(huì)導(dǎo)致誤匹配點(diǎn)增加;過低會(huì)使匹配點(diǎn)數(shù)減少,使后續(xù)的重建過程由于匹配對(duì)數(shù)量過少而無法進(jìn)行。

    經(jīng)多類不同海冰數(shù)據(jù)匹配結(jié)果驗(yàn)證,設(shè)置參數(shù)param_p3p_inlier_ratio_min 0.4即閾值為0.4時(shí)可獲得較好的特征匹配結(jié)果。

    4.2 離群點(diǎn)的去除

    受限于三維重建工作的長流程特性,每一子環(huán)節(jié)累積的誤差是不可避免的。由于所選取的特征提取與匹配的方法存在目標(biāo)特異性,上一步得到的粗匹配結(jié)果必然存在較多的誤匹配特征對(duì)。對(duì)于海冰場景圖像,離群點(diǎn)問題較為顯著,幾種典型的離群點(diǎn)誤匹配結(jié)果見圖7。為了獲得更穩(wěn)定可靠的內(nèi)點(diǎn)集,在此流程本文采用了RANSAC算法來自動(dòng)去除誤匹配點(diǎn),結(jié)果表明,針對(duì)海冰場景圖像,該方法可有效去除離群點(diǎn),提高匹配效果。詳細(xì)參數(shù)設(shè)置見表1。

    圖7 海冰圖像特征點(diǎn)外點(diǎn)集Fig.7 Exterior feature points of sea ice image

    4.3 海冰場景的稀疏重建

    在建立稀疏點(diǎn)云過程中,最后一步是解決區(qū)域平差問題。通過前面一系列工作得到的二維點(diǎn)間的相對(duì)關(guān)系,對(duì)空間中同一點(diǎn)而言,從每個(gè)對(duì)應(yīng)的相機(jī)光心發(fā)射并經(jīng)過圖像中該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素的光線,都將交匯于這一點(diǎn)。全部的三維空間點(diǎn)形成大量的光束(bundle),由于實(shí)際應(yīng)用中存在噪聲等問題,每條光線不可能匯聚于一點(diǎn),因此在求解過程中需不斷對(duì)信息進(jìn)行調(diào)整(adjustment),使最終光線能交匯于同一點(diǎn)來得到更準(zhǔn)確的空間點(diǎn)位姿。為了解決這一問題,本文采用結(jié)合Levenberg-Marquardt(簡稱LM)的稀疏光束平差法(Sparse Bundle Adjustment,簡稱SBA)[17]。對(duì)于m幅序列圖像中存在n個(gè)具有多相機(jī)成像的點(diǎn)進(jìn)行光束平差的目標(biāo)函數(shù)可表示為:

    表1 RANSAC算法詳細(xì)參數(shù)Table 1 Detailed parameters of RANSAC

    (4)

    式中,xij為n個(gè)空間點(diǎn)中第i個(gè)點(diǎn)投影到m幅圖像上存在對(duì)應(yīng)成像點(diǎn)時(shí)的第j幅圖像;aj為圖像的投影矩陣;bi為空間點(diǎn);Q(aj,bi)為第i個(gè)空間點(diǎn)到第j幅圖像的投影函數(shù);d(x,y)為觀測點(diǎn)和估計(jì)點(diǎn)的歐式距離。

    將式(4)中的向量am,bn,xmn歸一化并整合為兩個(gè)單一向量,可得參數(shù)向量P及觀測向量X:

    (5)

    (6)

    X=f(P)

    (7)

    (8)

    為求解上述提到的最小二乘問題,這里采用了LM算法。設(shè)J為式(7)的雅可比矩陣,δ為最佳參數(shù)的迭代步長,由于投影矩陣互不相關(guān),必然存在一個(gè)具有更快迭代速度的稀疏結(jié)構(gòu)式:

    JT∑x-1Jδ=JT∑x-1ε

    (9)

    這一稀疏性特征提高了迭代運(yùn)算的速度并在這一步獲得更可靠的三維空間內(nèi)點(diǎn)的坐標(biāo)及相機(jī)參數(shù)。

    4.4 海冰場景的稠密重建

    經(jīng)過上述一系列重建工作后,得到的是一組稀疏的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。這并不利于觀察重建效果,也很難滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。為了更加直觀地恢復(fù)海冰場景的三維結(jié)構(gòu),還需要進(jìn)行稠密重建。

    圖8 PMVS基本流程圖Fig.8 Basic flow chart for PMVS

    近年來基于多視圖的稠密重建(Multi-View Stereo,簡稱MVS)在三維重建任務(wù)上取得了良好的效果。本文采用了Furukawa等人提出的PMVS算法,相比于更魯棒的SIFT特征,PMVS在初始化特征匹配的過程中,使用高斯差分金字塔和Harris角點(diǎn)特征代替這一過程。在獲得更多特征點(diǎn)的同時(shí),使用極線幾何約束生成種子點(diǎn)。結(jié)合稀疏重建過程獲取的魯棒性較高的相機(jī)參數(shù),并以種子點(diǎn)為中心向鄰域進(jìn)行擴(kuò)散從而得到稠密的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

    最后,利用以稀疏重建時(shí)得到的第一個(gè)相機(jī)坐標(biāo)為世界坐標(biāo)系,建立稠密點(diǎn)云和世界坐標(biāo)系間的位姿關(guān)系,其后用離散的稠密點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成三角網(wǎng)表面模型,得到目標(biāo)海冰場景的三維模型。PMVS流程見圖8。

    5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源為NISDIC航拍海冰場景光學(xué)圖像數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)詳細(xì)信息見表2。

    實(shí)驗(yàn)主要分為:①驗(yàn)證所制定的分類標(biāo)準(zhǔn),及在此標(biāo)準(zhǔn)下海冰場景航拍圖像分類篩選方案的準(zhǔn)確性;②分析海冰場景SIFT特征分布情況及分割后區(qū)域的三維重建。通過對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)使用上述完整過程進(jìn)行仿真,驗(yàn)證三維重建效果。

    5.1 海冰場景分類篩選

    選用了VGG網(wǎng)絡(luò)模型及其衍生的VGG-16,VGG-19共3種模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。筆者從總體數(shù)據(jù)集中,將每類海冰場景分為若干子場景,對(duì)一個(gè)特定的子場景,抽取一定數(shù)量的連續(xù)時(shí)間拍攝的序列圖像。這些圖像要盡量保證時(shí)間上的連續(xù)性,以減少光照條件變化對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成的干擾。

    在此條件下,共選取每類500張,5類共計(jì)2 500張航拍海冰圖像作為訓(xùn)練集;不同于這2 500張的,另外選取每類100張,5類共500張作為測試集。

    測試3種不同的網(wǎng)絡(luò)模型,更改相關(guān)參數(shù)并比較分類效果,結(jié)果見表3。

    表2 數(shù)據(jù)源詳細(xì)參數(shù)Table 2 Detailed parameters of data

    表3 分類篩選實(shí)驗(yàn)參數(shù)和結(jié)果Table 3 Parameters and result of classification

    由表3可見,在分類篩選的過程中,選用VGG模型在合理的參數(shù)設(shè)置下,可以取得較好的圖像分類結(jié)果。同樣,為了便于后續(xù)的三維重建工作,結(jié)合海冰特征分布的特點(diǎn),所選取的分類方案達(dá)到了整體精度90.4%的成績。驗(yàn)證了所指定海冰場景航拍圖像分類標(biāo)準(zhǔn)并以場景類別作后續(xù)工作約束的可行性。

    5.2 場景重建過程特征點(diǎn)的處理

    上述過程已經(jīng)得到了歸類好的序列圖像,通過依次對(duì)一子類序列圖像進(jìn)行SIFT特征提取和匹配可以發(fā)現(xiàn)匹配點(diǎn)數(shù)量決定了該場景是否可以進(jìn)行三維重建,不同場景部分粗匹配過程結(jié)果見圖9。

    通過上述實(shí)驗(yàn),可直觀的得到結(jié)論,相比于其他3類場景,混合冰和陸生冰場具有更多的匹配特征對(duì)。在多級(jí)降噪后,三維重建的結(jié)果更具可靠性。

    圖9 部分場景粗匹配結(jié)果Fig.9 Sample rough matching result of scenes

    傳統(tǒng)的特征提取和匹配過程,存在大量的冗余計(jì)算。由于SIFT特征要對(duì)整幅圖像進(jìn)行特征提取,而三維重建工作前期需將大量的序列圖像兩兩匹配,以獲取相機(jī)位姿等參數(shù)。

    圖10 圖像分割后結(jié)果Fig.10 Result of image segmentation

    這里結(jié)合海冰的成像特點(diǎn)和任務(wù)目標(biāo)需求,在特征提取前將海冰光學(xué)圖像通過8鄰域填充法進(jìn)行分割,以陸生冰場景為例分割后的結(jié)果見圖10。原始圖像使用RANSAC算法去除誤匹配后的結(jié)果和分割后去除誤匹配的結(jié)果見圖11。

    匹配結(jié)果表明,在特定海冰場景三維重建任務(wù)特征匹配步驟上,使用圖像分割算法可以降低由RANSAC算法固定參數(shù)設(shè)置帶來的局限性。

    5.3 海冰場景三維重建

    經(jīng)過以上幾步后,最后將各子步驟整合為一個(gè)完整的流程。

    選取兩組不同場景的海冰航拍圖像作為重建數(shù)據(jù)來源,以其對(duì)應(yīng)的機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)為真值。以在前步工序中表現(xiàn)良好的陸生冰和混合冰為例,重建后的結(jié)果見圖12和圖13。

    圖12(a)為陸生冰航拍圖像,(b)為重建的稀疏點(diǎn)云,(c)和(d)分別為稠密重建后生成的三角網(wǎng)表面模型。

    圖13(a)為混合冰航拍圖像,(b)為重建的稀疏點(diǎn)云,(c)和(d)為生成的表面模型。

    為了驗(yàn)證所生成模型的準(zhǔn)確性,本文使用了同一架次飛行任務(wù)上同一海冰場景的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)作為真實(shí)值。由于SFM算法得到的模型沒有絕對(duì)的尺度關(guān)系,所得模型為相對(duì)模型,而場景邊界范圍很難界定,同時(shí)真實(shí)數(shù)據(jù)為激光雷達(dá)傳感器采集的密集點(diǎn)云數(shù)據(jù)。所以,這里采用了將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)二維化的方法,把兩組點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為散點(diǎn)圖,通過比較兩幅圖像的相似度,以結(jié)構(gòu)相似性作為評(píng)價(jià)重建精度的指標(biāo),航拍圖像和與其對(duì)應(yīng)激光雷達(dá)信息所生成散點(diǎn)圖間關(guān)系見圖14。選取3組不同場景,進(jìn)行重建,實(shí)驗(yàn)所得結(jié)果見表4。

    圖11 去除誤匹配后結(jié)果Fig.11 Removal of mismatched features

    圖12 三維重建結(jié)果Fig.12 Result of 3D reconstruction

    圖13 三維重建結(jié)果Fig.13 Result of 3D reconstruction

    圖14 三維重建結(jié)果Fig.14 Result of 3D reconstruction

    表4 三維重建結(jié)果Table 4 Result of 3D reconstruction

    6 結(jié) 論

    本文設(shè)計(jì)了一種基于海冰場景圖像分類的三維重建方法。相比于傳統(tǒng)方法,該方法通過先分類后分割的預(yù)處理思想,大幅提高篩選圖像序列時(shí)的準(zhǔn)確性,減少三維重建前的準(zhǔn)備工作。同時(shí),在三維重建的流程中,通過分割重建區(qū)域的方法有效去除了離群點(diǎn),改善了重建流程中篩選匹配特征的效果,降低了各子流程中的累積誤差,提高了重建的精度。通過真實(shí)的航拍海冰數(shù)據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)所提方法的精度進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,自動(dòng)分類的海冰數(shù)據(jù)是可靠的,可用于后續(xù)的三維重建工作,且運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)方法不僅可用在小場景范圍,也可在特定情況下應(yīng)用于極地遙感測繪領(lǐng)域。

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