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    一種視差偽影最小化的視頻拼接方法

    2020-10-19 04:41:06郭泓邑張紅民李萍萍
    關(guān)鍵詞:縫合線視差偽影

    郭泓邑,張紅民,李萍萍

    重慶理工大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院,重慶 400054

    1 引言

    隨著機(jī)器人技術(shù)、監(jiān)控系統(tǒng)和無(wú)人駕駛的廣泛應(yīng)用,將多個(gè)同步視頻流拼接成大場(chǎng)景視頻圖像的技術(shù)變得越來(lái)越重要[1]。與圖像拼接技術(shù)不同,視頻拼接需要更強(qiáng)的實(shí)時(shí)處理能力,同時(shí)還必須考慮移動(dòng)前景引發(fā)的一些問(wèn)題。

    目前,視頻拼接的方法主要分為兩類:第一類是基于投影變形的方法[2-3],該方法通常使用SIFT或SURF[4-5]來(lái)提取圖像中的特征,然后由相應(yīng)特征點(diǎn)計(jì)算的全局2D 投影變換來(lái)對(duì)齊輸入圖像,這些方法可以保留全局圖像結(jié)構(gòu),但是不能處理視差。最近的方法試圖通過(guò)應(yīng)用局部對(duì)齊來(lái)解決視差問(wèn)題,Chen等人[6]提出了具有全局相似性的自然圖像拼接方法,該方法使圖像網(wǎng)格化,并計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格的單應(yīng)性,然后在目標(biāo)函數(shù)中添加全局相似性約束每個(gè)網(wǎng)格的變形,從而獲得更好的效果,這種方法可以處理視差但不能消除動(dòng)態(tài)圖像拼接中的偽影;楊毅等人[7]提出了融合圖像語(yǔ)義的動(dòng)態(tài)視頻拼接方法,該方法用兩個(gè)局部單應(yīng)性矩陣擬合,并引入圖像的語(yǔ)義分割,但算法實(shí)時(shí)性不高。第二類是基于縫合線的方法[8-9],這類方法通過(guò)計(jì)算視頻圖像的重疊區(qū)域中的最佳縫合線來(lái)縫合全景視頻,Zhang 等人[10]將內(nèi)容保護(hù)變形和縫驅(qū)動(dòng)方法相結(jié)合來(lái)拼接圖像,大幅提高了大視差場(chǎng)景的拼接性能,但該方法難以滿足實(shí)時(shí)處理要求;Li 等人[11]提出了雙縫選擇方案搜索兩個(gè)原始圖像對(duì)應(yīng)的縫合線以保持幀間的一致性,但該方法處理存在大量相似結(jié)構(gòu)的場(chǎng)景時(shí)會(huì)出現(xiàn)明顯視差偽影;Liu 等人[12]采用前景檢測(cè)更新每一幀的縫合線,并利用高斯濾波器優(yōu)化縫合線序列以消除視頻抖動(dòng),但相對(duì)增加了計(jì)算成本。

    總的來(lái)說(shuō),之前的視頻拼接工作仍然存在著視差偽影不易處理的問(wèn)題,故本文提出一種視差偽影最小化的在線視頻拼接方案。其核心思想是使用基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想的最佳縫合線搜索方法找到非移動(dòng)前景區(qū)域的最佳縫合線,對(duì)重疊區(qū)域中的每個(gè)像素定義有關(guān)前景區(qū)域、灰度差、邊緣結(jié)構(gòu)和顏色差的能量項(xiàng);同時(shí)為了降低計(jì)算復(fù)雜度,提出了縫合線更新方案,僅針對(duì)穿過(guò)移動(dòng)物體的縫合線的視頻幀重新計(jì)算縫合線;此外為限制由移動(dòng)物體引起的重影效應(yīng)并減少拼接視頻顏色的不連續(xù),采用自適應(yīng)融合算法對(duì)視頻序列圖像進(jìn)行縫合。

    2 最佳縫合線搜索

    最佳縫合線搜索方法也稱為切縫方法[13],該方法是為了在對(duì)齊圖像的重疊區(qū)域中找到一條接縫以連接兩幅圖像。本文在使用能量函數(shù)最小化的一般縫合線搜索方法的基礎(chǔ)上采用以下四個(gè)能量成本項(xiàng):前景區(qū)域項(xiàng)、灰度差異項(xiàng)、邊緣項(xiàng)和顏色差異項(xiàng)。

    (1)前景區(qū)域項(xiàng)

    本文通過(guò)使用視覺(jué)背景提取VIBE[14]檢測(cè)包含移動(dòng)物體的區(qū)域,如行人、車輛等,將這些區(qū)域稱為前景區(qū)域。M和R分別表示待拼接圖和參考圖,待拼接圖像和參考圖像的前景檢測(cè)結(jié)果分別用FGM和FGR表示,其前景區(qū)域的值為1,背景區(qū)域的值為0。前景區(qū)域項(xiàng)定義為:

    (2)灰度差異項(xiàng)

    在輸入圖像經(jīng)過(guò)圖像配準(zhǔn)之后,得到的圖像通常可能未對(duì)齊?;叶炔町愴?xiàng)是為了限制縫合線穿過(guò)未對(duì)齊區(qū)域,計(jì)算圖像間的像素灰度值的絕對(duì)差值以確定像素是否屬于良好對(duì)齊的區(qū)域,較高的差值表示相應(yīng)的像素位置屬于未對(duì)齊區(qū)域。因此,為了使縫合線不通過(guò)未對(duì)齊區(qū)域,灰度差異項(xiàng)定義為:

    式中,I(x,y) 指重疊區(qū)域中(x,y) 處的像素灰度值,max(?)為能量項(xiàng)中分子的最大值。

    (3)邊緣項(xiàng)

    由于存在視差,同一物體的大小和形狀在不同視圖中是不同的,當(dāng)縫合線穿過(guò)物體時(shí),尺寸和形狀的差異導(dǎo)致物體未對(duì)齊,邊緣項(xiàng)旨在防止縫合線穿過(guò)具有明顯邊界的結(jié)構(gòu)和場(chǎng)景不一致的元素,邊緣項(xiàng)定義為:

    式中,GS(x,y)為重疊區(qū)域的平滑度,GD(x,y)為兩圖像的梯度差異,α根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果設(shè)定為0.3,?I(x,y)為重疊區(qū)域中(x,y)處的梯度值,本文利用Canny 算子來(lái)檢測(cè)物體的邊緣,檢測(cè)結(jié)果如圖1所示,圖1(a)為原圖,圖1(b)和圖1(c)分別為前景檢測(cè)和邊緣檢測(cè)結(jié)果。

    圖1 前景和邊緣檢測(cè)結(jié)果

    (4)顏色差異項(xiàng)

    為了使拼接圖像更符合視覺(jué)感知,縫合線應(yīng)穿過(guò)色差盡可能小的區(qū)域,顏色差異項(xiàng)等于像素點(diǎn)(x,y)附近不同列和不同通道的色彩之和,即:

    式中,Ω={r,g,b} ,Ψ=[x-10,x+10] 。

    一旦計(jì)算出上述四個(gè)能量項(xiàng),就能得到最終的能量函數(shù),如公式(7)所示:

    其中,w1,w2,w3和w4表示每個(gè)能量項(xiàng)的權(quán)重,根據(jù)實(shí)驗(yàn)權(quán)重分別設(shè)為0.3,0.2,0.3,0.2。上述能量函數(shù)最小化問(wèn)題由動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法求解得到最佳縫合線。其具體步驟如下:

    (1)將第一行每個(gè)像素的能量值作為縫合線的初始能量值。

    (2)從第二行開(kāi)始比較當(dāng)前像素點(diǎn)正對(duì)的上一行中3個(gè)相鄰點(diǎn)(左上、正上和右上方)的縫合線能量值,其中最小的縫合線能量值加上當(dāng)前像素的能量值就是縫合線經(jīng)過(guò)當(dāng)前像素的最低能量值:

    式中,C(x,y)表示接縫經(jīng)過(guò)當(dāng)前像素的最低能量值,E(x,y)表示當(dāng)前像素的能量值,同時(shí)記錄對(duì)應(yīng)的上一行像素p。

    (3)重復(fù)步驟(2),直到當(dāng)前像素到圖像中最后一行像素,找到縫合線能量最小值,點(diǎn)p所經(jīng)過(guò)的路徑即為最佳縫合線。

    3 縫合線更新

    對(duì)于存在移動(dòng)前景的視頻,如果初始縫合線是固定的,后續(xù)每幀按照先前的縫合線進(jìn)行縫合將導(dǎo)致圖像信息的丟失和偽影的出現(xiàn),而逐幀進(jìn)行縫合線搜索則難以滿足實(shí)時(shí)性要求。本文通過(guò)使用VIBE 檢測(cè)移動(dòng)物體,并將前一幀的縫合線指定為模板,以縫合線上的每個(gè)像素為中心,以寬度為d水平拉伸縫合線的每個(gè)像素作為物體感測(cè)區(qū),d設(shè)置為50。當(dāng)移動(dòng)物體進(jìn)入該區(qū)域時(shí),則重新計(jì)算最佳縫合線。圖2 為一視頻幀是否進(jìn)行縫合線更新的拼接效果對(duì)比圖,可以看出未進(jìn)行縫合線更新的拼接圖出現(xiàn)了明顯的視差偽影。

    圖2 拼接效果對(duì)比

    4 自適應(yīng)融合算法

    傳統(tǒng)的視頻拼接方法一般使用加權(quán)平均融合算法[15]對(duì)縫合線附近固定寬度范圍的圖像進(jìn)行融合,但由于縫合線處的色差不盡相同,該算法偶爾會(huì)產(chǎn)生顏色失真。為了使拼接效果更加符合人的視覺(jué)感知,本文引入HSI 空間的色彩飽和度S 作為色彩強(qiáng)度值,通過(guò)色差自適應(yīng)地調(diào)整算法的融合區(qū)域,可以減輕顏色失真。該算法的具體步驟如下:

    (1)將圖像從RGB 空間轉(zhuǎn)換到HIS 空間,計(jì)算其S分量。

    (2)計(jì)算縫合線的融合寬度。假設(shè)( )i,j為縫合線上某像素點(diǎn)的坐標(biāo),L為縫合線的融合寬度,計(jì)算公式如下:

    式中,b表示初始值為10的融合寬度,λ為50的色差權(quán)重,S(i,j)為點(diǎn)( )i,j的色彩飽和度分量值。

    (3)融合兩幅圖像。確定縫合線上每個(gè)像素的融合寬度后,對(duì)融合區(qū)域內(nèi)的像素所對(duì)應(yīng)的兩圖像進(jìn)行融合拼接,融合公式為:

    式中,‖ ? ‖表示用于每個(gè)像素{r,g,b} 三通道灰度值的范數(shù)函數(shù),(xi,y)表示縫合線上的像素。

    5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    為了驗(yàn)證本文算法的效果,進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。硬件平臺(tái):Intel?CoreTMi7-8750H@2.20 GHz CPU,內(nèi)存為16 GB;軟件平臺(tái):Visual Studio 2017+OpenCV 3.0。實(shí)驗(yàn)中,本文首先使用SIFT從輸入的圖像中檢測(cè)特征點(diǎn),然后使用隨機(jī)抽樣一致算法(RANSAC)找到最佳匹配點(diǎn),計(jì)算單應(yīng)性完成圖像預(yù)對(duì)齊。

    5.1 靜態(tài)圖像拼接

    為驗(yàn)證本文提出方法的效果,將本文方法與其他成熟的方法和拼接工具進(jìn)行比較,如全景圖像合成工具AutoStitch[16]、逼近投影變換圖像拼接方法APAP[17]和形狀保持半投影變換方法SPHP[18]。使用SPHP 提供的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

    圖3 靜態(tài)圖像拼接結(jié)果

    圖4 視頻拼接結(jié)果

    圖3(a)為輸入圖像,圖3(b)~(d)的左圖為地面部分局部放大圖,右圖為移動(dòng)前景區(qū)域放大圖,中圖為拼接效果圖。AutoStitch算法使用全局單應(yīng)性和線性融合算法來(lái)拼接圖像,當(dāng)輸入圖像視差較大和存在移動(dòng)前景時(shí),該算法在重疊區(qū)域內(nèi)無(wú)法完全對(duì)齊,如圖3(b)所示,紅色框內(nèi)的行道存在明顯的錯(cuò)位。APAP和SPHP算法使圖像網(wǎng)格化,然后通過(guò)全局相似變換矯正圖像,該算法在重疊區(qū)域內(nèi)也不能完全對(duì)齊,并且有明顯偽影現(xiàn)象,如圖3(c)、圖3(d)所示,紅色框內(nèi)移動(dòng)前景區(qū)域存在明顯的偽影并且地面的縫隙出現(xiàn)了重影和彎曲。圖3(e)是本文拼接結(jié)果,本文方法可以盡可能地避免穿過(guò)對(duì)象,進(jìn)行自適應(yīng)融合后,輸入圖像的質(zhì)量得到很好的保留。相比之下,本文方法的拼接結(jié)果在視覺(jué)上比其他三種方法更好。

    5.2 視頻拼接結(jié)果

    為了證明視頻拼接的有效性,本文在視頻拼接中與AutoStitch、APAP 和 SPHP 進(jìn)行了比較。APAP 和 SPHP都主要用于圖像拼接,因此本文將比較方法應(yīng)用于視頻各個(gè)幀以進(jìn)行公平比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。視頻數(shù)據(jù)集由具有兩個(gè)不同視圖的兩個(gè)固定攝像機(jī)同步采集,這里,選擇四個(gè)視頻幀并分別標(biāo)記為t1、t2 和t3、t4,它們是相同時(shí)間間隔內(nèi)的連續(xù)視頻幀,圖中右上角為綠色方框內(nèi)局部路面放大圖。從圖4(a)和(b)中可以看出AutoStitch 和APAP 的結(jié)果存在錯(cuò)位問(wèn)題,例如由綠色方框所指示的道路隔離線出現(xiàn)了扭曲、錯(cuò)位和鋸齒的情況。如圖4(c)所示,SPHP 雖然能較好地對(duì)齊圖像但還是存在模糊、重影問(wèn)題,降低了圖像的視覺(jué)質(zhì)量。而本文方法的結(jié)果能夠無(wú)縫地拼接視頻幀并保持視頻的原始質(zhì)量(如圖4(d)所示)。圖5 顯示了本文方法的縫合線更新過(guò)程,從圖5(a)~(c)可以看出,當(dāng)上一幀的縫合線穿過(guò)移動(dòng)前景時(shí),縫合線進(jìn)行了更新,而重疊區(qū)域中沒(méi)有移動(dòng)物體時(shí)則縫合線不更新(如圖5(c)、(d)所示)。相比其他三種方法,本文方法可以有效避免由移動(dòng)物體引起的偽影和錯(cuò)位問(wèn)題。

    圖5 縫合線更新過(guò)程

    為了評(píng)估所提方法的運(yùn)算速度,本文將上述四個(gè)視頻幀作為輸入并測(cè)試不同方法的時(shí)間消耗,所有測(cè)試的算法都用C++實(shí)現(xiàn),并利用CUDA并行編程對(duì)本文方法進(jìn)行加速優(yōu)化。所消耗時(shí)間見(jiàn)表1,相比APAP和SPHP方法,本文方法更能滿足實(shí)時(shí)要求。

    表1 不同方法耗時(shí)對(duì)比 ms

    6 結(jié)語(yǔ)

    針對(duì)視頻拼接中移動(dòng)前景易產(chǎn)生視差偽影的情況,提出了一種視差偽影最小化的視頻拼接方法。本文結(jié)合最佳縫合線搜索和縫合線搜索方法對(duì)輸入視頻圖像進(jìn)行拼接,從而達(dá)到視差偽影的最小化,并且采用自適應(yīng)融合算法,減輕拼接圖像的色彩失真,提高視頻拼接質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)證明,該方法不僅可以在重疊區(qū)域內(nèi)有效抑制視覺(jué)偽影,還能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。但本文方法也存在一定的不足,在移動(dòng)前景目標(biāo)移動(dòng)緩慢的情況下,前幾幀圖像有可能前景檢測(cè)錯(cuò)誤導(dǎo)致拼接效果較差,在未來(lái)的工作中將進(jìn)一步研究并解決以上問(wèn)題。

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