基于單目相機(jī)的深海微地形地貌高精度三維重建

曹又文 ,劉慶省 ,魏自浩 ,張喜林 ,孫治雷 ,盧澤宇,3 ,郭金家*

(1.中國海洋大學(xué) 物理與光電工程學(xué)院,山東 青島,266100;2.青島海洋地質(zhì)研究所 自然資源部天然氣水合物重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東 青島,266237;3.青島海洋科技中心,山東 青島,266237)

0 引言

海洋蘊(yùn)藏著豐富的資源,海洋資源的開發(fā)利用對(duì)人類的生存與發(fā)展具有著重要意義。近年來,光學(xué)三維成像技術(shù)在海洋礦產(chǎn)資源勘查和極端環(huán)境探測(cè)中逐漸受到重視,主要包括距離選通法[1]、結(jié)構(gòu)光法[2]、激光雷達(dá)法[3]、立體視覺法[4]和運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(structure from motion,SFM)法[5]等。從水下應(yīng)用狀況來看,對(duì)于海底地形地貌精細(xì)測(cè)繪,使用單目光學(xué)相機(jī)搭載于水下移動(dòng)平臺(tái)以獲取海底的光學(xué)影像資料仍是目前的主流方式。相較于雙目或多個(gè)光學(xué)相機(jī)而言,單目相機(jī)在實(shí)際探測(cè)過程中成本較低、易于使用,且不需要特別校準(zhǔn)。

借助一些外部輔助設(shè)備和圖像處理方法,單目相機(jī)可以間接實(shí)現(xiàn)成像目標(biāo)的三維重建,基于單目相機(jī)的光學(xué)三維重建方法可分為主動(dòng)式和被動(dòng)式2 種[6]。其中主動(dòng)式三維重建常使用激光作為照明光源,而被動(dòng)式三維重建采用的是普通白光照明光源。被動(dòng)式三維重建方法可進(jìn)一步分為2 種,一是使用預(yù)先校準(zhǔn)的設(shè)備,將2 個(gè)或多個(gè)相機(jī)放置在目標(biāo)物體周圍固定位置,這種方法在水下尤其是在深海中實(shí)施比較困難;另一種是SFM方法,該方法使用1 部相機(jī)從不同方向拍攝同一場(chǎng)景的連續(xù)照片,不需要地理參考目標(biāo)和額外的硬件支持,利用重疊圖片上的二維特征集合來恢復(fù)三維相機(jī)運(yùn)動(dòng)和三維場(chǎng)景結(jié)構(gòu)。因其可以通過低廉的成本獲得高分辨率的地形數(shù)據(jù),已被廣泛應(yīng)用于各種地理測(cè)繪中,如監(jiān)測(cè)沙丘移動(dòng)和海灘變化[7]、冰川動(dòng)力學(xué)分析測(cè)繪[8]、河流地形[9]、滑坡測(cè)繪[10]及土壤侵蝕[11]等。

在海洋環(huán)境中,SFM 方法常被用于從自主水下航行器(autonomous undersea vehicle,AUV)或水下遙控航行器(remotely operated vehicle,ROV)上獲取的視頻數(shù)據(jù)來進(jìn)行高分辨率海底三維重建,如Robert 等[12]基于ROV 獲取的視頻影像資料,使用SFM 方法對(duì)海底峽谷的懸崖進(jìn)行精細(xì)刻畫,重建了非常細(xì)膩的地形圖,并利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步調(diào)查了深海珊瑚和冷水珊瑚的分布;Teague 等[13]采用ROV 單目相機(jī)的視頻資料,對(duì)希臘米洛斯島古喬里灣周圍的淺層熱液噴口進(jìn)行了三維重建,開展了不同范圍的底棲生物棲息地的調(diào)查;Wright等[14]構(gòu)建的SeaArray 攝影測(cè)量系統(tǒng)對(duì)水下考古遺址進(jìn)行了測(cè)繪評(píng)估,通過與實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)學(xué)標(biāo)記方法、手工地圖繪制方法的比較,驗(yàn)證了SFM 方法在水下場(chǎng)景測(cè)繪中的高效性與準(zhǔn)確性,典型的測(cè)繪結(jié)果表明SFM 模型的水下測(cè)繪精度可達(dá)5 cm左右;Burns 等[15]則將SFM 方法與地理空間軟件相結(jié)合,用于夏威夷群島珊瑚礁的三維建模,并通過其與珊瑚活體的對(duì)比,分析了珊瑚生態(tài)系統(tǒng)的健康狀態(tài)。上述研究中SFM 算法的實(shí)現(xiàn)大都基于商業(yè)化圖像處理軟件Agisoft PhotoScan,封閉的軟件環(huán)境限制了SFM 算法改進(jìn)優(yōu)化的可能性。

隨著國內(nèi)水下運(yùn)載平臺(tái)的快速發(fā)展,基于單目相機(jī)的海底調(diào)查研究已有很多報(bào)道,但目前多采用視頻圖像拼接,即通過多幅圖像獲得更大范圍的二維圖像,如在我國南海北部冷泉區(qū)“探索4500”AUV 通過搭載光學(xué)相機(jī)拍攝了一系列海底圖像,經(jīng)過處理后獲得了全景高分辨率地圖[16]。然而,基于單目相機(jī)的三維重建報(bào)道較少,文中針對(duì)單目相機(jī)獲取的海底光學(xué)圖像,開展了圖像增強(qiáng)和三維重建方法研究,完成了深海微地形地貌和生物生態(tài)、礦物巖石等信息的三維重建,支撐了我國水合物礦區(qū)的精細(xì)調(diào)查工作。

1 基于單目相機(jī)的三維重建方法

1.1 單目成像系統(tǒng)

文中選用4K 工業(yè)相機(jī)進(jìn)行成像,采用互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(complementary metal-oxide semiconductor,CMOS)作為傳感器,分辨率為3 840×2 160,最大幀率為25 fps,可以較為穩(wěn)定清晰地獲取目標(biāo)的實(shí)時(shí)圖像信息。相機(jī)封裝在圓柱形鋁合金防水艙內(nèi),前端裝有15 mm 厚度的石英透明窗片以便透過光線。防水艙厚度10 mm,與石英窗片以鎖緊蓋和密封圈連接,后端通過水密線纜進(jìn)行密封與數(shù)據(jù)傳輸,在下水前接受相當(dāng)于最大工作深度2 000 m 水壓的打壓測(cè)試,以保證系統(tǒng)的水密性與耐壓性。

系統(tǒng)搭載于“FCV 3000”ROV,基于“海洋地質(zhì)九號(hào)”深?？疾齑M(jìn)行了深海原位測(cè)試,獲得了大量攜帶海底地形地貌信息的視頻圖像資料,覆蓋了陸坡區(qū)海底存在的一系列典型地形地貌。在海底工作時(shí),將系統(tǒng)固定于ROV 前端,并通過水密線纜連接ROV 實(shí)現(xiàn)供電與通信,當(dāng)ROV 到達(dá)海底后,控制其在距離海底大約5 m 的高度進(jìn)行水平移動(dòng),掃過下方目標(biāo)物,連續(xù)獲取圖像并存儲(chǔ)。系統(tǒng)海上現(xiàn)場(chǎng)工作照片如圖1 所示。

圖1 搭載在ROV 上的單目相機(jī)Fig.1 Monocular camera mounted on ROV

1.2 水下圖像預(yù)處理方法

受海水、水中有機(jī)物和懸浮顆粒物等吸收和散射的影響,通常基于光學(xué)相機(jī)獲取的海底圖像具有亮度小、能見度差、對(duì)比度低及模糊等特征。為了得到高質(zhì)量的海底圖像,需要將圖像進(jìn)行預(yù)處理增強(qiáng)。文中針對(duì)海底光學(xué)成像的特點(diǎn),使用了白平衡、伽馬校正和瑞利分布函數(shù)拉伸圖像相結(jié)合的圖像增強(qiáng)算法,首先對(duì)圖像進(jìn)行白平衡,之后進(jìn)行伽馬校正,調(diào)整各個(gè)顏色通道圖像強(qiáng)度因子,最后再由三通道組成,流程如圖2 所示。

圖2 圖像增強(qiáng)流程圖Fig.2 Flowchart of image enhancement

基于傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法對(duì)光學(xué)圖像進(jìn)行了分析,包括直方圖均衡化(histogram equalization,HE)、限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)、單尺度Retinex(single-scale retinex,SSR)和多尺度Retinex(multi-scale retinex,MSR)算法,如圖3 所示。分析表明,傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法只對(duì)照明相對(duì)較好的場(chǎng)景有效,并不適用于質(zhì)量較差的圖像,不能有效地提升對(duì)比度。文中方法在對(duì)比度和顏色方面都能起到顯著增強(qiáng)的效果,能夠最大程度保留原始圖像特征的基礎(chǔ)上,增強(qiáng)圖像中的細(xì)節(jié),并有效解決圖像顏色衰退的問題。

圖3 不同增強(qiáng)方法預(yù)處理后的圖像Fig.3 Images after preprocessing with different enhancement methods

1.3 SFM 方法

基于SFM 的海底成像系統(tǒng)工作模式如圖4 所示,SFM 原理是收集相機(jī)在不同位置下獲得的圖像序列,通過求解圖像序列間的幾何約束關(guān)系,再利用算法重建出被測(cè)區(qū)域的三維信息。SFM 方法與其他被動(dòng)重建方法相比,并不依賴于成像設(shè)備的位置和方向信息,可以自動(dòng)確定相機(jī)內(nèi)部幾何、位置和方向,而不需要預(yù)先定義。

圖4 基于SFM 的海底成像示意圖Fig.4 SFM-based seafloor imaging

SFM 分全局式和增量式2 類。全局式SFM是先求得每幅圖像的相對(duì)位姿,再通過三角測(cè)量獲得場(chǎng)景點(diǎn),最后進(jìn)行一次捆集調(diào)整,效率較高但魯棒性較差。增量式SFM 是在三角測(cè)量、求解相機(jī)位置和姿態(tài)后進(jìn)行局部捆集調(diào)整,隨著圖像數(shù)量的增加,調(diào)整后累積誤差也會(huì)逐漸增加,導(dǎo)致重建后的相機(jī)姿態(tài)與實(shí)際不符,并且每次都需進(jìn)行捆集調(diào)整,較為耗時(shí)。由于海底圖像資料較大,拆分出的圖像數(shù)量多達(dá)上百張,對(duì)運(yùn)算效率、精度和誤差累積都有較高的要求,因此文中采用全局式SFM 進(jìn)行三維重建,流程如圖5 所示。

圖5 全局式SFM 三維重建流程Fig.5 3D reconstruction by global SFM

首先對(duì)輸入圖像序列逐一檢測(cè)特征點(diǎn),并進(jìn)行特征符賦予,對(duì)相鄰圖像間進(jìn)行匹配,保留滿足幾何約束的最佳匹配,恢復(fù)相機(jī)內(nèi)參和外參,使用三角測(cè)量法得到三維坐標(biāo),通過捆集調(diào)整進(jìn)行優(yōu)化,最后利用重建算法獲得三維重建模型。

1.4 三維重建方法

1.4.1 稀疏三維重建

SFM 三維重建主要步驟如下: 1) 提取單個(gè)特征圖像;2) 求解每個(gè)圖像對(duì)應(yīng)的特征匹配和幾何關(guān)系;3) 初始化重建。根據(jù)對(duì)極幾何模型中的基礎(chǔ)矩陣與本征矩陣,依次對(duì)相鄰兩張圖像進(jìn)行重建,求解得到圖像的位姿,2 個(gè)圖像之間的公共點(diǎn)作為構(gòu)建點(diǎn)云的輸入。如果圖像中有一組三維點(diǎn)和相應(yīng)的二維投影,則校準(zhǔn)相機(jī)姿態(tài),以便記錄新的點(diǎn)并加入到模型當(dāng)中,在這個(gè)過程中通過三角化來確定匹配點(diǎn)的三維位置。然而,由于連續(xù)不斷添加新的點(diǎn)集,累積產(chǎn)生的誤差會(huì)越來越大,所以采用捆集調(diào)整算法,優(yōu)化每個(gè)視圖的三維結(jié)構(gòu)和相機(jī)運(yùn)動(dòng),使重投影誤差最小化。最后通過重復(fù)捆集調(diào)整算法進(jìn)行迭代,將計(jì)算出的三維坐標(biāo)值與閾值比較,當(dāng)大于閾值時(shí)判斷為誤差點(diǎn)并刪除。

文中所用的數(shù)據(jù)是我國海域海底精細(xì)調(diào)查中,利用單目成像系統(tǒng)拍攝到的海底視頻流,三維重建圖像數(shù)據(jù)集由視頻流中拆分的若干圖像序列組成,如圖6 所示。利用圖中實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建得到的結(jié)果如圖7 所示?？梢钥闯霁@得的海底稀疏點(diǎn)云只反映了大致輪廓,目標(biāo)物體表面不清晰,不能夠具象地體現(xiàn)出海底地形特征,點(diǎn)云表面存在大量的空洞。

圖6 視頻流中拆分出的部分圖像數(shù)據(jù)集Fig.6 Partial image dataset split from video stream

圖7 海底稀疏點(diǎn)云Fig.7 Sparse point cloud of seafloor

1.4.2 密集點(diǎn)云重建

由于SFM 在檢查2 幅圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系點(diǎn)時(shí)只取了紋理點(diǎn),忽略了局部極大值周圍的點(diǎn),導(dǎo)致存在較多空洞,因此,需要對(duì)稀疏點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行稠密擴(kuò)充。文中采用基于面片的多視圖密集重建(patchbased multi-view stereo,PMVS)算法[17],對(duì)不規(guī)則物體以及目標(biāo)對(duì)象的細(xì)節(jié)特征進(jìn)行空間深度的估計(jì)和融合,以達(dá)到密集點(diǎn)云重建的目的。PMVS 算法通過構(gòu)建具有方向的矩形面片集擬合出三維物體表面的局部切面,不需要對(duì)邊界外包進(jìn)行初始化,具備自動(dòng)檢測(cè)和剔除異常點(diǎn)的能力。海底稠密點(diǎn)云重建結(jié)果如圖8 所示。

圖8 海底稠密點(diǎn)云Fig.8 Dense point cloud of seafloor

1.4.3 泊松表面重建

泊松表面重建(Poisson surface reconstruction,PSR)是將點(diǎn)云的重建問題轉(zhuǎn)化為求解空間內(nèi)的泊松方程[18]。通常計(jì)算幾何學(xué)中常用的Delaunay 三角網(wǎng)和其對(duì)偶的沃羅諾伊圖,對(duì)處理的點(diǎn)云質(zhì)量有一定要求,遇到含噪聲的點(diǎn)云往往需要先去噪后再進(jìn)行重構(gòu)。與之相比,PSR 將離散的點(diǎn)云信息轉(zhuǎn)化到一個(gè)連續(xù)表面函數(shù)上,構(gòu)造出水密隱式表面,使得對(duì)夾雜的噪聲不那么敏感。由于PSR容易在非封閉的數(shù)據(jù)中產(chǎn)生不規(guī)則的偽曲面,影響曲面效果,因此,文中通過引入屏蔽因子來約束重建過程,以減少法向量的估計(jì)。根據(jù)SFM 算法生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)及圖像RGB(red,green,blue)數(shù)據(jù),通過開放圖形庫(open graphics library,OpenGL)完成紋理映射,結(jié)合相機(jī)參數(shù)和光學(xué)圖像,將圖像轉(zhuǎn)換為紋理素材,估算點(diǎn)云模型的法向量并進(jìn)行貼圖,PSR 及其紋理映射如圖9 所示。

圖9 泊松表面重建及紋理映射圖Fig.9 Poisson surface reconstruction and texture mapping map

1.5 重建結(jié)果分析

表1 為三維重建的相關(guān)參數(shù)。根據(jù)密集點(diǎn)云重建的過程,對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行點(diǎn)云參數(shù)分析。由圖10 可以看出,稀疏點(diǎn)云分布不均勻,只能大概反應(yīng)表面輪廓,使用稀疏點(diǎn)云構(gòu)建的平面會(huì)出現(xiàn)大部分的殘缺,且連接不夠平滑;通過密集點(diǎn)云重建后,雖然會(huì)忽視部分孤立的點(diǎn)云,但是主要點(diǎn)云周圍的點(diǎn)云集數(shù)量增多,優(yōu)化了點(diǎn)云的分布。

表1 重建結(jié)果相關(guān)參數(shù)Table 1 Relevant parameters for reconstruction results

圖10 稀疏點(diǎn)云到密集點(diǎn)云的重建結(jié)果對(duì)比Fig.10 Comparison of reconstruction results from sparse to dense point clouds

將點(diǎn)云數(shù)據(jù)分別應(yīng)用于PSR、Delaunay 三角剖分與添加屏蔽因子的PSR 以比較重建效果,如圖11 所示。由于海底成像的特殊環(huán)境,無法有效地從各個(gè)方面捕捉目標(biāo)的表面,在點(diǎn)云密度分布不均勻的情況下,Delaunay 三角剖分更容易出現(xiàn)拉伸或者孔洞現(xiàn)象,相比之下,PSR 一類的算法生成的曲面模型表面較為光滑。

圖11 點(diǎn)云數(shù)據(jù)應(yīng)用于不同重建方法的結(jié)果對(duì)比Fig.11 Comparison of results of point cloud data applied to different reconstruction methods

根據(jù)Hausdorff 距離來評(píng)估不同算法的重建效果,指標(biāo)如表2 所示?？梢钥闯?基于Delaunay 的三維重建總體指標(biāo)高于傳統(tǒng)PSR 算法,重建所需時(shí)間也更短。而添加屏蔽因子的PSR 算法的指標(biāo)比Delaunay 和傳統(tǒng)PSR 更低,在圖中也表現(xiàn)出對(duì)物體表面顆粒度以及粗糙程度反映更加細(xì)膩,進(jìn)一步表明該重建算法的建模質(zhì)量更高。

表2 不同算法的三維重建評(píng)估指標(biāo)Table 2 3D reconstruction evaluation indexes for different algorithms

2 海底典型區(qū)域三維重建

我國海域蘊(yùn)含著豐富的天然氣水合物資源。近年來,不斷發(fā)現(xiàn)的天然氣水合物富集區(qū)[19]和相關(guān)的冷泉流體、生物群落、泥火山、底辟、麻坑、碳酸鹽結(jié)核結(jié)殼以及基巖出露等[20],已成為我國水合物產(chǎn)業(yè)化的主要基地。為此,利用文中建立的基于單目相機(jī)的深海微地形地貌高精度三維重建方法,在我國南海和東部海域水合物富集區(qū)和冷泉發(fā)育區(qū)進(jìn)行了實(shí)地應(yīng)用,取得了一系列高精度的探測(cè)結(jié)果,對(duì)研究區(qū)域地形地貌、生物生態(tài)和特殊地質(zhì)現(xiàn)象的調(diào)查研究提供了重要的支撐材料,也驗(yàn)證了文中方法在深海探測(cè)過程中的科學(xué)性和可行性。

2.1 南海水合物勘探區(qū)沙波區(qū)

在我國南海天然氣水合物勘探階段,為詳細(xì)了解水合物遠(yuǎn)景區(qū)的地形地貌,基于SFM 方法獲取了調(diào)查區(qū)海底環(huán)境的三維重建結(jié)果,如圖12 所示(其中,下部的①～⑤為上圖對(duì)應(yīng)區(qū)域的局部放大圖)。從圖中可以看出,南海水合物遠(yuǎn)景區(qū)沙波的分布主要集中在上陸坡地區(qū)。在空間上,沙波規(guī)模向下陸坡方向總體減小。從形態(tài)上,沙波總體表現(xiàn)出黑白相間,其中白色為有孔蟲砂,黑色為沙波被鐵錳覆蓋的部分,由此表明該地區(qū)沙波的形成經(jīng)歷了較漫長的地質(zhì)過程。這是由于南海上陸坡地區(qū)底流作用較強(qiáng),特別是內(nèi)波對(duì)該地區(qū)沉積地貌具有強(qiáng)烈的改造作用。據(jù)此推斷,調(diào)查區(qū)的沙波主要是在強(qiáng)烈的內(nèi)波沖刷和改造作用下形成,由于東沙地區(qū)火山活動(dòng)活躍,造成這些沙波后期被鐵錳氧化物所覆蓋,形成了當(dāng)前黑白相間的狀態(tài)。

圖12 沙波區(qū)的三維重建結(jié)果Fig.12 3D reconstruction result of sand wave area

2.2 南海冷泉碳酸鹽結(jié)核、結(jié)殼發(fā)育區(qū)

圖13 展示了南海冷泉碳酸鹽結(jié)核發(fā)育區(qū)的三維重建結(jié)果,可以看出海底冷泉碳酸鹽結(jié)核非常發(fā)育,并棲息著一些典型的底棲大生物,構(gòu)成了較好的海底生態(tài)系統(tǒng)(其中,下部的①～②為上圖對(duì)應(yīng)區(qū)域的局部放大圖)。利用ROV 探測(cè)追蹤,該區(qū)面積可達(dá)數(shù)平方千米以上,表明該處曾經(jīng)發(fā)生了大規(guī)模的甲烷泄漏事件。當(dāng)海底甲烷發(fā)生泄漏后,絕大多數(shù)甲烷通過硫酸鹽驅(qū)動(dòng)的甲烷厭氧氧化反應(yīng)被固定在海底。因此能有效減緩海洋碳泄漏對(duì)環(huán)境的影響,避免海水酸化和生物物種受損等負(fù)面影響。通過對(duì)海底地形地貌進(jìn)行三維重建還原,有助于精確判斷冷泉碳酸鹽結(jié)核和底棲生物的賦存狀態(tài)及規(guī)模,探索海底冷泉碳酸巖成因和總量等關(guān)鍵問題。

圖13 碳酸鹽結(jié)核發(fā)育區(qū)的三維重建結(jié)果Fig.13 3D reconstruction result of carbonate nodule growth area

在南海海域冷泉碳酸鹽巖結(jié)殼區(qū)也開展了研究調(diào)查,獲取光學(xué)影像資料后開展了三維重建,如圖14 所示(其中,下部的①～③為上圖對(duì)應(yīng)區(qū)域的局部放大圖)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)相對(duì)于結(jié)核區(qū),該結(jié)殼區(qū)海底較為平坦,同時(shí)底棲生物缺乏,黑色的鐵和錳沉淀并不發(fā)育,表明該結(jié)殼形成不久或仍在增生。但在某些區(qū)域仍會(huì)出現(xiàn)單獨(dú)的黑色結(jié)核,表明結(jié)核和結(jié)殼的形成并非同一期次。

圖14 碳酸鹽結(jié)殼發(fā)育區(qū)的三維重建結(jié)果Fig.14 3D reconstruction result of carbonate crust growth area

2.3 東部海域冷泉區(qū)

除了在我國南海開展調(diào)查,也對(duì)我國東部海域重點(diǎn)區(qū)海底冷泉系統(tǒng)進(jìn)行了探測(cè)和重建,以進(jìn)行2 個(gè)海域冷泉活動(dòng)的對(duì)比研究。通過重建結(jié)果首先發(fā)現(xiàn),該區(qū)域是一個(gè)典型海底活動(dòng)冷泉,具有海底冷泉所有要素,是不可多得的科學(xué)研究區(qū)。另外,該冷泉區(qū)賦存有大量碳酸鹽巖,主要形狀有結(jié)殼狀、結(jié)核狀、角礫狀和大量巖石堆積成丘狀,如圖15 所示(其中,下部的①～④為上圖對(duì)應(yīng)區(qū)域的局部放大圖)。這些碳酸鹽巖礦物主要是由于強(qiáng)烈的甲烷滲漏所致,甲烷流體為化能自養(yǎng)生命群落帶來了豐富的食物和能量來源,支撐了繁盛的生態(tài)系統(tǒng)。借助于文中重建的高精度三維地形地貌圖,可以更加清晰地識(shí)別出該區(qū)域內(nèi)存在的典型底棲生物,包括管狀蠕蟲海蛇尾、蛤類、海星和海葵等,這更加證實(shí)了該區(qū)域在地質(zhì)歷史時(shí)期內(nèi)存在的強(qiáng)烈甲烷滲漏。

圖15 冷泉區(qū)的三維重建結(jié)果Fig.15 3D reconstruction result of cold spring area

利用聲學(xué)手段可以探測(cè)到冷泉流體形成的火焰狀異常,通過該異常信號(hào)定位冷泉區(qū)域,但是在聲學(xué)圖像中無法識(shí)別出生物和巖石等信息。文中方法獲取的海底冷泉區(qū)高精度地形地貌圖,可以在不同旋轉(zhuǎn)視角下呈現(xiàn),如圖16 所示,與聲學(xué)地形圖相比,精度更高,更符合人類視覺,對(duì)未來進(jìn)行深海極端環(huán)境的快速、精細(xì)探測(cè),開展深海水合物賦存區(qū)地形地貌、極端生命群落生態(tài)以及冷泉碳酸鹽巖形成機(jī)理研究,評(píng)價(jià)資源量和環(huán)境影響,提供了重要的技術(shù)方法支撐。

圖16 不同旋轉(zhuǎn)視角下的三維重建結(jié)果展示Fig.16 3D reconstruction result under different rotating views

3 結(jié)束語

文中針對(duì)深海微地形地貌高精度三維重建需求,搭建了ROV 深海光學(xué)單目成像系統(tǒng),針對(duì)獲取的深海典型區(qū)域內(nèi)的海底光學(xué)圖像,開展了海底圖像增強(qiáng)和基于SFM 的三維重建方法研究。并在重點(diǎn)海域水合物賦存區(qū)進(jìn)行了驗(yàn)證,精細(xì)地刻畫出了區(qū)域內(nèi)的微地形地貌特征、生物生態(tài)以及礦體特征等信息,結(jié)果表明,該方法為深海典型勘探區(qū)域的海底微地形地貌高精度三維重建提供了實(shí)用的技術(shù)方案。

后續(xù)將進(jìn)一步使用標(biāo)準(zhǔn)物體進(jìn)行系統(tǒng)精度測(cè)試評(píng)估,并采用點(diǎn)云分割與配準(zhǔn)等點(diǎn)云處理算法來更好地對(duì)獲取到的三維信息進(jìn)行展示與分析。同時(shí),也考慮將激光線掃描獲取的點(diǎn)云形式的海底三維灰度信息和單目相機(jī)獲取的光學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合研究,促使深度信息與色彩信息的融合,進(jìn)而提高海底三維重建的精度。