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    室內(nèi)三維環(huán)境重建技術(shù)中的立體匹配算法研究與仿真

    2023-10-05 08:10:50管陽
    電子設(shè)計(jì)工程 2023年19期
    關(guān)鍵詞:立體匹配視差代價(jià)

    管陽

    (陜西國防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院藝術(shù)與設(shè)計(jì)學(xué)院,陜西西安 710300)

    據(jù)統(tǒng)計(jì),人類83%的信息獲取來自于視覺。近年來,隨著計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展,三維重建技術(shù)(3D Reconstruction)取得了長足的進(jìn)步[1-4]。而室內(nèi)三維重建將現(xiàn)實(shí)的二維圖像通過圖像提取、特征提取及立體匹配(Stereo Matching)等流程轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可投影的立體圖像,且在室內(nèi)設(shè)計(jì)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。該技術(shù)在人體雙目線索感知距離原理的基礎(chǔ)上,利用計(jì)算機(jī)獲取三維信息。在實(shí)現(xiàn)三維重建的過程中,需借助兩個(gè)及以上的攝像機(jī)對(duì)同一物體從不同位置成像,再基于相機(jī)間的視差計(jì)算距離深度信息,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的三維描繪。利用兩臺(tái)計(jì)算機(jī)對(duì)同一場景進(jìn)行像素點(diǎn)搜尋并獲取視差的過程,稱為立體匹配。傳統(tǒng)的立體匹配算法主要通過圖像特征線、掃描線等計(jì)算初始視差,同時(shí)基于能量函數(shù)的迭代實(shí)現(xiàn)最優(yōu)視差圖的搜索。但這類算法對(duì)于弱紋理、部分遮擋及深度不連續(xù)等特征的提取效率偏低,匹配精度也較差,故無法滿足三維重建的要求[5-11]。

    基于上述分析,該文基于深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳統(tǒng)的立體匹配算法進(jìn)行了改進(jìn),并設(shè)計(jì)了一個(gè)用于代價(jià)匹配特征提取的計(jì)算網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而避免了人工構(gòu)造匹配代價(jià)的繁瑣流程。同時(shí)還引入基于十字窗口的代價(jià)聚合方法(Cross-Based Cost Aggregation,CBCA),顯著提升了立體匹配算法的效果,為三維重建打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

    1 理論基礎(chǔ)

    1.1 室內(nèi)三維視覺重建技術(shù)

    室內(nèi)三維重建技術(shù)的基本原理如圖1 所示[12]。

    圖1 三維重建基本原理

    圖1 中,P為待成像的物體;Cl、Cr均為攝像頭,且二者的間距為b。記AlPl的距離為la,ArPr的距離為lb,PrB的距離為a,則根據(jù)相似三角形的幾何原理可得:

    式中,攝像頭的焦距f、鏡頭間距b為已知量。式中以a、d為未知量,可求得:

    式中,la-lb為左右相機(jī)間的視差,其描繪了圖像點(diǎn)P在兩個(gè)相機(jī)間的位置差異,而立體匹配就是在左右相機(jī)圖像間尋找對(duì)應(yīng)點(diǎn)的過程。

    基于上述討論,得到三維重建的基本過程如圖2所示。

    圖2 三維重建基本過程

    其中,立體匹配是三維重建中最關(guān)鍵的步驟。由于三維場景在攝像機(jī)中被投影為二維圖像,故同一物體在不同視角感知下所得到的圖像也不盡相同。此外,其還會(huì)受現(xiàn)場光照、噪聲、畸變及攝像機(jī)特性等多重因素的干擾。因此,文中對(duì)立體匹配算法做了進(jìn)一步的研究。

    1.2 立體匹配算法

    立體匹配算法的輸出結(jié)果是視差圖[13-14],傳統(tǒng)算法的步驟主要包括匹配代價(jià)的計(jì)算、代價(jià)聚合、視差計(jì)算與視差優(yōu)化共四步。而傳統(tǒng)的誤差匹配算法面臨著物體遮擋、弱紋理區(qū)匹配誤差較大、深度不連續(xù)區(qū)視差不平滑以及物體邊緣模糊等問題。為了克服傳統(tǒng)方法的不足,該文采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征的提取與匹配代價(jià)的計(jì)算。具體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 匹配代價(jià)提取網(wǎng)絡(luò)

    由圖可知,網(wǎng)絡(luò)對(duì)于數(shù)據(jù)集中的左、右圖像分別建立了結(jié)構(gòu)對(duì)稱的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。且兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)間權(quán)值共享,并主要通過卷積運(yùn)算、ReLU 函數(shù)來獲得初始的匹配代價(jià):

    其中,Gw(X1)、Gw(X2)分別為卷積網(wǎng)絡(luò)輸入的特征向量,Ew()

    X1,X2為相似度判別函數(shù)。卷積運(yùn)算與ReLU 函數(shù)的計(jì)算方分別如下所示:

    式中,A、B為參與卷積的矩陣,Mr、Mc為矩陣的行、列。由于視差圖的像素點(diǎn)并非獨(dú)立分布的,所以為了在立體匹配過程中計(jì)算像素點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)性,該文在代價(jià)聚合時(shí)引入了一種十字窗口聚合法,具體如圖4 所示。

    圖4 十字窗口代價(jià)聚合

    對(duì)于圖4 中的十字窗口,任意像素點(diǎn)p的臂長約束條件為:

    式中,I為像素強(qiáng)度,τ和L1分別為像素強(qiáng)度、像素間距的閾值。根據(jù)該約束條件,可得到范圍為d的十字窗口聯(lián)合支持域Ud(p)為:

    式中,UL為左圖支持域,UR為右圖支持域。對(duì)該區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)進(jìn)行代價(jià)聚合C+的方式如下:

    其中,CCNN()為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的代價(jià)函數(shù)。

    為了保證算法的訓(xùn)練效率,避免模型的過擬合,引入了一種基于自適應(yīng)矩陣估計(jì)的適應(yīng)性矩估計(jì)(Adaptive moment estimation,Adam)優(yōu)化方法進(jìn)行訓(xùn)練迭代:

    式中,mt為t時(shí)刻的一階矩陣估計(jì),vt為二階矩陣估計(jì),gt為損失函數(shù)的梯度,βi是矩陣估計(jì)量的衰減因子。使用衰減因子修正后的矩陣估計(jì)為:

    從而得到最終的參數(shù)優(yōu)化方式如下:

    式中,θ為模型參數(shù),η為訓(xùn)練過程中的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率,ε為矯正因子。

    2 方法實(shí)現(xiàn)

    2.1 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

    該文評(píng)估算法性能時(shí),使用了立體匹配算法常用的公開數(shù)據(jù)集Flyingthings3D[15-16]。該數(shù)據(jù)集的具體參數(shù)如表1 所示。

    表1 Flyingthings3D具體參數(shù)

    為評(píng)估立體匹配算法的性能,使用誤匹配率(SPBM)、平均絕對(duì)誤差(SMAE)與均方誤差(SMSE)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。這三個(gè)指標(biāo)的定義分別如下:

    式中,dc為算法輸出的視差圖,dT是實(shí)際的視差圖,且視差圖的像素點(diǎn)均為N,δ為統(tǒng)計(jì)過程中使用的誤差閾值。該文所使用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)如表2所示。

    在對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),采用Adam 優(yōu)化方法,同時(shí)引入了批處理策略,且批處理大小為256,訓(xùn)練的目標(biāo)誤差為10-8。此外,為了避免訓(xùn)練過程中出現(xiàn)過擬合,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率采用了上文所述的動(dòng)態(tài)調(diào)整策略,各階段的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率如表3 所示。

    為了提升網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率,并對(duì)其進(jìn)行合理的評(píng)估,實(shí)驗(yàn)環(huán)境如表4 所示。

    2.2 算法仿真結(jié)果

    圖5 給出了數(shù)據(jù)集中部分圖像在表2 網(wǎng)絡(luò)下的立體匹配效果,其中左側(cè)為同一組,而右側(cè)為另一組。從圖像匹配效果看,該算法輸出的視差圖與真實(shí)圖基本一致,且無明顯的視覺差異。

    表2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

    表3 各階段基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率

    表4 算法仿真軟硬件環(huán)境

    為了進(jìn)一步測試所提算法相較于現(xiàn)有模型的性能差異,將其與當(dāng)前主流的立體匹配算法EDP(Edge-aware Disparity Propagation)、多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Multi-Channel CNN,MC-CNN)等算法進(jìn)行了對(duì)比。以數(shù)據(jù)集中某圖像的匹配為例,利用三種算法分別進(jìn)行訓(xùn)練,效果如圖6 所示。

    圖5 部分圖像立體匹配效果

    圖6 不同算法下的訓(xùn)練結(jié)果

    在圖6 的對(duì)比區(qū)域中,圖(a)的真實(shí)視差圖包含了豐富的邊緣信息;圖(b)中的邊緣模糊,細(xì)節(jié)缺失較多;圖(c)雖然展現(xiàn)了邊緣信息,但視差圖存在孔洞,圖層之間也出現(xiàn)了交疊;而圖(d)中邊緣信息保留的更為豐富,且實(shí)線框內(nèi)的物體輪廓清晰,匹配效果顯著優(yōu)于圖(b)和(c)。對(duì)三種算法的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表5 所示。

    表5 模型指標(biāo)數(shù)據(jù)

    從表中可看出,該算法的SPBM、SMAE與SMSE等指標(biāo)較對(duì)比算法均有一定程度的改善。其中,SPBM下降至9.23,相較于兩種對(duì)比算法分別降低了39.52%、30.29%;而SMAE下降至5.51%,與對(duì)比算法相比分別下降了2.02%、5.73%;SMSE則下降至10.64%,相較EDP、MC-CNN 分別下降了4.65%、7.08%,立體匹配效果顯著提升。

    3 結(jié)束語

    該文對(duì)室內(nèi)三維重建技術(shù)進(jìn)行了研究,通過改進(jìn)傳統(tǒng)立體匹配算法中的代價(jià)計(jì)算方式,從而降低了立體匹配算法的誤匹配率等指標(biāo)。此外,算法還引入了一種基于十字窗口的代價(jià)聚合方法,從而能夠有效提取像素感受野內(nèi)的相關(guān)性信息,提升算法對(duì)于邊緣信息的描繪能力。

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