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        基于空間六點不變量的道路立體目標識別方法*

        2022-03-17 10:17:04張雅茜
        計算機與數(shù)字工程 2022年2期
        關鍵詞:結(jié)構(gòu)

        張雅茜 韓 斌

        (江蘇科技大學計算機學院 鎮(zhèn)江 212003)

        1 引言

        識別三維物體一直以來都是計算機視覺研究[1]的重要內(nèi)容,然而由于攝像機成像[2]質(zhì)量、光照、拍攝角度等因素影響,同一個物體在圖像中的表征會發(fā)生巨大的變化。研究表明,幾何不變量[3~5]可以消除因上述因素導致物體難以識別甚至無法識別的問題,并且其識別方法簡單高效。

        點和直線是描述物體外觀的重要元素,描述提取圖片上的特征點如角點[6]等興趣點可以用于特征描述[7~10],基于這些點計算交比[11]等幾何不變量,該方法受到廣泛的關注與推廣。羅鐘鉉[12]提出了基于特征數(shù)的一種新的形狀匹配方法,利用物體的五點或者六點,根據(jù)射影不變量中共面五點的射影不變量計算公式[13],能夠確定是否屬于一個平面。

        現(xiàn)實情況下,很多點并不滿足共面條件,該方法有很大的局限性,因此本文提出從物體的空間點,提取物體的不變量,該方法不依賴所有點元素都在一個平面上,比共面五點的計算方法更加靈活方便。

        2 算法流程

        首先對圖像進行預處理,主要包括灰度處理[14]及高斯濾波[15]等。為了提升射影幾何量的計算精度和便捷性,采用ORB 描述子[13]作為特征點檢測目標,然后對多幅圖像的特征點進行匹配,獲得匹配點對,為基于射影不變形的道路目標識別提供匹配特征點。

        圖1 系統(tǒng)技術路線

        3 基于空間點元素的幾何量計算方法

        我們可將2D 不變量變換求解的思想運用到3D 不變量中,即尋找一種有效途徑將復雜的空間構(gòu)成關系簡單化,把三點確定一平面、直線平面必交一點和兩平面必交一線皆轉(zhuǎn)化成共面關系下元素的不同組合形式。把空間元素的共點和共線用具有物理意義的量來表示,即引入實元素和虛元素[16]。這兩個量無法割裂使用,需要結(jié)合互補,通過合理搭建把空間元素巧妙轉(zhuǎn)化為共面關系。

        假設存在α和β兩個平面,并且α平面存在三個點A,B,C,β平面存在三個點D,G,H。其中平面α和β的相鄰邊為DE,如圖2所示。

        圖2 空間兩個平面示意

        根據(jù)攝像機射影變換公式[17~18],α平面上存在如下公式。

        將A、B、C、D、E 分別組成多組三個點矩陣形式,得到:

        從上式可以知道,該幾何不變量只依賴點的空間坐標,與投影視角[19]、攝像機參數(shù)[20]等無關。因此對于區(qū)分物體的空間結(jié)構(gòu)具有很大的參考意義。

        4 實驗結(jié)果與分析

        4.1 模擬實驗

        本次實驗采用的硬件包括:個人電腦主機,處理器Intel i3,主頻2.8GHz,內(nèi)存8.00GB。軟件包括:Windows 10,三維造型軟件SolidWorks 2016 ×64 Edition,Microsoft Visual Studio 2015,OpenCV 3.4等。

        為了驗證上述空間點元素射影不變量的計算方法,采用SolidWorks 三維造型軟件繪制如下空間相鄰平面結(jié)構(gòu)體。如圖3,在兩個平面上分別預先設置點A、B、C、D、E、F、G、H,為了驗證空間點元素的幾何不變量的正確性,分別設置兩個平面的夾角分別為10、20、30、40,分別截取不同視角的結(jié)構(gòu)體的2D 圖片。為了模擬3D 物體投射到相機平面的真實場景,對其2D 圖片上各點圖像坐標進行噪聲處理[21~22],噪聲強度分別為0.1,0.2,0.3。

        圖3 仿真3D結(jié)構(gòu)體

        表1 為實驗記錄,列向為不同的平面夾角,行向為不同強度的噪聲值。從表中數(shù)據(jù)可以看出,即使噪聲越來越大,圖像越來越模糊,點的坐標發(fā)生了一定程度的偏移,其幾何不變量仍然不會發(fā)生較大變化,說明空間點元素可以用于空間結(jié)構(gòu)體的射影不變量計算。

        表1 不同噪聲強度與不同夾角下結(jié)構(gòu)體幾何量

        從不同角度拍攝結(jié)構(gòu)體,得到不同角度下結(jié)構(gòu)體的2D 圖像。利用公式,得到該結(jié)構(gòu)體的3D 不變量為11.279。

        表2 結(jié)構(gòu)體的坐標及3D不變量

        為了驗證結(jié)構(gòu)在不同角度下圖像上恢復的幾何不變量的穩(wěn)定性,從不同角度和縮放程度獲得了物體的2D圖像。

        圖4 結(jié)構(gòu)體在不同角度下的2D圖像

        根據(jù)圖中的2D 圖像分別計算幾何不變量。如表3所示,可以看到10張圖像均可得到近似的幾何不變量,與3D 幾何不變量誤差率均在一定的范圍內(nèi)。

        表3 各角度圖像的幾何不變量及誤差率

        4.2 實測實驗

        圖5 關鍵點匹配關系

        圖6 更多視角的模型展示

        利用空間點元素的幾何不變量,分別計算人行道和紅色立方體的2D 圖像中的幾何量,計算結(jié)果如表4 所示??梢钥吹搅⒎襟w的幾何量標準偏差較小,而人行道的幾何量標準偏差較大,因此可以得到人行道不滿足基于空間六點不變量理論,該人行道是一個具有虛擬3D效果的平面圖案。

        表4 不同視角下的交比及標準差

        5 結(jié)語

        本文針對道路上的目標屬于虛擬3D 圖案還是真實物體,提出從物體的空間點,提取物體的不變量,該方法不依賴所有點元素都在一個平面上,比共面五點的計算方法更加靈活方便。為了驗證提出的空間點元素幾何不變量計算方法的有效性,采取實施模擬實驗進行驗證,實驗結(jié)果表明不同角度下同一物體的幾何不變量具有唯一性,并且在不同的噪聲強度下均具有一定的魯棒性。

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