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    三维计算机视觉之多视图三维重建

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  • 研究数据驱动的多视图三维重建技术,包括如何从视频或图像数据中获取摄像机的内部参数,外部参数和场景三维几何信息,有效地解决大规模三维重建中的光照一致性和几何一致性等问题,为当今应用需求提供了一套完备的解决...
  • 基于图像点特征的多视图三维重建

    千次阅读 2017-12-25 17:02:34
    基于图像点特征的多视图三维重建大致分成四步:一.图像特征点描述 ;二.图像特征点匹配; 三.基于图像的稀疏三维重建;四.多视图稠密匹配与三维重建 一.图像特征点描述: 为描述所检测到的图像特征点,通常提取特征...

    基于图像点特征的多视图三维重建大致分成四步:一.图像特征点描述 ;二.图像特征点匹配;

    三.基于图像的稀疏三维重建;四.多视图稠密匹配与三维重建


    一.图像特征点描述:

    为描述所检测到的图像特征点,通常提取特征点周围的一块区域,并利用特征向量来描述该区域作为特征描述符。在某些特定拍摄条件下(如已矫正的立体像对),像素对应在各图像中的坐标仅在水平方向上有差异。在这种情况下,可使用搜索窗口内的像素差异平方和(Sum of squared differences,SSD),归一化互相关性(hormalized cross-correlation,NCC)等误差测度来计算特征点周围区域的相似度


    二.图像特征点匹配

    一种方法:特征匹配旨在确立特征之间的对应关系,最简单的是直接比较描述符之间的欧式距离,然后选取距离小于一定阈值的特征匹配作为图像对应。

            另一种方法:通过在特征空间中搜索最近邻来确定匹配关系。由于有的特征可能不存在对应,因此人需要设置阈值来剔除误匹配。在有充足训练数据的情况下,不同特征的阈值可通过学习获得;在训练数据不可得的情况下,通常采用距离比测试来剔除大部分误匹配。

    在高维特征空间中搜索候选匹配时,广泛使用的索引结构是多维搜索树。Muja和Lowe对这类方法进行了对比研究,并提出一种基于层次K均值树的优先搜索策略。在高维近似最近邻搜索问题中,多随机k-d树的性能最优。为了进一步剔除候选匹配中的误匹配,需要采用几何验证。

    具体来说,通常在随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法中估计两视图间的基本矩阵,通过计算图像匹配与基本矩阵的拟合程度来剔除误匹配。对于各图像中的每个特征点,采用深度优先搜索找到它在其他图像中的对应,由此获得的多个视图间的对应称为特征轨迹。


    三.基于图像的稀疏三维重建

    1) 相机定标:一是利用定标物体上对各三维坐标点与其在图像平面上的投影坐标之间的约束关系来求解相机参数(可获得较高精度的相机参数估计);二是自定标。该方法不仅不需要定标物体,还不需要任何场景的先验知识,顾客满足更多实际应用的需求。绝对二次曲线(AC)及其对偶(DAC)成像的不变性,证明了两幅图像之间存在两个形如kruppa方程的二次非线性约束,利用三幅图像可实现内部参数不变的相机自定标。但,kruppa方程的解对噪声非常敏感,且解的个数随图像数量的增加以指数方式增长,限制了其在许多实际场合的应用。

    2) SFM:在相机内部参数已知的情况下,同时恢复相机的外部参数和三维场景结构的过程。为缓解SFM计算效率低下问题,第一种方案是利用现代图形处理单元GPU或者计算机集群的强大计算能力加速SFM中从图像匹配(SIFT)到集束优化(Bundle Adjustment)等各处理阶段。第二种方案是从数据组织和重建策略上改进SFM技术。


    四.多视图稠密匹配与三维重建

    第一类算法首先在三维体积中计算某种代价函数,然后从此三维体积中抽取物体的表面模型。此外,许多算法定义一个体积马尔可夫随机场(MRF),并采用最大流或者多路图割方法来提取最优的三维模型表面。

    第二类算法通过迭代的表面进化来最小化某种代价函数。这类方法中几何体的表现形式可为体素(voxel),水平集(level-set)和多边形网格(mesh)等形式。空间雕刻(space carving)及其变种也属于这一类算法,它们从初始体积重渐进剔除不一致的体素。

    第三类算法利用基于图像空间的方法计算一系列深度图(通常每幅输入图像对应一副深度图)。为确保所有深度图所表达的三维场景的一致性,该类方法在深度图上施加一致性约束,或者在后处理阶段融合多幅深度图信息创建完整的三维场景。

    第四类算法直接通过图像特征提取和匹配来获得图像对应,然后建立场景的稠密或者准稠密三维点云,最后从稠密三维点云中重建三维表面模型(目前总体性能最好)。


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  • 项目、论文地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「pixelNeRF」,即可直接下载。概述作者提出了pixelNeRF,一个只需要输入单张或张图像,就能得到连续场景表示的学习框架。由于...

    项目、论文地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「pixelNeRF」,即可直接下载。

    概述

    作者提出了pixelNeRF,一个只需要输入单张或多张图像,就能得到连续场景表示的学习框架。由于现存的构建神经辐射场【1】的方法涉及到独立优化每个场景的表示,这需要许多校准的视图和大量的计算时间,因此作者引入了一种新的网络架构。实验结果表明,在所有情况下,pixelNeRF在新视图合成和单图像三维重建方面都优于当前最先进的工作。

    简介

    该项目主要研究的问题是如何从一个稀疏的输入视图集中合成这个场景的新视图,在可微神经渲染出现之前,这个长期存在的问题一直没有得到进展。同时,最近的神经渲染场NeRF通过编码体积密度和颜色,在特定场景的新视图合成方面表现出很好的效果。虽然NeRF可以渲染非常逼真的新视图,但它通常是不切实际的,因为它需要大量的位姿图像和冗长的场景优化。

    在这篇文章中,作者对上述方法进行了改进,与NeRF网络不使用任何图像特征不同的是,pixelNeRF将与每个像素对齐的空间图像特征作为输入。这种图像调节允许框架在一组多视图图像上进行训练,学习场景先验,然后从一个或几个输入图像中合成视图,如下图所示。

    PixelNeRF具有很多特点:首先,Pixel可以在多视图图像的数据集上面进行训练,而不需要任何额外的监督;其次,PixelNeRF预测输入图像的摄像机坐标系中的NeRF表示,而不是标准坐标系,这是泛化看不见的场景和物体类别的必要条件,因为在有多个物体的场景中,不存在明确的规范坐标系;第三,它是完全卷积的,这允许它保持图像和输出3D表示之间的空间对齐;最后,PixelNeRF可以在测试时合并任意数量的输入视图,且不需要任何优化。

    相关工作

    新视图合成:这是一个长期存在的问题,它需要从一组输入视图中构建一个场景的新视图。尽管现在有很多工作都已经取得了逼真的效果,但是存在比较多的问题,例如需要密集的视图和大量的优化时间。

    其他方法通过学习跨场景共享的先验知识,从单个或少数输入视图进行新的视图合成,但是这些方法使用2.5D表示,因此它们能够合成的摄像机运动范围是有限的。在这项工作中,作者提出了PixelNeRF,能够直接从相当大的基线中合成新视图。

    基于学习的三维重建:得益于深度学习的发展,单视图或多视图的三维重建也得到快速的发展。问题是,很多表示方法都需要3D模型进行监督,尽管多视图监督限制更小、更容易获取,其中的很多方法也需要物体的mask。相比之下,PixelNeRF可以单独从图像中训练,允许它应用到含有两个对象的场景而不需要修改。

    以观察者为中心的三维重建:对于3D学习任务,可以在以观察者为中心的坐标系(即视图空间)或以对象为中心的坐标系(即规范空间)中进行预测。大多数现存的方法都是在规范空间中进行预测,虽然这使得学习空间规律更加容易,但是会降低不可见对象和具有多个对象场景的预测性能。PixelNeRF在视图空间中操作,这在【2】中已经被证明可以更好地重建看不见的对象类别,并且不鼓励对训练集的记忆。下表是PixelNeRF和其他方法的对比:

    背景介绍:NeRF

    NeRF【1】将场景编码为颜色和密度的连续体积辐射场f。特别地,对于一个3D点x和

    观察方向单位向量d,f返回微分密度σ和RGB颜色c:f(x, d) = (σ, c)。体积辐射场可以通过下面的函数渲染成2D图像:

    其中T(t)处理遮挡。对于具有姿态P的目标视图,相机光线可以参数化为r(t)=o+td,o为光线原点(相机中心)。沿着相机光线在预定义的深度边界[tn,tf]之间计算积分。在实践中,这种积分是通过沿每个像素射线采样点的数值求积来近似的。

    然后,将摄影机光线r的渲染像素值与对应的真实像素值C(r)进行比较,最后的loss定义如下:

    其中R(P)是具有目标姿态的所有相机光线的集合。虽然NeRF实现了最新的视图合成,但它是一种基于优化的方法,每个场景必须单独优化,场景之间没有知识共享。这种方法不仅耗时,而且在单个或极稀疏视图的限制下,无法利用任何先验知识来加速重建或完成形状。

    基于图像的NeRF

    为了克服上面提到的关于NeRF的问题,作者提出了一种基于空间图像特征的NeRF结构。该模型由两个部分组成:一个完全卷积的图像编码器E(将输入图像编码为像素对齐的特征网格)和一个NeRF网络f(给定一个空间位置及其对应的编码特征,输出颜色和密度)。

    单视图pixelNeRF:首先固定坐标系为输入图像的视图空间,并在这个坐标系中指定位置和摄像机光线。给定场景的输入图像I,首先提取出它的特征量W=E(I)。然后,对于相机光线上的一个点x,通过使用已知的内参,将x投影到图像坐标π(x)上,然后在像素特征之间进行双线性插值来提取相应的图像特征向量W(π(x))。最后把图像特征连同位置和视图方向(都在输入视图坐标系统中)传递到NeRF网络:

    其中γ()是x上的位置编码。

    合并多个视图:多个视图提供了有关场景的附加信息,并解决了单视图固有的三维几何歧义。作者扩展了该模型,不同于现有的在测试时只使用单个输入视图的方法,它允许在测试时有任意数量的视图。

    在有多个输入视图的情况下,只假设相对的相机姿态是已知的,为了便于解释,可以为场景任意固定一个世界坐标系。把输入图像记为I,其相关联的摄像机记为P=[R t]。对于新的目标摄影机光线,将视图方向为d的点x转换到每个输入视图i的坐标系,转换如下:

    为了获得输出的密度和颜色,作者独立地处理每个视图坐标帧中的坐标和相应的特征,并在NeRF网络中聚合视图。将NeRF网络的初始层表示为f1,它分别处理每个输入视图空间中的输入,并将最终层表示为f2,它处理聚合视图。

    和单视图类似,作者将每个输入图像编码成特征体积W(i)=E(I(i))。对于点x(i),在投影图像坐标π(x(i))处从特征体W(i)中提取相应的图像特征,然后将这些输入传递到f1,以获得中间向量:

    最后用平均池化算子ψ将中间向量V(i)聚合并传递到最后一层f2,得到预测的密度和颜色:

    效果和对比

    特定类别的单视图重建

    特定类别的双视图重建

    特定类别的单视图和双视图重建结果对比

    参考文献:

    【1】Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik,Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, and Ren Ng. Nerf: Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis. In Eur. Conf. Comput. Vis., 2020

    【2】Daeyun Shin, Charless Fowlkes, and Derek Hoiem. Pixels, voxels, and views: A study of shape representations for single view 3d object shape prediction. In IEEE Conf. Comput.Vis. Pattern Recog., 2018.

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  • 1. 基于图像的图像3D重建 传统上首先使用 ... 然后,此输出用作Multi-View Stereo(多视图立体)的输入,以恢复场景冲密集表示。 path/to/project/sparse ---------------- 包含所有重建组件的稀疏模型 path/to/proj...

    1.    基于图像的图像3D重建 传统上首先使用 Structure-from-Motion 恢复场景的稀疏表示和输入图像的相机姿势。
    然后,此输出用作Multi-View Stereo(多视图立体)的输入,以恢复场景冲密集表示。

            path/to/project/sparse ----------------    包含所有重建组件的稀疏模型
            path/to/project/dense  ----------------    包含其相应的密集模型
            
        Structure-from-Motion (运动推断结构)是将3D结构从其投影重建为一系列图像的过程。
            1.特征点检测和提取
            2.特征匹配和几何验证
            3.结构和运动重建
            
        Multi-View Stereo(多视图立体)获取SfM的输出以计算图像中 每个像素的深度 和/或 法线信息。

        
    **** 透视相机模型(perspective camera model) / 小孔成像 ****
    图像特征点检测与匹配
        特征点检测算法
            1. Laplacian检测算法
            2. DOG(difference of Gaussian)检测算法
            3. Harris-Affine Hessian-Affine
            4. SIFT(scale-invariant feature transform)尺度不变特征变换
        特征点描述:
            1.SIFT描述符
            2.PCA-SIFT
            3.SURF(speedd up robust features)
        特征点匹配
            1.LSH(locality sensitive hashing) 局部敏感哈希
            2.基于层次的k均值(hierarchical k-means)
            3.ANN(approximate nearest neighbor) 高维近似最邻近
            4.RANSAC(random sample consensus) 随机采样一致
            
    基于图像的稀疏三维重建
        相机定标
            三维重建中的相机定标(camera calibration)指的是求解相机投影矩阵(camera projection matrix)过程。
            相机投影矩阵由相机的内部参数(intrinsic parameters)和外部参数(extrinsic parameters)共同决定。
            内部:焦距 主点     外部:旋转矩阵 平移向量组
            自定标(self calibration) 利用绝对二次曲线(absolute conic,AC)及其对偶(dual absolute conic, DAC)成像的不变性
        运动推断结构(structure from motion, SfM)
            在相机内部参数已知的情况下,同时恢复相机的外部参数和三维场景结构的过程。
            最新的SfM方法的改进包括:采用相机姿态估计来初始化相机参数;采用新的启发式方法选择初始两视图;
                                    引入三维重建点筛选过程提出质量较差的重建结过,以及使用从图像文件EXIF标记中提取的焦距信息
            集束优化(bundle adjustment, BA)
            误匹配产生了外点(outlier) RANSAC处理外点
            鲁棒三维重建方法
            加速:平衡三焦距张量树组织  分层聚类树组织

    多视图稠密匹配与三维重建
        算法回顾
            多视图立体(multi-view stereo, MVS)的目标是从多副定标图像中重建完整、稠密的三维模型。
            第一类算法首先在三维体积(3D volumn)中计算某种代价函数,然后从此三维体积中抽取物体的表面模型
                体素着色(voxel coloring)及其变种  体积马尔可夫(volumetric MRF) 最大流(max-flow) 多路图割(multi-way graph cut)
            第二类算法通过迭代的表面进化来最小化某种代价函数。
                体素(voxel) 水平集(level-set) 多边形网格 空间雕刻(space varving)及其变种
            第三类方法利用基于图像空间的方法计算一系列深度图。
            第四类算法直接通过图像特征提取和匹配来获得图像对应,然后建立场景的稠密或准稠密(quasi-dense)三维点云,最后从稠密三维点云中重建三维表面模型。
        性能评估
            Middlebury Multi-view Stereo

    多视图水下三维重建
        水下成像与折射变形
        折射建模
            折射相机模型(refractive camera model)显示的对折射建模
            惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)

    多视图几何中常用的优化方法
        分为确定性方法和非确定性算法
        确定性方法
            数值迭代算法:GNA(Gauss-Newton algorithm)、GDA(gradient descent algorithm) 和 LMA(Levenberg Marquardt algorithm)
            集束优化(BA)

    第二章--多视图几何及多视图三维重建基础

    多视图三维重建就是从多副二维图形中获取场景的结构和个图像对应的相机信息。
        
    在不改变相机定标矩阵的情况下,三维重构可以是相差一个任意相似变换(平移、旋转和缩放)的重构,因此通常所说的多视图三维重建实际上是一种度量三维重建(metric 3D reconstruction)


    第三章--图像点特征检测以及多视图匹配

    多视图稀疏点特征对应关系的确立步骤:
        1. 利用图像点特征检测算法搜索定位图像中可能与其他图像存在对应关系的兴趣点;
        2. 对图像点特征周围一定范围的区域进行描述,为每个图像点特征提供一个描述子(通常为高维特征向量)
        3. 在点特征定位和描述的基础上,通过描述子匹配建立各图像中稀疏点特征之间的对应关系。

    Harris点特征检测
    SIFT(scale-invariant feature transform)尺度不变特征变换:在尺度空间(scale space)中寻找极值点来检测稳定的点特征。
        尺度空间理论的基本思想是在图像信息处理模型中引入尺度参数,通过变化尺度参数获得多尺度下的空间表示序列,在尺度空间中提取不同分辨率的图像特征
        高斯查分(DOG difference of Gaussian)

    SIFT点特征描述子的构建主要包含旋转主方向估计、描述子生成等步骤。
    RANSAC(random sample consensus, 随机抽样一致)

    第四章--多视图三维重建相关优化方法基础

    非线性优化算法 非线性最小二乘优化方法及三种全局优化方法
    全局优化方法包括确定性优化方法中的凸优化(convex optimization)方法,非确定优化方法中的差分进化(differential evolution)算法以及混合优化(hybrid optimizatioin)方法
    非线性最小二乘优化算法: 高斯牛顿迭代算法(Gauss-Newton algorithm) 莱文伯格-马夸特迭代法(Levenberg-Marquardt algorithm)--集束优化应用了部分规律
    凸优化问题-线性规划问题(Linear programming,LP)和二阶锥规划问题(second-order cone programming, SOCP)
    凸优化求解问题的内点算法(interior-point algorithm)
    差分进化(differential evolution)

    转载于:https://www.cnblogs.com/NEU-2015/p/9915949.html

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