[论文解读] 3D Surface Reconstruction of Underwater Objects

C. J. Prabhakar, Pavan Kumar|arXiv (Cornell University)|Nov 9, 2012

Image Enhancement Techniques参考文献 21被引用 8

一句话总结

本文提出一种新颖的水下物体三维表面重建方法，利用双目图像，通过一系列顺序预处理（同态滤波、小波去噪、各向异性滤波）解决光照、散射和噪声引起的图像退化问题，结合非标定校正、基于图割的密集立体匹配以及三角剖分，实现在复杂水下成像条件下的高精度三维重建。

ABSTRACT

In this paper, we propose a novel technique to reconstruct 3D surface of an underwater object using stereo images. Reconstructing the 3D surface of an underwater object is really a challenging task due to degraded quality of underwater images. There are various reason of quality degradation of underwater images i.e., non-uniform illumination of light on the surface of objects, scattering and absorption effects. Floating particles present in underwater produces Gaussian noise on the captured underwater images which degrades the quality of images. The degraded underwater images are preprocessed by applying homomorphic, wavelet denoising and anisotropic filtering sequentially. The uncalibrated rectification technique is applied to preprocessed images to rectify the left and right images. The rectified left and right image lies on a common plane. To find the correspondence points in a left and right images, we have applied dense stereo matching technique i.e., graph cut method. Finally, we estimate the depth of images using triangulation technique. The experimental result shows that the proposed method reconstruct 3D surface of underwater objects accurately using captured underwater stereo images.

研究动机与目标

• 解决从退化水下双目图像中进行三维表面重建的挑战。
• 缓解非均匀照明、光散射、吸收及悬浮颗粒物导致的图像质量问题。
• 开发一种在立体匹配前提升图像质量的预处理流程。
• 通过非标定立体校正与密集对应匹配实现精确的深度估计。
• 在实际水下环境中实现最小化标定条件下的可靠三维表面重建。

提出的方法

• 应用同态滤波以校正水下图像中的非均匀照明。
• 采用基于小波的去噪方法以减少悬浮颗粒引起的高斯噪声。
• 应用各向异性扩散滤波以在平滑图像的同时保留边缘特征。
• 执行非标定校正，将左右双目图像对齐至同一平面。
• 实现基于图割的密集立体匹配，计算校正后图像间的像素级对应关系。
• 通过校正双目图像中对应点的三角剖分估算深度图。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在三维重建前有效缓解水下光照与颗粒物引起的图像退化？
• RQ2 非标定立体校正是否可在无需精确相机标定的情况下实现精确的深度估计？
• RQ3 基于图割方法的密集立体匹配在预处理后的水下双目图像上表现如何？
• RQ4 所提出的预处理流程在多大程度上提升了三维表面重建的精度？
• RQ5 该完整流程能否从真实双目图像对中重建出水下物体的详细三维表面？

主要发现

• 顺序预处理流程——同态滤波、小波去噪与各向异性滤波——显著提升了退化水下图像的质量。
• 非标定校正成功对齐了双目图像对，使精确的对应关系计算成为可能。
• 基于图割的密集立体匹配能有效识别校正后双目图像中的对应像素。
• 对应点的三角剖分生成了可靠的深度图，适用于三维表面重建。
• 整体流程在真实水下双目图像数据上表现出精确的三维表面重建能力。
• 实验结果验证了该方法在复杂水下成像条件下仍具有鲁棒性能。