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基于傳感器的掃描技術(shù)已經(jīng)可以很成功的重建室內(nèi)場景

0wvm_ARchan_TT ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-07-14 09:02 ? 次閱讀

基于傳感器的掃描技術(shù)已經(jīng)可以很成功的重建室內(nèi)場景,但在這些掃描方案的應(yīng)用中,鏡子和玻璃等表面的重建成了顯著的問題,一個(gè)鏡子會在其中形成現(xiàn)實(shí)世界的鏡像,而對于掃描系統(tǒng)來說,鏡像世界和現(xiàn)實(shí)世界實(shí)際上很難區(qū)分,玻璃也會產(chǎn)生與鏡子很相似的效果,然而這兩者都是在掃描生活場景是不可避免的成分,由于它們造成的困難,最近場景重建方法(如Matterport3D)甚至都需要用戶在掃描時(shí)手動選擇窗戶和鏡子。

最近,F(xiàn)acebook的研究人員發(fā)表了一篇論文,用于在掃描過程中自動識別鏡子和玻璃等容易產(chǎn)生鏡像的表面,并且對該表面平面實(shí)現(xiàn)精確的識別和邊界的檢測。

根據(jù)論文,F(xiàn)acebook的研究人員采用的是一種稱為AprilTag的標(biāo)記方案。這個(gè)AprilTag實(shí)際上是一種用于機(jī)器人視覺等的技術(shù),看起來就像是一個(gè)二維碼,在機(jī)器人視覺的運(yùn)用中,AprilTag可以貼于障礙物上,傳感器對這個(gè)“二維碼”進(jìn)行識別,就可以了解前方的障礙,并做出應(yīng)對。

在論文中,對AprilTag的運(yùn)用更有趣一些,簡單地說,它沒有選擇將AprilTag貼在鏡子和玻璃表面再由掃描設(shè)備識別(可能這樣還不如直接在掃描過程中選擇鏡面方便),而是在掃描裝置的下方的一個(gè)畫有AprilTag的薄片上,對于可以形成鏡像的物品,掃描設(shè)備即可識別鏡像中的AprilTag,對于不能形成鏡像的物品,就沒有AprilTag的鏡像了。

關(guān)于鏡面表面和邊緣的識別,鏡面表面是通過將Slam裝置精確的姿勢估計(jì)和觀測AprilTag的鏡面圖像在空間的移動兩者結(jié)合起來運(yùn)算得到的。

而對于的邊緣的識別,則是依靠多個(gè)功能通道的識別實(shí)現(xiàn)的,其中包括幾何識別、圖像強(qiáng)度識別、AprilTag特征識別等等,通過將這些不同特征的識別計(jì)算,即可估計(jì)出鏡面邊緣的位置和樣式,這還被用來區(qū)分玻璃和鏡面的反射,因?yàn)椴AУ姆瓷涓:?,圖像范圍更大,而鏡面反射則更加保真。

當(dāng)然這里只是簡單的解釋,實(shí)際上,為了均勻的鏡面反射和更好地識別,對于照明光線、畫有AprilTag的薄片的組成都有更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊螅绻タ寸R面表面識別和邊緣估計(jì)的論文部分,就會看到大量的公式計(jì)算。

那么,這種方法的效果如何呢?Facebook的研究人員在i7-5930K 、NVIDIA TITAN Xp GPU和Ubuntu16.04的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了重建系統(tǒng)的配備,其中深度圖的分辨率為960×640像素,RGB圖像的分辨率為1224×1024像素。包括深度提取,深度融合,幾何使用雙輪廓提取,紋理生成在內(nèi)的重建系統(tǒng)可以在在大約37Hz的頻率下運(yùn)行;在使用12個(gè)線程時(shí),系統(tǒng)可以以大約70Hz估算RGB圖像中的AprilTag位置。

另外,對于邊界提取的特征計(jì)算在大約38Hz的頻率下運(yùn)行;邊界分割優(yōu)化的吞吐量是每秒60k像素,640×480像素的特征通道集需要約5.12秒進(jìn)行分割,在700幀下重建一面面積大約0.5平方米的鏡子大約需要90秒,而且單個(gè)鏡面觀察的幾何誤差基本始終為零。

這種方法當(dāng)然也有它的局限性,首先它對于無框鏡面或者遮擋鏡面的邊緣識別并不好;再者,由于它對鏡面的識別完全基于AprilTag,如果輸入裝置沒有觀測到或者無法識別圖像質(zhì)量很差的AprilTag,那對于鏡面的重建就會出現(xiàn)問題。比如雖然這種方法可以在單個(gè)的觀察中精確觀測鏡面,但它在門、玻璃、或者是彎曲非常嚴(yán)重的表面(凸面鏡、凹面鏡等)的觀測效果很明顯更差,就是由于檢測到的AprilTag的投影位置變化、扭曲了的緣故;另外,如果掃描裝置快速移動,也有可能會造成AprilTag圖像的失真,系統(tǒng)無法檢測到該圖像,導(dǎo)致重建失敗。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:Facebook新論文說明對鏡面在虛擬場景中的重建

文章出處:【微信號:ARchan_TT,微信公眾號:AR醬】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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