水下光学成像技术与装备(上)

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近期OPT视频号和抖音账号上发了一些水下光学成像的技术装备视频,引起了一部分客户的兴趣,在笔者和同事与这部分客户交流的过程中,发现水下光学成像之于国内市场还很陌生,所以决定写一篇文章专门介绍一下水下光学成像的原理和技术。

本篇文章由于篇幅较长,将分为三部分连载,上篇介绍了几种主流光学成像的原理,中篇给大家撸一撸国际市场上现有的玩家,下篇主要是笔者对于作业效率,作业条件和数据质量的一些思考和比较,请大家耐心等更新。

笔者从过完年一直忙于接待和出差,攒这几篇文章都是用极为碎片的时间,酒后失眠、高铁上、练腿组间歇都给这片文章贡献了时间,所以如果出现逻辑跳跃,微醺语言艺术,错别字等现象,这纯属正常······

有关三维激光扫描技术,陆上的和水下的大家一般都称作三维激光扫描成像,很多铁汁们都以为是一样的技术,只是在水和空气不同的介质中平移。其实陆上的和水下的在原理上是不同的。

陆上的三维激光一般称为Lidar(Light Detection And Ranging),是运用的TOF技术,也就是大家平时说的时间飞行技术;水下的三维激光扫描是用结构光(Structured Light)的技术进行成像,这和水下摄影测量的原理又有区别,水下摄影测量是运用了SFM(Structure from Motion)技术。

写到这里会有小伙伴问,为什么陆上的三维激光扫描都用Lidar的TOF技术,而水下却用结构光呢?

这是因为测量的尺度不同,Lidar主要应用于需要大范围、高精度测量的场景,而结构光成像技术则主要用于对小尺寸物体或者表面形状和细节的精细测量和重建。

在水下的测量,由于光在水中衰减极快,在水中的穿透距离非常有限,也只有蓝绿光的波段可以获得较好的穿透,在这种小尺度的范围上,结构光反而成为比较好的成像技术的选择。

在水下探测中,还有一种技术是照片镶嵌,这种技术容易和SFM容易混淆,是纯图像的拼接,恢复出的全景是一张二维的图片,而SFM是三维场景的恢复。这种照片拼接的技术在水下探测中应用的不多,笔者也只见过中国科学院海洋研究所张鑫老师的团队用照片镶嵌出海底冷泉热液区的海底底质调查的全景图像,在下文中会有比较详细的介绍。

   四种技术   

简要介绍


 1   时间飞行TOF

TOF(Time of Flight)技术是一种基于光的速度和反射原理来测量距离的技术。TOF技术可以通过发送一个脉冲光波并测量它从发送到接收所需的时间来计算出物体与传感器之间的距离。

TOF技术可以应用于许多领域,例如汽车安全、机器人、虚拟现实、人脸识别等。在汽车安全方面,TOF技术可以用于车辆的自动驾驶功能,以帮助车辆测量与周围物体的距离和位置。在机器人领域,TOF技术可以帮助机器人感知和避免障碍物,以便更加有效地执行任务。

TOF技术的优点包括高精度、高速度、可靠性和适用于多种环境。但它也有一些局限性,例如在强光或弱光环境下可能会出现精度损失。
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图1 | 用机载Lidar的TOF技术条带测绘
Lidar使用的是TOF(Time of Flight)技术。这种技术利用激光脉冲在发射和接收之间的往返时间来计算目标物体的距离。当激光脉冲照射到物体上时,它会被反射回Lidar传感器。Lidar传感器测量从发射激光到接收反射激光之间的时间,并将其转换为距离。通过发送多个激光脉冲并测量每个脉冲的时间,Lidar可以创建高分辨率的3D图像。因为TOF技术可以在很短的时间内测量距离,所以Lidar可以实现高速度、高精度的测量,这使其成为许多应用领域的理想选择,例如机器人技术、自动驾驶汽车、建筑测量和环境监测等。

目前水下成像的声纳多是用了这种技术,但是由于光学在水中的传播受限,所以无法进行大尺度目标的成像,如海洋测绘,所以水下的三维激光成像还是选择了更适合小目标成像的技术方案,就是结构光。

 2   结构光 Structured Light

结构光成像是一种基于三维重建原理的三维成像技术,该技术可以快速、准确地获取物体的三维形状和轮廓,适用于许多领域,如工业制造、机器人、虚拟现实等。

结构光成像的基本原理是,通过使用投影机将特定的结构光图案投射到被拍摄物体上,然后使用摄像机捕捉被物体表面反射回来的结构光图案。根据结构光的变形情况,可以计算出物体表面的三维形状。

结构光成像技术的步骤


1.投影特定的结构光图案到被拍摄物体上

2.使用摄像机捕捉被物体表面反射回来的结构光图案

3.对于每个像素,计算出结构光的变形情况,即被拍摄物体表面的高度或深度

4.根据变形情况,计算出物体表面的三维形状

结构光成像技术的优点是快速、准确、易于实现,适用于复杂物体表面的三维重建,如汽车、机器人、人体等。它还可以与其他成像技术相结合,如视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),实现更加复杂的三维重建和位姿估计。

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图2 | 结构光技术原理图

结构光成像技术已经在许多领域得到应用,下面是几个具有代表性的案例:

  • 3D扫描:结构光成像技术可以用于快速、准确地获取物体表面的三维形状,例如用于博物馆、艺术品等文物的数字化保存和展示,以及医疗领域的口腔、面部等三维扫描。
  • 工业制造:结构光成像技术可以用于工业制造领域的质量控制、非接触式测量、3D打印等应用。例如,利用结构光成像技术可以对汽车、飞机等大型机械进行快速、高精度的测量和检测。
  • 机器人视觉:结构光成像技术可以用于机器人视觉系统中的三维重建和位姿估计。例如,利用结构光成像技术可以为机器人提供快速、准确的环境感知和位姿估计,以便机器人执行任务和避免障碍物。
  • 虚拟现实和增强现实:结构光成像技术可以用于虚拟现实和增强现实应用中的三维重建和位姿估计。例如,利用结构光成像技术可以快速、准确地构建虚拟场景和增强现实体验,使用户能够更加沉浸在虚拟环境中。

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结构光跟声纳相似,也分为线阵激光和面阵激光,水下三维扫描基本上运用的是线阵激光的原理,通过打出一条稠密点组成的条带,通过条带激光在物体上反射的变形来获得三维深度信息,再通过载体的移动,由线组成面。


有关TOF和结构光原理的介绍,笔者推荐B站上的这个视频,简单的描述了两种技术的原理和区别,有兴趣的可以看看。

 3   运动结构恢复SFM

SFM指的是Structure from Motion,是一种通过计算机视觉技术,从多个图像中恢复三维场景几何结构的方法。SFM通常用于从照片或视频中恢复出三维场景的结构,包括相机的位置和方向、场景中的物体位置和形状等信息。

SFM的基本思想是先从一组二维图像中恢复出相机的位置和方向,再利用这些相机的位置和方向来估计场景中物体的三维位置和形状。

SFM包括以下步骤


特征提取:从图像中提取出关键点和描述符

特征匹配:将不同图像中的特征进行匹配,建立不同图像之间的对应关系

相机姿态恢复:通过不同图像之间的对应关系,估计相机的位置和方向

三维重建:根据相机的位置和方向,以及特征点的三角化等方法,恢复出场景中物体的三维位置和形状

SFM在许多领域中都有广泛的应用,包括计算机视觉、机器人、虚拟现实等。例如,可以利用SFM技术构建出三维建筑模型、车辆模型、人体模型等,还可以用于地图制作、物体识别等应用。目前的水下多目测量分级主要是三个。

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图3 | SFM技术原理图
以下是在码头测试的水下管道实时三维重建,左图为实时恢复出的三维模型,右上图为原视频。可以在左边的的实时三维图像中直接进行模型尺度的测量。
视频1 用视频恢复出的实时三维重建
 4   照片镶嵌Photo Mosaic
照片镶嵌,也称为照片马赛克,是一种通过使用许多较小的图像或图块来形成整体图片的技术。这些小图像通常被组织成一个网格,并以一种在远处观看时创建大图像的假象排列。要创建照片镶嵌,您需要一系列较小的图像,这些图像将用作图块。您可以使用专门的软件或在线工具来生成马赛克,该工具将获取您想要创建马赛克的主要图像,然后自动放置图块以形成最终图像。

照片马赛克的质量取决于用作图块的较小图像的分辨率和质量,以及用于排列图块的算法。一些软件或在线工具允许您调整图块的大小和数量、它们之间的间距以及其他参数,以优化最终结果。照片马赛克可以是一种有趣的方式来创建对有意义的小图像组成的独特和个性化的图像。

照片镶嵌

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VS

全景拼接

  • 全景拼接就是Iphone生成360度的全景照片用的技术,拼接的所有图像都是从一个单一的视角拍摄的,但角度不同
  • 照片镶嵌是由从不同角度拍摄的照片拼接在一起的图像。

照片镶嵌的典型情况是线性全景,拿视频2中拍摄海底来举例,每张照片覆盖海底的一定比例,并在每次拍摄时将相机与海底平行移动。
在没有全景拼接技术之前,传统的方法是把这些局部照片印刷出来放在放在灯台上,然后人工把它们粘在一起。现在,有了全景拼接技术和各种软件工具,可以通过软件中的镜头模型拼接模式,来估计相机位置,包括角度、镜头失真等,并将图像重新投影和拼接成照相马赛克。
视频2 水下照片镶嵌海底成像
在照片镶嵌的过程中,照片的位置信息对于最终的拼接结果非常重要。这是因为在全景拼接中,需要将多张照片按照其拍摄的位置和方向正确地拼接在一起,以呈现出一个无缝连接的全景图像。为了实现这一点,需要确保每张照片的位置和方向都已经准确地标记出来。

照片的位置和方向信息通常可以通过使用全球定位系统(GPS)或惯性测量单元(IMU)等传感器来获取

在镶嵌过程中,这些位置信息可以用来计算每张照片之间的相对位置和方向,从而使它们正确地拼接在一起。如果没有这些位置信息,就很难保证拼接的结果能够无缝连接,可能会出现重叠或者错位的情况。

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图4 | (a) 拍摄轨迹图 (b) 根据位置信息作照片镶嵌形成的海底全景图

笔者在去年临港举行的ROV培训会上有幸了解到,中国科学院海洋所团队在冷泉的研究中,正是运用这种技术,基于全景图像的照片和视频数据进行镶嵌,识别出与冷泉活动相关的六种海底特征类别。在这篇文章的研究中,还有很多照片镶嵌的案例可以查看,请大家自行检索查看。

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文章的题目是Seabed features associated with cold seep activity at the Formosa Ridge, South China Sea: Integrated application of high-resolution acoustic data and photomosaic images。

看这轨迹和拼接效果,就知道ROV飞的稳如老狗,值得一提的是执行这次潜次任务的操作手是笔者的好兄弟,目前也在OPT带领团队谋海济国。

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下篇预告

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下一篇聊聊水下的全景拼接和水下摄影测量,也就是运用SFM技术的几种具体的技术装备。

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墨趣
活跃在4 天前
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