Giáo trình Nghiên cứu đề xuất giải pháp khớp tự động cặp ảnh số - Đào Khánh Hoài

Nội dung text: Giáo trình Nghiên cứu đề xuất giải pháp khớp tự động cặp ảnh số - Đào Khánh Hoài

1. T¹p chÝ KHKT Má - §Þa chÊt, sè 53, 01/2015, tr.68-72 CÔNG NGHỆ THÔNG TIN (trang 68÷80) NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP KHỚP TỰ ĐỘNG CẶP ẢNH SỐ ĐÀO KHÁNH HOÀI, Đại học Kỹ Thuật Lê Quý Đôn NGUYỄN TUẤN ANH, TRẦN MAI HƯƠNG, Trường Đại học Mỏ - Địa chất Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu đề xuất giải pháp khớp tự động cặp ảnh chụp từ máy bay với độ ổn định cao trên cơ sở kết hợp hai phương pháp khớp theo vùng mức xám và khớp theo đặc trưng. Trong nghiên cứu này tác giả đã phân tích, đánh giá các phương pháp khớp ảnh theo vùng và theo đặc trưng. Từ đó đề xuất giải pháp mới bằng cách lồng ghép khớp sơ bộ theo vùng mức xám trong khớp theo đặc trưng kết hợp đồng thuận mẫu ngẫu nhiên sử dụng mô hình xạ ảnh để liên kết cặp ảnh. Độ tin cậy của thuật toán đề xuất được kiểm nghiệm trên dữ liệu ảnh chụp từ các máy ảnh ảnh Sony Nex 5T và Cannon 550d gắn trên máy bay không người lái UX5 và MD4-1000. 1. Giới thiệu tổng quan các phương pháp được xác định gần đúng. Khớp bình phương khớp ảnh số làm chính xác hóa vị trí mẫu khớp với độ chính Các phương pháp khớp tự động cặp ảnh số xác nhỏ hơn 1 điểm ảnh. Một nhược điểm của đều dựa trên một trong ba cách tiếp cận cơ bản: phương pháp này là thời gian tính toán cao. Nếu Khớp ảnh theo vùng giá trị mức xám [1-3], vị trí khởi tạo xa với vị trí mẫu ảnh khớp khớp bình phương nhỏ nhất [1, 4] hoặc khớp phương pháp bình phương sẽ không tìm được ảnh theo đặc trưng [5]. Các nghiên cứu đã chỉ ra mẫu khớp. rằng không có thuật toán trích chọn đặc trưng, Phương pháp khớp theo đặc trưng điểm cho hay khớp ảnh nào tối ưu trong mọi trường hợp. kết quả khớp ổn định hơn so với khớp theo Trên các trạm đo ảnh số địa hình các thuật toán vùng mức xám. Ngược lại thời gian khớp cao khớp theo vùng mức xám được áp dụng để nhận hơn do số vòng lặp trong các bước trích chọn dạng và khớp các mấu chuẩn, khớp lập thể [3, đặc trưng và khớp đồng thuận ngẫu nhiên được 5]. thực hiện trên toàn cặp ảnh. Phương pháp khớp ảnh theo vùng giá trị 2. Đề xuất thuật toán khớp tự động cặp ảnh mức xám thường chỉ phát huy hiệu quả cao khi số chụp từ máy bay dùng độc lập trong các trường hợp ít biến dạng Các cặp ảnh hàng không có một số đặc thù về bức xạ và biến dạng hình học giữa ảnh trái khác biệt so với cặp ảnh số chụp trên mặt đất và ảnh phải. Toán tử đối sánh tương quan chéo như: Tâm chụp ảnh cách xa nhau, độ cao bay thường cho kết quả không ổn định với các biến chụp lớn, góc chiếu sáng mặt trời giữa các tấm dạng này. Trong nhiều trường hợp mặc dù hệ số ảnh khác nhau, chênh cao địa hình lớn ở các tương quan giữa hai mẫu cao nhưng trên ảnh vùng đồi núi, đối tượng nhân tạo có chiều cao hai mẫu đó không phải là hai mẫu liên hiệp do lớn là nguyên nhân dẫn đến sự xuất hiện bóng nhiễu biến dạng bức xạ hoặc kết cấu đồng dạng địa hình và khác biệt về bức xạ giữa các tấm lặp lại của bề mặt. Trong thực tế sản xuất ảnh. Vì vậy cần có phương pháp khớp ảnh tự phương pháp này được áp dụng trong đo ảnh động có tính ổn định, loại bỏ được các yếu tố bán tự động khi kỹ thuật viên có thể can thiệp ảnh hưởng nói trên. Các tham số hệ thống bay và hiệu chỉnh thủ công vị trí mẫu ảnh khớp trên chụp cần được đưa vào trong tính toán tối ưu ảnh phải. thuật toán khớp: Độ cao bay chụp, mức chênh Khớp theo phương pháp bình phương cao địa hình trung bình khu vực bay chụp, độ nhỏ nhất thường áp dụng khi vị trí mẫu khớp đã phủ chồng hai ảnh. 68
2. Hình 1. Mô hình thuật toán đề xuất Tác giả lựa chọn giải pháp lồng ghép khớp toán đồng thời nâng cao tính ổn định của toàn theo vùng giá trị mức xám trong khớp theo đặc bộ quy trình khớp ảnh. trưng như trong sơ đồ thuật toán hình 1. Các bước Bước 1: Trích chọn tự động hai tập điểm đặc của thuật toán đều được tối ưu để đảm bảo rằng trưng trên hai ảnh, sử dụng toán tử dò điểm đặc không có cặp điểm đặc trưng nào bị khớp sai. trưng có các đặc điểm: Bất biến với phép quay, Thuật toán đề xuất gồm ba bước chính: phép dịch và có sự ổn định khi thay đổi cường Trích chọn điểm đặc trưng, khớp sơ bộ theo độ sáng của ảnh. Nghiên cứu Fabio Remondino vùng giá trị mức xám và đồng thuận mẫu ngẫu [8] đã đưa các ra bảng so sánh chỉ ra rằng toán tử nhiên. Đây là thuật toán khớp theo đặc trưng có Forsner phù hợp với yêu cầu đặt ra. lồng ghép bước khớp sơ bộ theo vùng giá trị Bước 2: Khớp sơ bộ theo vùng giá trị mức mức xám để giảm thời gian và tài nguyên tính xám. Về mặt lý thuyết mỗi điểm đặc trưng trên 69
3. ảnh trái sẽ có một điểm đặc trưng tương ứng i(1qp).cdy, j(1pp)cdx  , (1) trên ảnh phải nếu nó nằm trong vùng phủ chồng Góc dưới bên phải của W: của hai ảnh. Tuy nhiên trên thực tế các bức ảnh i(1pp).cdy, j(1pp)cdx  . (2) chịu nhiều thay đổi về bức xạ cùng với các yếu tố bóng, che khuất do địa hình. Do đó xác suất Mẫu ảnh trích tại vị trí điểm đặc trưng trên không tồn tại các điểm đặc trưng tương ứng trên ảnh trái sẽ được đối sánh với các mẫu ảnh trên ảnh phải là không nhỏ. Bước khớp sơ bộ này ảnh phải trích tại vị trí các đặc trưng nằm trong loại bỏ phần lớn các đặc trưng khuyết cặp. Theo cử sổ W. Cặp điểm đặc trưng tương ứng cặp hình 2: Giả sử các yếu tố của hệ thống bay chụp mẫu có giá trị hệ số tương quan chuẩn hóa lớn nhận các giá trị: Độ cao bay chụp - H, độ cao nhất đồng thời lớn hơn ngưỡng cho trước sẽ trung bình chênh cao địa hình khu vực bay chụp được xếp vào danh sách các cặp đặc trưng khớp – h, kích thước ma trận CCD của máy chụp ảnh sơ bộ. là – cdx, cdy điểm ảnh, độ phủ phương bay dọc Bước 3: Đồng thuận mẫu ngẫu nhiên. Thuật – p, độ phủ phương bay ngang –q, (p, q nhận toán đồng thuận mẫu ngẫu nhiên [7] được dùng giá trị từ 0-1). Khi đó về mặt lý thuyết điểm đặc phổ biến trong phân tích ảnh để khớp mô hình. trưng với toạ độ (i,j) trên ảnh trái sẽ có đặc Trong nghiên cứu này nó được dùng để khớp trưng tương ứng cùng tên trên ảnh phải nằm hai tập điểm đặc trưng ảnh. Mô hình xạ ảnh trong cửa sổ tìm kiếm W. Tọa độ cửa sổ tìm được tác giả sử dụng trong thuật toán đồng kiếm - W trong hệ tọa độ ảnh phải là: thuận mẫu ngẫu nhiên để làm mô hình liên kết Góc trên bên trái của W: không gian cặp ảnh. Hình 2. Minh họa độ phủ của cặp ảnh hàng không 3. Thực nghiệm và đánh giá kết quả ghép các cặp ảnh theo các cặp đặc trưng cũng Dữ liệu thử nghiệm được chọn gồm 10 cặp chỉ ra rằng không có cặp đặc trưng khớp sai, ảnh chụp từ các máy ảnh Sony Nex 5T và thuật toán đề xuất có thể cho ra kết quả khớp ổn Cannon 550d. Tác giả đã tiến hành kiểm định với mọi cặp ảnh đầu vào. Thuật toán nghiệm theo hai phương pháp: khớp theo đặc Ransac kết hợp mô hình xạ ảnh liên kết không trưng (PP1) và khớp theo thuật toán đề xuất gian giữa hai ảnh, ngưỡng không gian cùng với (PP2). Kết quả thử nghiệm thể hiện trong hình độ khớp trực quan của các đối tượng lớp phủ 3, 4 cho thấy thời gian thực thi của thuật toán đề xác thực độ tin cậy của thuật toán khớp ảnh. xuất giảm rõ rệt. Hình ảnh trực quan chồng 70
4. Hình 3. Biểu đồ so sánh thời gian thực thi của hai phương pháp khớp Hình 4. Hình ảnh hai cặp ảnh UAV khớp theo thuật toán đề xuất 4. Kết luận ảnh ở các địa hình khác nhau cho thấy thuật Giải pháp đề xuất có điểm mới là lồng ghép toán đề xuất đáp ứng hai yêu cầu cơ bản đặt ra bước khớp sơ bộ theo vùng mức xám. Trong là giảm thời gian thực thi và đảm bảo tính ổn các bước thực hiện đều được tối ưu bằng cách định khớp các cặp ảnh. Trong nghiên cứu này đưa vào các tham số bay chụp và địa hình, sử các tác giả chưa đưa vào hỗ trợ tính toán của dụng các thuật toán trung gian đã được kiểm phần cứng cũng như giải pháp song song. Đây chứng. Các kết quả thử nghiệm trên nhiều loại cũng là hướng phát triển tiếp theo của tác giả. 71
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO [5]. A. A. Goshtasby, 2005, 2-D and 3-D Image Registration: for Medical, Remote Sensing, and [1]. Phan Văn Lộc, Công nghệ đo ảnh, nxb Industrial Applications, Willey Interscience, Khoa học kỹ thuật,12/2012. 284 p. [2]. Jyoti Joglekar, Shirish S. Gedam, January [6]. Jie Chen, Li-hui Zou, Juan Zhang and Li- 2012, Area Based Image Matching Methods – hua Dou, The Comparison and Application of A Survey, International Journal of Emerging Corner Detection Algorithms, Journal of Technology and Advanced, Volume 2, Issue 1, multimedia, Vol. 4, No. 6, December 2009, pp pp. 130-136. 6(4): 435-441. [3]. Ackermann, F., 1984, Digital Image [7]. M. A. Fischler, R. C. Bolles, 1981, Random Correlation: Perfomance and Potential Sample Consensus: A Paradigm for Model Application in Photogrammetry, The Fitting with Applications to Image Analysis and Photogrammetric Record, 11(64), pp. 429-439. Automated Cartography, Comm. of the ACM, [4]. A. Gruen, 1985, Adaptive least squares Vol 24, pp 381-39. correlation: A powerful image matching [8]. Fabio Remondino, Detectors and technique. South African Journal of descriptors for photogrammetric applications, Photogrammetry, Remote Sensing & Institute for Geodesy and Photogrammetry, Cartography, pp 14(3):175–187. ETH Zurich, Switzerland. ABSTRACT An approach for automatic matching of digital image pairs Dao Khanh Hoai, Military Technical Academy Nguyen Tuan Anh, Tran Mai Huong, Hanoi University of Mining and Geology The paper proposes a roubust solution for automatic matching of digital image pairs. The proposed solution combine two popular conventional approaches: area-based and feature-based image matching. In this research, characteristics of two conventional matching approaches are analyzing and a new matching solution is created. The area-based matching used as a preliminary step to eliminate gross matching errors. The RANSAC algorithm is used for exact matching two feature sets and projective model is used as space constraint of image pair. The reliability of proposed algorithm was validated on image pair taken from different cameras Sony Nex 5T, Cannon 550d. 72