Sualtı bilgisayar görüşü - Underwater computer vision

Sualtı bilgisayar görüşü alt alanı Bilgisayar görüşü. Son yıllarda su altı araçlarının gelişmesiyle birlikte ( ROV, AUV, planör ), büyük miktarlarda bilgiyi kaydedip işleyebilme ihtiyacı giderek daha önemli hale geldi. Uygulamalar, açık deniz endüstrisi için su altı yapılarının incelenmesinden biyolojik araştırma için balıkların tanımlanması ve sayılmasına kadar uzanmaktadır. Bununla birlikte, bu teknolojinin endüstri ve araştırma üzerindeki etkisi ne kadar büyük olursa olsun, geleneksel bilgisayar vizyonuna kıyasla hala çok erken bir geliştirme aşamasındadır. Bunun bir nedeni, kamera suya girdiği anda yepyeni bir dizi zorluğun ortaya çıkmasıdır. Bir yandan, kameraların su geçirmez hale getirilmesi gerekiyor, deniz korozyonu malzemeleri hızla bozuyor ve deneysel kurulumlara erişim ve hem zaman hem de kaynaklar açısından maliyetli. Öte yandan, suyun fiziksel özellikleri, ışığın farklı davranmasına neden olarak, aynı nesnenin görünümünü derinlik, organik madde, akım, sıcaklık vb. Değişikliklerle değiştirir.

Başvurular

  • Seafloor Survey
  • Araç Navigasyonu ve Konumlandırma[1]
  • Biyolojik izleme
  • Görsel Navigasyon Haritaları Olarak Video Mozaikleri
  • Boru Hattı Muayenesi
  • Enkaz görselleştirme
  • Sualtı Yapılarının Bakımı
  • Boğulma algılama, ör. havuz güvenliği

Orta farklılıklar

Aydınlatma

Havada, bulutlu günlerde tüm yarım küreden ışık gelir ve güneşe hakimdir. Suda şimşek, sahnenin yukarısındaki sonlu bir koniden gelir. Bu fenomen denir Snell'in penceresi.

Işık Zayıflaması

Havanın tersine su, ışığı üssel olarak zayıflatır. Bu, çok düşük kontrastlı bulanık görüntülere neden olur. Işık zayıflamasının ana nedenleri ışık emilimi (enerjinin ışıktan uzaklaştırıldığı) ve ışığın yönünün değiştirildiği ışık saçılmasıdır. Işık saçılımı ayrıca ileri saçılmaya bölünebilir, bu da kontrastı sınırlayan ve su altı görüntülerinin karakteristik perdesinden sorumlu olan artan bir bulanıklık ve geriye doğru saçılma ile sonuçlanır. Hem saçılma hem de zayıflama, suda çözünen organik madde miktarından büyük ölçüde etkilenir.

Suyla ilgili diğer bir sorun, ışık zayıflamasının dalga boyunun bir fonksiyonu olmasıdır. Bu, farklı renklerin diğerlerinden daha hızlı zayıfladığı ve renk bozulmasına yol açtığı anlamına gelir. İlk önce kırmızı ve turuncu ışık, ardından sarılar ve yeşiller geliyor. Mavi, daha az zayıflatılmış dalga boyudur.

Zorluklar

Üst düzey bilgisayar görüşünde, insan yapıları, farklı uygulamalarda görüntü eşleştirme için görüntü özellikleri olarak sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak deniz dibinde bu tür özellikler bulunmadığından, iki görüntüde karşılıklı ilişki bulmayı zorlaştırır.

Suda kamera kullanabilmek için su geçirmez bir muhafaza gereklidir. Bununla birlikte, malzemelerin yoğunluk farklılıkları nedeniyle su-cam ve cam-hava arayüzünde kırılma meydana gelecektir. Bu, doğrusal olmayan bir görüntü deformasyonu getirme etkisine sahiptir.

Aracın hareketi bir başka özel zorluktur. Sualtı araçları, akıntılar ve diğer olaylar nedeniyle sürekli hareket ediyor. Bu, küçük hareketlerin her yönde görünebileceği algoritmalara başka bir belirsizlik getirir. Bu özellikle şunlar için önemli olabilir: video izleme. Bu sorunu azaltmak için Görüntü sabitleme algoritmalar uygulanabilir.

Sık Yöntemler

Görüntü onarımı

Görüntü onarımı[2][3] Bozulma sürecini modellemeyi ve sonra tersine çevirmeyi, çözdükten sonra yeni görüntü elde etmeyi amaçlamaktadır. Genel olarak, farklı su koşulları arasında büyük ölçüde değişen çok sayıda parametre gerektiren karmaşık bir yaklaşımdır.

Görüntü geliştirme

Görüntü geliştirme[4] tersine, fiziksel görüntü oluşturma sürecini hesaba katmadan yalnızca görsel olarak daha çekici bir görüntü sağlamaya çalışır. Bu yöntemler genellikle daha basittir ve daha az hesaplama yoğunlukludur.

Renk düzeltmesi

Otomatik olarak çalışan farklı algoritmalar mevcuttur Renk düzeltmesi.[5][6] Örneğin UCM (Denetimsiz Renk Düzeltme Yöntemi), bunu aşağıdaki adımlarda yapar: İlk olarak renk değerlerini eşitleyerek renk atmasını azaltır. Ardından kırmızı histogramı maksimuma doğru uzatarak kontrastı artırır ve son olarak Doygunluk ve Yoğunluk bileşenleri optimize edilir.

Sualtı Stereo Görüş

Genellikle stereo kameraların daha önce geometrik ve radyometrik olarak kalibre edildiği varsayılır. Bu, karşılık gelen piksellerin aynı renge sahip olması gerektiği varsayımına yol açar. Ancak bu, daha önce belirtildiği gibi dağılma ve geri saçılma nedeniyle bir su altı sahnesinde garanti edilemez. Ancak, bu fenomeni modellemek ve bu efektler kaldırılarak sanal bir görüntü oluşturmak mümkündür.

Diğer uygulama alanları

Son yıllarda görüntüleme sonarları[7][8] gitgide daha erişilebilir hale geldi ve daha iyi görüntüler sunarak çözünürlük kazandı. Sidescan sonarları, komple deniz tabanı bölgelerinin haritaları sonar görüntü dizilerini birbirine dikmek. Bununla birlikte, görüntüleme sonar görüntüleri genellikle uygun kontrasttan yoksundur ve gürültü, sonarı taşıyan AUV / ROV'un tutum değişiklikleri veya tek tip olmayan ışın desenleri nedeniyle artefaktlar ve bozulmalarla bozulur. Sonar bilgisayar görüşüyle ​​ilgili diğer bir yaygın sorun, sonar görüntülerinin nispeten düşük kare hızıdır.[9]

Referanslar

  1. ^ Horgan, Jonathan; Toal, Daniel. "İnsansız Sualtı Araçlarının Seyrüseferinde Bilgisayarla Görme Uygulamaları" (PDF). Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  2. ^ Y. Schechner, Yoav; Karpel, Nir. "Net Sualtı görüşü". Proc. Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma. ben: 536–543.
  3. ^ Hou, Weilin; J.Gray, Deric; Weidemann, Alan D .; A. Arnone, Robert (2008). "Doğal sularda görüntüleme için nokta yayılma modellerinin karşılaştırılması ve doğrulanması". Optik Ekspres. 16 (13): 9958. Bibcode:2008OExpr. 16.9958H. doi:10.1364 / OE.16.009958. PMID  18575566.
  4. ^ Schettini, Raimondo; Corchs, Silvia (2010). "Sualtı Görüntü İşleme: Son Teknoloji Görüntü İyileştirme Yöntemleri". Sinyal İşlemede Gelişmeler Üzerine EURASIP Dergisi. 2010: 14. doi:10.1155/2010/746052.
  5. ^ Akkaynak, Derya ve Tali Treibitz. "Sea-Thru: Sualtı Görüntülerinden Suyu Çıkarma Yöntemi "IEEE Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma Konferansı Bildirileri. 2019.
  6. ^ Iqbal, K .; Odetayo, M .; James, A .; Salam, R.A. "Denetimsiz Renk Düzeltme Yöntemleri kullanarak düşük kaliteli görüntüleri geliştirme" (PDF). Sistem Adamı ve Sibernetik.
  7. ^ Mignotte, M .; Collet, C. (2000). "Markov Rastgele Alan ve Sonar Görüntülerinde Bulanık Mantık Modellemesi". Bilgisayarla Görme ve Görüntü Anlama. 79: 4–24. CiteSeerX  10.1.1.38.4225. doi:10.1006 / cviu.2000.0844.
  8. ^ Cervenka, Pierre; de Moustier, Christian (1993). "Sidescan Sonar Görüntü İşleme Teknikleri". IEEE Okyanus Mühendisliği Dergisi. 18 (2): 108. Bibcode:1993 IJOE ... 18..108C. doi:10.1109/48.219531.
  9. ^ Trucco, E .; Petillot, Y.R .; Tena Ruiz, I. (2000). "Video ve Sonar Denizaltı Dizilerinde Uygulamalar ile Özellik Takibi". Bilgisayarla Görme ve Görüntü Anlama. 79: 92–122. doi:10.1006 / cviu.2000.0846.