28、单目图像序列与RGB-D多帧场景流的场景流估计方法

单目图像序列与RGB-D多帧场景流的场景流估计方法

在计算机视觉领域，场景流估计是一个关键的研究方向，它对于理解场景中的物体运动和变形至关重要。本文将介绍两种场景流估计方法，分别是基于单目图像序列的NRSfM - Flow框架和基于RGB - D多帧的分段刚性运动场景流方法。

1. 单目图像序列的场景流估计

1.1 NRSfM和MSF问题定义

在连续域中，通过引入的时空结构和关系，可以给出非刚性结构从运动（NRSfM）和多帧场景流（MSF）恢复问题的正式定义。
- NRSfM定义 ：给定投影点相对于时间 $\tau$ 的位移 $W_{\tau}(\hat{v},t)$，NRSfM问题的目标是恢复潜在的非刚性变形场景函数 $S(p,t)$。
- MSF定义 ：给定观察场景的投影 $I(v,t)$，MSF问题的目标是重建场景流函数 $\Theta(p,t)$。

这两个问题的输入和目标不同，但通过特定方程相关联，因此可以采用NRSfM来估计单目图像序列的场景流。

1.2 NRSfM - Flow框架

NRSfM - Flow框架用于MSF恢复，它包含多个步骤，包括对应计算、几何重建以及输入图像序列的预处理步骤。该框架虽然最初设计用于批量处理，但也可用于顺序处理。
- 测量函数计算 ：采用Garg等人的多帧光流（MFOF）方法计算测量函数 $W(\hat{v},t)$。在场景存在严重遮挡时，使用Taetz等人的遮挡感知MFOF方法。
- 非刚性几何和相机位姿恢复 ：选择变分方法结合GrabCut算法进行前景 - 背景分割，以恢复非刚性几何和相机位姿。
- 预处理步骤
- 冗余去除 ：为满足NRSfM对非刚性变形和相机运动多样性的要求，对输入图像序列进行压缩，去除冗余帧。通过判断时间间隔 $[t_a; t_b]$ 内的总流（积分流场的2 - 范数）是否超过阈值 $\varepsilon$ 来决定是否保留帧。
- 平移解析 ：在计算对应关系之前解析场景中的平移，可提高重建精度。假设在参考时间 $\tau$ 物体完全可见，将场景分割为前景和背景，并使用Kanade - Lucas - Tomasi特征跟踪器跟踪感兴趣区域（ROI），得到帧大小和相应的平移函数 $T(t)$。

NRSfM - Flow框架的算法步骤如下：

输入: 单目图像序列 I(v,t) : Ψ×T →R2+1.
输出: 场景流 Θ(p,t) : Ω×T →R3
1: 初始化: 取决于底层算法
2: 解析平移，找到平移函数 T(t)
3: 根据式 (10.10) 压缩图像序列（消除冗余帧）
4: 计算测量函数 Wτ(ˆv,t)
5: 将 Wτ(ˆv,t)+C(ˆv) 分解为非刚性形状 S(p,t) 和运动 R(t)
6: 将 R(t) 应用于 S(p,t)
7: 根据式 (10.5) 计算场景流
8: 如果需要，应用逆变换（−T(t) 和几何复制）
9: 将最终恢复的场景流保存到 Θ(p,t)

1.3 实验评估

在多个具有挑战性的真实世界非刚性场景图像序列上对NRSfM - Flow框架进行了定性评估。
- 人脸序列 ：该序列包含说话人的面部表情变化、任意平移和自遮挡。实验结果显示，在额头和嘴巴区域的重建精度较低，但在脸颊和侧面区域更准确。减少序列长度至40帧不会降低重建精度。
- 谷仓猫头鹰序列 ：序列描绘了谷仓猫头鹰的非刚性运动，包含大量冗余帧。通过预处理去除400帧后，重建结果逼真，场景几何可由旋转和变形效应正确解释。
- Sintel流数据集 ：在该数据集的多个序列上进行测试。在复杂场景中，如bandage2序列，该方法存在一些局限性，如无法正确恢复个体部分的相对深度和处理物体边界。但在shaman2序列中，能够获得准确的场景流，与地面真值光流视觉匹配良好。

2. RGB - D多帧场景流的分段刚性运动方法

2.1 动机和问题提出

多帧场景流（MSF）是指参考帧与图像序列中其他帧之间的流。基于RGB - D图像的场景流方法利用已知的深度测量，相比其他方法提供更准确的估计。然而，当前RGB - D方法的准确性在大场景变化和多体变换时会下降，且实时性要求限制了优化技术的选择。因此，需要在不牺牲速度的前提下提高准确性。

2.2 改进方法

提出了一种新的场景流方法，假设场景由多个刚性部分组成，这些部分可以独立或连贯地相对移动。该方法结合了分段刚性运动建模和参考帧的过分割，并采用全局非线性最小二乘问题的阻尼高斯 - 牛顿方法迭代求解。
- 分段刚性运动建模 ：将刚性参数化与参考帧的过分割相结合，假设物体边界与部分分割边界重合。这种假设在实际中是合理的，并且有可靠的过分割方法。
- 优化求解 ：将MSF问题表述为全局非线性最小二乘问题，通过阻尼高斯 - 牛顿方法迭代求解，以提高RGB - D场景流估计的准确性，并有可能实现实时运行。

该方法的流程可以用以下mermaid流程图表示：

graph TD;
    A[输入RGB - D帧集] --> B[计算参考帧过分割];
    B --> C[求解连贯刚性段变换];
    C --> D[输出高精度场景流];

综上所述，基于单目图像序列的NRSfM - Flow框架和基于RGB - D多帧的分段刚性运动场景流方法都为场景流估计提供了有效的解决方案。NRSfM - Flow框架在处理非刚性场景方面具有优势，而RGB - D分段刚性运动方法在提高准确性和实时性方面有潜力。未来的工作可以进一步优化这些方法，并进行更全面的比较研究。

单目图像序列与RGB - D多帧场景流的场景流估计方法（续）

2.3 实验验证

为了验证基于RGB - D多帧的分段刚性运动场景流方法的有效性，进行了大量的实验，实验在合成数据和真实数据上展开。

实验数据类型	实验数据详情	实验结果
合成数据	模拟了各种不同的场景，包括刚性、分段刚性、关节式和适度非刚性运动等情况，涵盖了不同程度的物体变形和运动模式，设置了明确的地面真值用于对比	该方法能够准确地估计场景流，在各种运动模式下都能很好地捕捉物体的运动信息，估计结果与地面真值高度吻合，证明了方法在理论场景下的有效性
真实数据	使用了多个真实场景的RGB - D图像序列，这些场景具有复杂的光照条件、物体遮挡以及不同类型的物体运动	该方法在真实场景中同样表现出色，能够处理具有挑战性的情况，如大场景变化和多体独立运动。与现有的最先进方法相比，在准确性上有显著提升，能够更清晰地捕捉物体的边界和运动细节，场景流的估计结果更加精确，运动边界更加锐利

从实验结果可以看出，该方法在不同类型的数据上都能稳定地发挥作用，证明了其在实际应用中的可靠性和有效性。

2.4 方法优势与局限性

• 优势
  • 准确性高 ：通过结合分段刚性运动建模和过分割技术，能够更精确地捕捉场景中物体的运动信息，在各种复杂运动情况下都能提供高质量的场景流估计。
  • 适应性强 ：不依赖于对场景和相机运动的严格假设，能够处理刚性、分段刚性、关节式和适度非刚性运动等多种情况，具有广泛的适用性。
  • 实时潜力 ：采用的阻尼高斯 - 牛顿迭代求解方法，使得该方法有可能在实时场景中运行，满足一些对实时性要求较高的应用场景。
• 局限性
  • 假设依赖 ：虽然方法在物体边界与分割边界不完全重合时仍能表现出一定的鲁棒性，但在某些情况下，假设的不满足可能会对结果产生一定的影响。
  • 计算复杂度 ：尽管有实时运行的潜力，但在处理大规模复杂场景时，计算复杂度可能会增加，对硬件资源有一定的要求。

3. 两种方法的对比与总结

对比维度	NRSfM - Flow框架	RGB - D分段刚性运动方法
输入数据	单目图像序列	RGB - D图像序列
适用场景	非刚性变形场景，对场景和相机运动假设较宽松	刚性、分段刚性、关节式和适度非刚性运动场景
优势	能够处理非刚性场景，提供对场景的深入理解	准确性高，有实时运行潜力，适应性强
局限性	在复杂场景中可能无法正确恢复相对深度和处理物体边界	依赖假设，处理大规模场景时计算复杂度可能较高

综上所述，这两种场景流估计方法各有优劣。NRSfM - Flow框架为单目图像序列的非刚性场景流估计提供了一种有效的解决方案，通过引入新的分析框架，将NRSfM和MSF问题联系起来，在处理非刚性变形场景方面具有独特的优势。而RGB - D分段刚性运动方法则针对RGB - D图像序列，通过结合分段刚性运动建模和过分割技术，提高了场景流估计的准确性，并具有实时运行的潜力，适用于多种运动模式的场景。

未来的研究方向可以从以下几个方面展开：
- 算法优化 ：进一步优化这两种方法的算法，提高计算效率和准确性，减少对硬件资源的依赖。
- 综合应用 ：探索将两种方法结合使用的可能性，充分发挥它们的优势，以处理更复杂的场景。
- 比较研究 ：进行更全面的比较研究，评估不同场景流估计算法在各种场景下的性能，为实际应用提供更有针对性的选择。
- 拓展应用领域 ：将这些方法应用到更多的领域，如增强现实、医学成像等，为这些领域的发展提供支持。

通过不断的研究和改进，场景流估计技术将在计算机视觉领域发挥更加重要的作用，为我们对场景的理解和分析提供更强大的工具。

下面是两种方法的整体流程mermaid流程图：

graph LR;
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A([开始]):::startend --> B{NRSfM - Flow框架}:::process;
    A --> C{RGB - D分段刚性运动方法}:::process;
    B --> B1(输入单目图像序列):::process;
    B --> B2(预处理: 解析平移、去除冗余帧):::process;
    B --> B3(计算测量函数):::process;
    B --> B4(分解非刚性形状和运动):::process;
    B --> B5(计算场景流):::process;
    B --> B6(保存场景流):::process;
    C --> C1(输入RGB - D图像序列):::process;
    C --> C2(计算参考帧过分割):::process;
    C --> C3(求解连贯刚性段变换):::process;
    C --> C4(输出高精度场景流):::process;
    B6 --> D([结束]):::startend;
    C4 --> D;

这个流程图展示了两种方法从输入到输出的整体流程，清晰地呈现了它们的主要步骤和相互关系。通过对这两种方法的研究和应用，我们可以更好地理解和处理场景中的物体运动，为计算机视觉的发展做出贡献。