深度圖像及其修復在煤礦井下的研究

梁燕華，李金峰

（黑龍江科技大學，黑龍江哈爾濱，150022）

0 引言

人類對煤礦的需求日益增加，因為煤礦里，提供我們的礦產，我們需要的熱，需要的其它能力，很多礦物質，各方面化工，都需要它們的產品，只不過是隨著煤礦產量的增大，煤礦開采工作和地點也越來越多，事故也隨之增加，因此煤礦成為了重點照顧對象。井下安全[1]生產長期以來一直是我們所強調的，是保護勞動者安全健康和發展生產力的重要工作。煤礦井下環境普遍存在的安全隱患[2]有瓦斯爆炸、煤塵爆炸、礦井火災、礦井水災、頂板離層、脫落及支護不完好等。當危險發生時如何該如何自救，化險為夷成為了討論的熱點。如果對井下環境足夠熟悉，對地形、方向以及各位置的距離掌握準確的話，可以大大提高脫險概率。

在計算機視覺系統中，三維場景信息為很多計算機視覺應用創造了很多的價值，深度圖像也成為獲取三維場景信息的一種方法，并且運用的很廣泛。本文提出深度圖像與煤礦井下相結合，可以對井下環境真實距離進行獲取。這樣就可以更好的掌握井下的三維場景信息，提高工作效率，并且在危險發生或將要發生時快速的進行避險。

1 深度圖像

深度圖像也被稱之為距離圖像，它是反應環境內各個點到傳感器之間的距離的圖像，采集到的深度用像素的值的大小來表示，通過處理將像素的值轉化為灰度，灰度越深，距離傳感器距離越近，灰度越淺，說明距離傳感器越遠。深度圖采集到的是深度信息，不同的像素點對應其相應的深度值，無固定的取值范圍，灰度圖存儲的是灰度信息，取值范圍是0-255（8位深度）。通過深度圖像可以直接看出被測環境內物體的外形和輪廓。目前，可以通過激光雷達成像法、結構光法、主動（被動）傳感器測距等方法來獲得深度圖像。

2 深度圖像的獲取

獲取深度圖像的方法[3]可以分為兩類：被動測距傳感和主動深度傳感。

2.1 被動測距傳感

雙目立體視覺是被動測距傳感法使用比較多的方法，雙目就是兩個攝像機或者一個攝像機在同一水平線不同位置拍攝同一場景，像人的眼睛一樣。拍攝得到兩張不同位置同一場景的照片后，找到圖像中對應的像素點，然后根據相似三角形的原理計算出視差信息（圖1），視差信息轉換后可以表達場景的深度信息。立體匹配的算法，還可以對同一環境進行角度的變換來進行拍攝來獲取這個被測場景的深度信息。

圖1 被動測距原理圖

2.2 主動測距傳感

主動測距傳感[4]和被動測距傳感的區別在于，前者是通過設備自身發出的能量來獲取深度信息。后者則是前文說到的要通過兩個不同的機位拍攝一組圖片，通過這組圖片之間的視差來獲取深度信息。

圖2 深度相機工作原理

3 深度圖像的修復

雖然深度相機應用很廣泛，給很多領域創造了價值，但是相機因為自身硬件條件的影響，目前通過深度相機拍攝出的深度圖還有很多不足，很多深度相機拍攝的深度圖有部分深度值的缺失，使深度圖不完整，這影響我們對深度圖的研究和應用。

因此，深度圖補全一直是一個非常有用的研究方向，很多深度相機拍攝出的深度圖像由于傳感器的質量比較低會出現較多孔洞。因此需要深度圖修復算法[5]對孔洞進行填充。

4 二階平滑度先驗算法

本文所提出的算法二階平滑度先驗的方法，下面先對原始二階平滑度先驗算法[6]進行簡單介紹和研究。

首先，定義一個能量函數E，將其分為兩個部分，（平滑項與數據項），數據項的作用是獲取每個點的填充像素的值[7]，平滑項的作用是通過最小化深度導數對填充的區域進行平滑。能量函數可用公式表示為：

其中是圖像像素點p的觀察深度值，Z(p)是填充的深度值，將深度圖的像素強度轉化為測量距離。dρ限制了每個像素點深度值的貢獻度，可用公式表示為：

5 仿真結果分析

為了驗證算法的可靠性，本文實驗采取的深度圖取自公開NYU數據集。這個數據集由1449張640*480的圖像組成，其中包括彩色圖和對應的未處理的深度圖。

為了對本文算法進行定量分析，在數據集中取未處理的深度圖進行修復實驗，并且計算了被填充深度值的均方根誤差、中值誤差和平均絕對誤差。結果如表1所示。

表1 在NYU V2數據集中的定量分析

從圖3與圖4對比可以看出對未處理的深度圖修復效果很好。

圖3 未處理的深度圖

圖4 本文算法修復

6 結束語

本文提出深度圖像應用在煤礦井下環境，并對深度圖修復進行了實驗，修復效果很好，應用到恢復煤礦井下深度圖，這樣就可以掌握井下的三維場景信息，對井下環境真實距離進行獲取。提高工作效率，并且在危險發生或將要發生時快速的進行避險。