巖礦石標本三維重建技術優化

李 銳， 張 婭， 陳志軍

（1.桂林航天工業學院a.理學院；b.大數據研究中心，廣西桂林541004；2.桂林理工大學材料科學與工程學院，廣西桂林541004；3.中國地質大學（武漢）資源學院，武漢430070）

0 引 言

巖礦石手標本具有原始性、客觀性、唯一性與不可再生性。地質過程中地質標本獲取成本高，管理難度大，服務利用條件復雜。以巖芯標本為例，巖芯標本的獲得需要花費大量的人力物力，且常因采樣、風化等因素造成巖芯錯亂、缺失和破壞。需要建立龐大的實體巖芯庫來存放巖芯，但也會因為風化的影響致使巖芯質量變差。結合地球科學實驗教學現狀，礦床學手標本數量有限，學習人數多且實驗室空間局限，導致實驗課程安排緊張，致使學生學習時間縮短，不能深入研究地質現象。

目前，國內多家地質類高校、科研所的教育信息化工作正如火如荼地開展。由中國地質大學（北京）、中國地質大學（武漢）、中國地質博物館等7 家以上國家級巖礦化石標本資源保存單位共同創建“巖礦化化石資源共享平臺”［1］。該平臺從2003 年創建至今，以二維圖像的形式完成4.1 萬件巖礦化石標本資源的數字化，完成古生物化石群專題2 個，中國典型礦床專題10 個，珠寶玉石手機版電子書19 部，建立了巖石學專題——中國榴輝巖專題，并建立了含1 200 張精美圖片的礦物晶體專題圖片庫［1］。中國地質調查局國土資源實物地質資料中心組織實施全國實物地質資料摸底調查，初步掌握實物地質資料管理現狀，截止2017年2 月底，已經擁有或者正在建設中的實物地質資料資源庫有20 個省份，占全國65%［2］。該中心按照典型性、代表性、特殊性、系統性原則接收和采集611 份實物地質資料、954 個鉆孔、485 083 m巖芯、26 017 塊普通標本、314 個大型礦石標本、46 261 片光薄片，初步形成了以典型礦山巖芯和區調標本為主體、以大陸科鉆巖芯巖屑和“金釘子”標本等為精品的國家實物資料館庫藏體系［3］。上述的兩大平臺收集整理數量龐大的地質標本，并借以圖像、視頻等可視化方式進行傳播，在地質標本數字化方面踏出重要一步。

但是結合當今大數據技術、云技術、可視化技術的發展，各行各業的三維模型如雨后春筍一般涌現。新的傳播方式相比圖像、視頻更具吸引力。運用數字化技術、網絡技術、虛擬現實技術集成整合數字化巖礦石、巖芯、礦石光片等實物地質資料，實現礦床學實物地質資料三維交互演示、在線提供服務［4］。優化巖礦石手標本三維建模技術，獲得紋理更加清晰的三維模型。為將來的多種礦床學實物地質資料三維建模提供保障，為“互聯網＋地質教育”提供技術支撐。

1 三維重建技術研究現狀

隨著計算機視覺發展，虛擬仿真現實技術在各行各業都受到了廣泛關注。三維重建技術作為虛擬現實的基礎性技術也趨向多樣化。目前常用的三維建模技術分為3 類，①基于幾何模型建模技術［5-6］，該技術僅適結構、紋理簡單的地質標本，如色澤較暗的巖石標本［7］。缺點是不能很好地適用于種類繁多、紋理結構復雜的巖礦石標本。②激光掃描法［8-9］，該技術可瞬時得到空間點云數據，并可快速構建結構復雜、紋理清晰的三維模型［10］。該技術精度高、省時省力，但成本相對較高，適合一些價值較高的實物標本建模。③多視圖圖像三維建模技術［11-13］。該技術已應用在文物保護、醫學研究、城建、軍事等諸多方面［14-16］。具有低廉，實用能力強、模型質量高等優點，很好地適用于數量眾多的巖礦石標本。

特別是近些年，無人機航飛高質量照片的快速獲取，使得基于多視圖三維重建技術開展較大場景的三維建模應用［17］。隨著相機鏡頭的成像質量和分辨率的大幅度提高，以及數碼相機、智能手機的高性價比，使得基于較小尺度場景的三維建模有了更廣闊的發展空間。在地質標本的三維模型構建中，陳志軍及其研究團隊［18-19］在國內率先開展了巖礦石、巖芯標本的三維建模及其虛擬展示研究，并在實際應用中獲得了同行的高度關注。

2 三維重建軟件優選

多視圖圖像三維重建方法，催生了一些相對成熟的三維重建軟件。本文選取Autodesk ReCap photo、3DF Zephyr、PhotoScan 線上、線下兩種類型軟件。以巖芯樣品為例，分別構建了三維模型（見圖1）。從圖中可見，3DF Zephyr軟件重建出的巖芯三維模型，形態完整，紋理相對其他兩個軟件的模型更為清晰，PhotoScan軟件構建的巖芯三維模型形狀完整、紋理較為清晰，Autodesk ReCap photo軟件構建的三維模型形狀也完整，紋理較為清晰。綜合從建模平均時間、建模質量、模型可編輯性方面綜合比較3 個軟件對地質標本的三維重建的性能（見表1）。從建模質量上看，3DF Zephyr 建模軟件比其他兩個軟件稍好。此外，PhotoScan軟件提供了更多的實用工具，可以對三維模型進行提取、測量等編輯工作。因此，本文選擇PhotoScan軟件作為建模工具開展研究，下面介紹基于PhotoScan軟件優化建模過程，以此獲得高質量的三維模型。

表1 不同軟件建模性能比較

圖1 不同軟件三維模型效果比較

3 基于PhotoScan軟件的建模優化

3.1 優化原始圖像質量

原始序列圖像是虛擬三維模型的基礎，圖像質量直接決定最終建模效果，影響照片質量的關鍵因素有：分辨率、景深大小、感光強度，焦距等。提升圖像分辨率可在一定程度上提高模型整體質量，尤其是模型放大時的紋理精度。但提升圖像分辨率同樣需要考慮建模運行成本，經驗分辨率為6 096 ×4 096，本次圖像紋理分辨率為6 096 ×4 096。光圈值大小決定進光量，小光圈（大F 值）會減少進光量。相反，大光圈（小F值）會增加進光量。與此同時，光圈值的大小對景深也有影響。小光圈大景深，大光圈小景深，圖2 展示了光圈值對景深以及特征點數量的影響。使用攝相機對同一位置建模物體拍攝不同光圈值圖像，考慮到小光圈（大F值）會減少進光量，拍攝時降低快門速度或提高感光度來保證兩張照片有相似的曝光強度。使用Visual SFM軟件提取了兩張圖像的特征點，結果表明，大景深能夠獲得被攝物體前后更大的距離范圍，也保證圖像更多特征點被提取出來，提高圖像匹配精度，進而提高模型質量。感光強度理論上而言，拍攝環境光線充足情況下感光強度越低圖像質量越高，相反，圖像質量就越低。但是實際上要綜合考慮各個參數的綜合設置，不能一味的設置低的感光強度。實驗表明感光度低于100，在保證圖像清晰的情況下降低快門速度，減小光圈值得到的圖像光線偏暗，推薦拍攝時ISO 值范圍為200 ～640，與此搭配的快門速度為100，光圈值F11 ～F13。針對不同表色的標本，ISO 在這個范圍隨機而變，且不同大小的標本，光圈值也隨之改變。拍攝圖像是焦距適中，與光圈值結合設置，得到優質標本圖像?？偠灾?，不同的假設和改變目的都是為了能真實反映標本的特征系列圖像，最終獲得紋理清晰、模型完整的虛擬仿真三維模型。

圖2 不同景深大小對特征點個數的影響

3.2 優化建模操作

利用PhotoScan 常規建模過程對齊照片—生成密集點云—對齊堆塊與合并堆塊—生成網格與生成紋理。常規建模操作在對齊照片，合并堆塊兩步常會出現照片不能對齊，堆塊不能合并等問題。優化建模操作包括兩點，①建模部分圖像增加蒙版；②建模過程中生成稀疏點云與生成密集點云切換。

（1）添加圖像蒙版。添加圖像蒙版提高模型重建成功率。該操作幫助軟件不再剔除蒙版內的特征點，盡可能提取描繪標本本身的特征點，提高對齊照片成功率（見圖3）。從圖像中能夠看出沒有添加蒙版的圖像容易受到周圍環境的影響，嚴重干擾特征點提取。如圖3（a）所示，礦石上有效特征點數量少，周圍環境有效特征點數量多，這種情形最終導致對齊照片失敗。與此同時，添加蒙版的圖像特征點有效地集中在礦石上，如圖3（b）所示。在實際操作中，圖像添加蒙版數量是不定的。如果少量的蒙版數量不能支持成功對齊照片，則需要添加更多的圖像蒙版，以及擴大蒙版范圍。一般情況下，50 張照片推薦蒙版數量10 張。

圖3 添加蒙版對圖像特征點提取的影響

（2）切換生成稀疏點云與生成密集點云步驟。根據實驗，對顏色單一且形態規則的標本（如方盒子）建模時，在生成稀疏點云之后，必須生成密集點云。如圖4 所示，利用裝著標本的長方體盒子生成密集點云后的模型與生成稀疏點云后的模型。圖4（a）所示為稀疏點云生成的標本模型，盒子長邊、寬邊凹凸不平。圖4（b）所示為稀疏點云生成模型的網格，網格曲線不緊密，長寬邊網格線條扭曲。圖4（c）所示為生成密集點云后的標本模型，整體展現出長方體盒子的棱角。圖4（d）所示為密集點云生成模型的網格，網格線緊密且很好地勾勒出長方體的形狀。從圖4 可見，稀疏、密集點云生成模型的差異十分明顯。生成密集點云后的模型能完整的展示出長方體盒子的形狀，有棱有角，符合實體標本的形狀。生成稀疏點云的模型沒有棱角，扭扭曲曲的形狀不符合實體標本的形狀。因此，顏色單一且形態規則的實物標本建模應嚴格上述建模流程。

圖4 兩種點云對長方體盒建模的影響

此外，經過多次試驗、對比發現，巖芯、巖礦石等顏色紋理復雜，形態不規則的實物標本，生成密集點云后的模型與生成稀疏點云后的模型在紋理方面幾乎沒有任何差別，如圖5 所示。圖5（a）、（c）分別是稀疏點云與密集點云生成的模型，兩者在紋理、形狀結構等方面幾乎沒有差別。圖5（b）、（d）是稀疏模型、密集模型對應的網格結構。如此一來，對于大多數巖礦石和巖芯建模步驟則可省去生成密集點云這一步，極大地減少了建模時間，提高建模效率。

圖5 兩種點云對巖礦石建模的影響

3.3 優化模型尺寸

三維模型是仿真實物標本。實物標本自帶的屬性特征，三維模型也需要盡最大可能去展現。屬性特征分為外在特征與內在屬性。外在特征包括顏色、紋理、形狀等，內在屬性包括尺寸、密度、結構等。外在特征是模型重建成功的首要標志，只有三維模型在顏色、紋理、形狀等方面和實物標本類似，三維模型才算重建成功，主要與圖像質量與建模步驟有關。三維模型內在屬性要求服務于三維模型科學研究。如三維模型尺寸的優化。尺寸優化以輸入空間點實際坐標為主要手段。圖6 展示尺寸優化前后模型上相同兩點間的距離差異。初始獲得的模型沒有尺寸優化，圖6（a）所示的兩點間的距離為9.59 cm，與實際距離7.5 cm相差甚遠。為將三維模型的測量大小與物理尺寸一致，需要進行模型大小的校正。如圖6（b）所示，以模型上刷漆標本編號作為參照物，賦予點1、點2、點3 恰當的空間位置，如點1（0，0，－0.7）、點2（0，0，0）、點（1.2，0，0），測得兩點距離為7.5 cm，為實際距離。為進一步證明優化模型尺寸方法的有效性，選擇多個標記點，比較三維模型上兩標記點的距離（模型值）與實物標本兩點間距離（實測值）如表2 所示。經多次擬合，得到y ＝0.981 97x ＋0.018 431 的線性回歸方程（見圖7），且判定系數R2＝0.998 69，具有較好的擬合優度。說明通過模型尺寸優化可以得到實際比例的仿真三維模型。

圖6 以標本號為參照進行模型尺寸優化

表2 標記點之間模型值與實測值對比表

圖7 三維模型與實物標本兩點之間的距離比較

4 結 語

三維模型是一種更具力度的傳播媒介，更具個性的學習方式。巖礦石虛擬仿真三維模型在一定程度上解決了巖礦石手標本不易存放、易損壞、難共享的教育現狀。結合巖礦石手標本數量大，訴求多等特性，選擇多視圖圖像技術進行三維重建，并對巖礦石手標本三維模型重建方法進行優化。經驗證該套方法具有很好的魯棒性，可以遷移應用于其他小尺度物體的三維模型優化，為將來的多種礦床學實物地質資料三維建模和“互聯網＋地質教育”提供技術支撐和保障。

就巖礦石手標本三維模型而言，主要提供顏色、紋理、結構構造等特性。尚未疊加更多手標本的特征信息。并且巖礦石手標本三維模型主要用來瀏覽，巖礦石標本三維模型在科學研究方面的利用還比較淺薄，模型統計變量以及通過三維模型得到的統計結果與地質成礦成巖環境，成礦成巖過程的聯系還需要繼續探究。旨在能從三維模型角度出發，提出定量化地質條件變化證據，提供簡單地質分析結果。