基于红外散斑辅助与多尺度自适应特征融合算法的沥青路面双目三维重建

《Photonics》：Speckle-Assisted Binocular 3D Reconstruction of Asphalt Pavement with a Multi-Scale Adaptive Feature Fusion Algorithm

　　

针对弱纹理沥青路面在双目立体视觉中特征匹配不可靠、误匹配率高及重建精度受限的问题，研究人员提出一种基于多尺度自适应特征融合算法的散斑辅助双目三维重建方法。该方法主动投影红外散斑（infrared speckle）图案以丰富路面表面特征，并构建融合拉普拉斯金字塔（Laplacian pyramid）表示、特征驱动自适应正则化及基于Softmax的非线性融合的多尺度匹配框架。该设计即便在弱纹理区域亦可实现稳定准确的视差（disparity）估计，并生成能忠实表征宏观起伏与微观纹理细节的高质量三维点云。消融实验验证了所提模块的有效性，算术平均高度（Sa）与均方根高度（Sq）的相对误差降至2.3%以下；在与三维扫描仪数据通过迭代最近点（ICP）算法对齐时，重建点云达到亚毫米级平均误差且重叠率超过97%。结果表明，所提方法为高效的纹理深度分析与实用路面状况评估提供了可靠技术方案。

研究背景与问题提出

沥青路面作为高等级公路主要铺面类型，其表面纹理直接影响轮胎-路面相互作用、抗滑性能与行车安全。现有三维重建分为主动与被动两类：主动结构光受沥青强漫反射干扰，激光扫描设备昂贵且效率受限；被动双目立体视觉成本低、效率高，但沥青固有弱纹理、低灰度变化与强随机性导致特征匹配不稳定、视差空洞与噪声放大。已有多尺度策略（如差分高斯、拉普拉斯金字塔融合）未结合主动光照，且依赖固定参数线性正则化，在弱纹理与光照不均下适应性不足。为此，研究人员开展散斑辅助结合多尺度自适应融合的双目重建研究，以解决弱纹理匹配不稳定与跨尺度融合僵化问题。该文发表于《Photonics》。

主要关键技术方法

研究人员采用Intel RealSense D455双目相机（基线95 mm，内置860 nm红外散斑投影器）采集AC-16沥青取芯试样（直径100 mm，6个样本，选自服役路面）。流程为：无散斑棋盘格张正友法标定→有源红外散斑成像→SAM2（Segment Anything Model v2）自动提取感兴趣区域（ROI）→CLAHE增强→构建高斯与拉普拉斯金字塔（G₀及L₁-L₃）→改进AD-Census-Gradient代价计算与引导滤波聚合→特征驱动自适应λ-map正则化与Softmax非线性跨尺度融合→左右一致性检查精化视差→三角测量生成点云。对照基准为Creality Scan Otter三维扫描仪（标称精度0.02 mm）。

研究结果

1. 2.
   散斑辅助双目重建原理
   研究人员阐明五步框架（采集、标定、校正、匹配、重建）。红外散斑由D455内置投影器提供，增强局部灰度与梯度，使匹配代价对环境光波动不敏感；SAM2依据面积、圆度与位置过滤候选掩膜，实现复杂背景下沥青区域自动分割，降低背景干扰。
2. 3.
   多尺度自适应特征融合算法
   3.1 代价计算与聚合：融合强度差C_d、Sobel梯度差C_g与改进Census（去极值取均值参考、汉明距）得总代价C(i,d)，经引导滤波（半径3，ε=1×10^?5）保边聚合。
   3.2 自适应融合：由Sobel梯度权w_g与Gabor纹理权w_t构造λ(i)∈{0.1,…,0.5}查找表，二次正则重构跨尺度代价；再以Gabor响应p(i)调制，Softmax得尺度权ω_s(i)，融合后WTA取视差。该机制在弱纹理区强化一致性，在结构复杂区保留尺度差异。
3. 4.
   实验与结果
   D455工作距15 cm，曝光16000 μs，激光功率150。Sample 1/2显示：单尺度视差图噪声多，多尺度融合后平滑且保边，左右一致性后误匹配消除。三角化点云准确刻画宏观起伏、孔隙与细纹理。
4. 5.
   讨论
   5.1 模块消融：F1单尺度基线→F2加拉普拉斯融合（M1）→F3加自适应正则与Softmax（M2）→F4加左右一致性（M3）。六样本统计下F4使S_a、S_q相对误差<2.3%。
   5.2 与扫描仪比对：ICP（point-to-plane，20次迭代）配准六样本，平均RMSE 0.49 mm、MAE 0.36 mm、重叠率97.18%；剖面均值误差Sample1 0.0796 mm、Sample2 0.0622 mm，达亚毫米级。
   5.3 与SGM比对：同条件SGM点云过平滑、丢失细纹理；所提方法RMSE降28–32%，重叠率升超10个百分点。
5. 6.
   结论（译）
   本研究提出散斑辅助双目多尺度自适应融合沥青路面三维重建算法。红外散斑增强弱纹理，拉普拉斯金字塔多尺度融合、特征驱动自适应正则与Softmax非线性加权实现稳定准确视差估计，点云兼顾宏观起伏与微观细节。消融使S_a、S_q相对误差<2.3%；ICP比对扫描仪达亚毫米误差、重叠率>97%，满足工程精度。该方法为弱纹理沥青路面提供高精度非接触测量方案，未来将拓展至现场路面快速纹理深度计算与智能状况评估。