underwater researchのための3Dイメージングの進歩
新しい技術が濁った状況下での水中映像を改善して、海洋研究に役立ってるよ。
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近年、デジタル技術を使って水中環境を研究することが人気になってきた。特に、3D SfM(動きから構造を生成する)のフォトグラメトリーが注目されている。この技術は、サンゴ礁のような海洋地域を調査するのに使われており、科学者たちが時間の経過に伴う変化を追跡し、さまざまな生態的関係を理解するのに役立っている。
この方法の主な利点は、環境を傷つけず、比較的手頃な価格であることだ。詳しい3Dモデルを作成でき、研究者たちは繰り返し使って変化を監視できる。例えば、サンゴ礁の健康状態を評価したり、嵐のような外的要因への反応を調べたり、これらの生態系でのバックグラウンドの変化を追跡するのに役立つ。
この方法では、サンゴ礁のコミュニティの変化についての情報を広範囲に収集できる。具体的には、異なる生物によるサンゴ礁の覆われ方を追跡したり、環境との相互作用を考慮して特定の種の成長や生存をモニターしたりすることが含まれる。
3D SfMフォトグラメトリーの応用
3D SfMフォトグラメトリーは、自然のサンゴ礁の監視から人工のサンゴ礁のような人造構造物上の海洋コミュニティの発展を観察するまで、さまざまな状況でコミュニティの変化を記録する能力がある。ただ、ほとんどの研究はクリアな水の環境に焦点を当てていて、濁った水や濁度の高い水の研究には隙間がある。
この技術は1990年代後半から陸上環境で使われてきたけど、水中写真には独特の課題がある。問題には低光量、コントラストの悪さ、色の喪失が含まれ、これらは画像の品質を妨げることがある。この問題は、濁った水では特に顕著で、粒子のせいで光が少なく視界が悪くなる。海底のかなりの部分を覆っている濁った環境は、調査の難しさから比較的未探索のままだ。だから、低光条件の水中での画像取得のためのより良い方法を開発して共有する必要がある。
濁った水での画像品質の向上
SfMフォトグラメトリーで画像のキャプチャとモデルの精度を向上させるために、研究者たちは通常、適切な機器の選択、画像の取り方、画像品質を向上させるための後処理技術の3つの領域に焦点を当てる。この研究では特に、濁った水での画像収集方法と、その画像を処理してより正確な3Dモデルを得る方法を見ていった。
研究では、既知の測定値を持つ人工のサンゴ礁を濁った条件で再調査した。異なるカメラ、設定、海底からの高さを試して、それぞれがどのように結果の3Dモデルに影響したかを調べた。後処理技術も適用され、モデル内の特徴を整列させることや全体の精度を向上させることへの影響を評価した。
研究エリア
調査は西オーストラリアのクージービーチで実施された。この場所は、地元の風や波によってよく低い視界と濁った条件になるため、理想的だった。ここには既知の寸法を持つプレハブ構造物、つまり人工サンゴ礁があった。これらの構造物を使って、研究者たちは3Dモデルが実際の測定値とどれだけ正確かを確認できた。
使用したカメラはアクションカメラとコンパクトカメラの2種類で、これにより水中構造物の画像キャプチャ性能を横並びで比較できた。
データ収集と処理
データを収集する際、水中の濁度がカメラ設定を選ぶ重要な要素だった。研究期間中に濁度を測定したところ、視界が限られていることが分かった。人工サンゴ礁の画像は両方のカメラで撮影し、海底から1メートルと2メートルの高さで、約1メートル/秒の速度で移動した。
その後、AgiSoft Metashapeというソフトウェアを使って、これらの画像から3Dモデルを作成した。このプログラムは、カメラのレンズ特性を考慮して画像を整列させ、サンゴ礁構造の統一された3Dモデルを生成する。
表面積の分析
モデルの精度を評価するために、研究者たちは3Dモデルの表面積計算を人工サンゴ礁の実際の設計図の表面積測定と比較した。コンパクトカメラは一般的にアクションカメラよりも正確な測定を提供した。アクションカメラは、特定の画像処理方法を使って画像を改善した場合に、最も良い結果を出した。
結果と発見
研究中、両方のカメラが人工サンゴ礁の設計図とよく一致する表面積計算を生成した。アクションカメラにはいくつかの利点があったが、最終的にコンパクトカメラが最も正確な結果を提供した。これは、特定の研究質問に関して、よりカスタマイズ可能な設定を持つカメラを使用すると、特に濁った水のような難しい条件で全体的な品質が向上する可能性があることを示唆している。
研究者たちは、海底に近い位置で画像を撮ると結果が良くなると指摘した。ただし、限界があり、あまりにも多くの画像を撮ると、精度に関しては効果が薄れる。
画像強化技術
画像の品質が最適でない場合、画像強化技術を使うことで結果を改善できる。この結果は、海底に近い位置で撮影した画像を簡単な技法で強化できることを示しており、濁った水での正確な3Dモデルを作成するのにより適している。1つの高度な方法は期待が持てるが、その効果を完全に理解するにはさらに検討が必要かもしれない。
制限事項と考慮点
研究は、コンパクトカメラが最良の結果を出したにもかかわらず、3Dモデルが人工サンゴ礁の表面積を少し過小評価することが分かった。これは予期しないことで、特にサンゴ礁にはさまざまな生物からの3年分の成長があったためだ。むしろ、追加の成長が視覚的なノイズを生み出し、モデリングソフトウェアを混乱させ、面積の見積もりが低くなった可能性がある。
研究者たちは、3Dモデルは構造を正確に表現しているが、海洋環境における追加の成長を考慮する方法を理解するにはさらなる探索が必要だと結論づけた。目標は、環境の変化や障害後の回復努力に続いて、さまざまな海洋コミュニティを時間をかけて明確に特定できる方法を開発することだ。
結論
濁った水中環境で3D SfMフォトグラメトリーを使う能力は、海洋生態系を研究するための貴重な機会を提供する。この方法は、サンゴ礁や他の海洋生息地の重要な詳細をキャプチャするのに有効だ。より良いカメラシステムや画像処理技術の研究と開発を続けることで、これらの重要な生態系の理解が深まり、その健康や時間の経過に伴う変化のより正確なモニタリングが実現するだろう。
タイトル: Influence of camera type, height and image enhancement on photogrammetry success in turbid marine environments.
概要: Over the last decade, Structure-from-Motion (SfM) photogrammetry has successfully been used to survey marine benthic environments, including artificial reefs, shipwrecks, and coral reefs, for a wide range of applications. The method is likely to become one of the most common tools for surveying marine benthic environments. However, SfM photogrammetry has been developed in clear water environments, and its suitability in turbid, benthic environments is less certain. Turbid coral reefs are example of an important marine benthic environment, making up 12% of coral reefs globally. Corals in these environments have a tolerance for low-light and high sediment conditions. Such attributes mean these reefs may be important refuges from extreme light and temperatures. Therefore, assessment and optimisation of the photogrammetry methodology in these environments is needed. This study investigates the performance of SfM photogrammetry in turbid environments, by comparing two camera types, settings (automatic vs manual derived from local conditions), the height of image acquisition above the seafloor, and post-processing image enhancement. Three dimensional (3D) SfM photogrammetry meshes of an artificial reef structure using two cameras, an action camera and a compact camera, were compared with its known dimensions detailed in an engineering diagram. According to surface area calculations, the compact camera provided a better 3D mesh than the action camera, with surface area calculations providing an accuracy of 98.2% against the engineering model, compared to 93.2% for the action camera. Images taken at a height of 1 m above the seafloor provided 3D meshes that were more accurate than those using images taken at 2 m above the seafloor. Two image enhancement techniques, histogram equalisation and contrast limited adaptive histogram equalisation (CLAHE), were then applied to assess if this improved the SfM photogrammetry mesh. The 3D mesh from images using the action camera that had a histogram equalisation enhancement provided the most comparable surface area measurement to the engineering diagram, with 100.6% accuracy, indicating our mesh had accounted for growth of benthic organisms on the structure since its installation. In contrast, raw (not enhanced) images had most comparable surface area measurement (98.2% accuracy) using the compact camera. However, the higher apparent accuracy of surface area measurements with the action camera following image enhancement may also be an artefact of inaccurate visual representations from the 3D mesh. Given the comparable accuracy of both approaches, we suggest SfM photogrammetry in turbid benthic environments uses cameras with a larger sensor sizes and customisable settings. This will result in the most accurate 3D meshes from raw imagery, particularly with images taken at a close distance (e.g., [≤] 1 m above the seafloor) and at high intervals (0.5 sec) with percentage overlap (>70%) among images. As the artificial reef in this study was in shallow water (3-4m), lights and/or strobes should be taken into consideration in deeper turbid waters but can also cause problems such as backscatter. Lastly, image enhancement can provide a means to improve image quality, and overall 3D mesh accuracy, when raw image quality and choice of cameras settings were poor.
著者: Kesia Louise Savill, I. Parnum, J. McIlwain, D. Belton
最終更新: 2024-09-18 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.15.613158
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.15.613158.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。