雙目視覺水下目標(biāo)物定位與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、水下機(jī)器人作為完成水下探測與作業(yè)任務(wù)的重要工具，其應(yīng)具有良好的水下環(huán)境感知能力。水下光視覺能夠提供豐富的場景信息，而雙目視覺技術(shù)則能夠根據(jù)視差原理從豐富的信息中恢復(fù)出目標(biāo)物的三維坐標(biāo)，因而研究水下機(jī)器人雙目視覺的目標(biāo)定位和跟蹤技術(shù)，對提高水下機(jī)器人自主作業(yè)能力具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　本文建立一套針對水下作業(yè)、搭載在水下機(jī)器人上的雙目視覺定位系統(tǒng)，主要研究定位系統(tǒng)中的水下模糊退化圖像復(fù)原技術(shù)、目標(biāo)提取與特征匹配技

2、術(shù)、雙目定位與目標(biāo)跟蹤技術(shù)，為水下機(jī)器人搭載的機(jī)械手完成作業(yè)任務(wù)提供技術(shù)支持。
　　在水下圖像模糊退化復(fù)原方法研究中，本文主要研究兩種形式的水下模糊圖像復(fù)原，水介質(zhì)吸收散射作用造成的模糊和攝像機(jī)與目標(biāo)相對晃動造成的模糊。本文在分析圖像退化復(fù)原模型的基礎(chǔ)上，在對由水介質(zhì)吸收散射作用引起的模糊情形復(fù)原時(shí)，針對傳統(tǒng)水下攝像機(jī)成像系統(tǒng)模型參數(shù)眾多，使用復(fù)雜的不足，本文通過對比大氣環(huán)境與海水環(huán)境，將大氣湍流模型引入到水下圖像的復(fù)原。針對復(fù)原

3、過程中最佳模型參數(shù)需要多次手動調(diào)整的不足，本文對基于湍流模型的復(fù)原方法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的自動識別，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。在對由攝像機(jī)與目標(biāo)物之間相對運(yùn)動引起的圖像全局模糊與局部模糊復(fù)原中，本文將運(yùn)動模糊模型作為退化函數(shù)并以維納濾波方法進(jìn)行水下模糊復(fù)原。針對運(yùn)動模糊模型復(fù)原方法復(fù)原局部運(yùn)動模糊圖像失效的問題，本文對基于運(yùn)動模糊模型的復(fù)原方法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)局部運(yùn)動模糊圖像的復(fù)原，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。
　　在水下目標(biāo)提取與特征匹配研

4、究中，針對水下機(jī)器人系統(tǒng)復(fù)雜，視覺采集的過程中，圖像存在的高斯噪聲、椒鹽噪聲等光電噪聲，本文對噪聲圖像進(jìn)行高斯濾波、鄰域均值濾波及中值濾波等濾波處理，通過圖像客觀評價(jià)參數(shù)對比濾波后圖像的效果，為后續(xù)圖像處理提供方便。在目標(biāo)圓形提取中，針對Hough變換圓提取中計(jì)算復(fù)雜、耗時(shí)較長，影響整個(gè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性等問題，而曲線擬合對邊緣圖像樣本點(diǎn)依賴大的問題，本文對基于最小二乘圓擬合的圓形提取方法進(jìn)行改進(jìn)，降低圓提取的時(shí)間，提高系統(tǒng)實(shí)時(shí)性，并通過實(shí)驗(yàn)來

5、驗(yàn)證改進(jìn)方法的有效性。在基于特征的立體匹配中，針對本文雙目視覺目標(biāo)三維定位的特點(diǎn)，采用以目標(biāo)物圓心為基元的特征匹配方法，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的匹配，得到兩幅圖像中目標(biāo)圓心的圖像坐標(biāo)，為后面目標(biāo)三維定位打下較好的基礎(chǔ)。
　　在水下目標(biāo)物三維定位方法與目標(biāo)物跟蹤算法研究中，首先對攝像機(jī)進(jìn)行內(nèi)參標(biāo)定和外參計(jì)算，獲得攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)矩陣。接下來，針對傳統(tǒng)的立體成像模型定位方法定位精度較低的問題，本文提出基于像素?cái)?shù)據(jù)融合的定位方法，提高目標(biāo)定位