基于單目視覺的水下圖像分割及目標(biāo)定位技術(shù)研究.pdf

1、智能水下機(jī)器人作為海洋開發(fā)的重要載體,要完成所賦予的使命,就必須獲取水下環(huán)境信息,尤其是目標(biāo)物的精確信息,并基于環(huán)境和目標(biāo)物信息進(jìn)行作業(yè)規(guī)劃與控制。水下單目視覺系統(tǒng)具有較好的環(huán)境信息感知能力,在近距離水下作業(yè)中,具有其他水下探測系統(tǒng)不可比擬的優(yōu)勢。開展基于水下光視覺的目標(biāo)檢測和目標(biāo)定位技術(shù)研究,對提高智能水下機(jī)器人的自主作業(yè)能力及智能化水平具有重要的理論研究意義和實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值。
　　水下自然光照射不到的或者自然光較弱的水域,由

2、于缺乏足夠的光照,采集到的圖像對比度極低。本文研究基于單目視覺的水下光照圖像的圖像分割、目標(biāo)特征提取、目標(biāo)定位與目標(biāo)跟蹤等技術(shù),以保證系統(tǒng)測量精度、實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性為目標(biāo),搭建一套水下光視覺目標(biāo)檢測與定位系統(tǒng),為基于視覺信息的水下機(jī)器人作業(yè)提供目標(biāo)信息。本文的研究內(nèi)容概述如下:
　　研究水下單目視覺系統(tǒng)的目標(biāo)檢測方法。由于水下光照圖像存在對比度低,圖像部分顏色失真等特點(diǎn),采用傳統(tǒng)自適應(yīng)閾值法進(jìn)行圖像分割時(shí),分割結(jié)果中存在目標(biāo)與背景粘

3、連等問題。針對此問題,本文提出一種基于灰度化的水下光照圖像分割方法,該方法通過改變圖像灰度化時(shí)R、G、B三個(gè)通道的權(quán)值,來增大目標(biāo)與背景灰度級之間的差異性,然后采用雙峰法進(jìn)行閾值分割得到最終結(jié)果,通過水下不同顏色的目標(biāo)物光照圖像分割進(jìn)行驗(yàn)證。針對在光照不均勻情況下,采用全局自適應(yīng)閾值法進(jìn)行圖像分割時(shí),分割結(jié)果中存在目標(biāo)分離不完整等問題,本文提出一種基于滑動窗的多閾值分割方法,該方法在目標(biāo)區(qū)域范圍內(nèi)建立滑動窗,對滑動窗覆蓋的不同區(qū)域進(jìn)行閾

4、值處理,將不同區(qū)域的分割結(jié)果合并得到最終的分割結(jié)果。針對分割結(jié)果中球體目標(biāo)像邊緣存在局部變形的問題,為提高檢測精度,本文對傳統(tǒng)點(diǎn)Hough變換圓檢測方法進(jìn)行改進(jìn)。進(jìn)行水下光照圖像分割方法的對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　　研究水下單目視覺系統(tǒng)的目標(biāo)三維定位方法。在目標(biāo)尺寸已知時(shí)的三維定位方法研究中,針對攝像機(jī)成像過程中存在光學(xué)畸變誤差,而導(dǎo)致目標(biāo)定位精度不高的問題,本文在理想針孔模型中加入二階徑向畸變校正,建立一套完整的非線性攝像機(jī)模型。在目標(biāo)

5、尺寸未知時(shí)的三維定位方法研究中,針對單個(gè)超聲波探頭測量范圍狹窄的問題,提出一種基于視覺引導(dǎo)的目標(biāo)尺寸信息恢復(fù)方法,該方法利用二次成像法對圖像測量值和超聲波測量值進(jìn)行融合,以恢復(fù)目標(biāo)直徑信息,然后,采用本文目標(biāo)尺寸已知時(shí)的三維定位方法獲取目標(biāo)三維位置信息。針對攝像機(jī)安裝過程中存在的安裝誤差,作者利用攝像機(jī)等距離移動時(shí),相鄰兩點(diǎn)距離差值相等的特性,對目標(biāo)定位數(shù)據(jù)誤差進(jìn)行修正,以提高定位精度。對本文提出的水下目標(biāo)定位方法進(jìn)行水池實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

6、r>　　研究水下單目視覺系統(tǒng)的動目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤方法。針對水中運(yùn)動目標(biāo)采用傳統(tǒng)幀間差法進(jìn)行動目標(biāo)檢測時(shí),易出現(xiàn)檢測結(jié)果不準(zhǔn)確的問題,本文對傳統(tǒng)幀間差法進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)方法利用動目標(biāo)空間特性進(jìn)行動目標(biāo)檢測,并利用其時(shí)間特性對檢測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。水下機(jī)器人靠近目標(biāo)物的過程中,由于光照強(qiáng)度變化導(dǎo)致圖像中顏色特征分布改變,采用傳統(tǒng)MeanShift法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí),存在一定的跟蹤偏差。針對此問題,本文對傳統(tǒng)MeanShift法進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)方法通