水下光視覺目標(biāo)檢測與定位系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、水下機器人作為在復(fù)雜海洋環(huán)境下工作的重要運載工具，良好的環(huán)境感知能力有助于提高其安全性和自主能力。水下光視覺具有豐富的感知信息，在水下機器人近距離作業(yè)中起著舉足輕重的作用，受到國內(nèi)外研究學(xué)者的廣泛關(guān)注。作為水下光視覺技術(shù)的核心模塊，開展基于水下光視覺的目標(biāo)檢測和三維定位技術(shù)的研究對提高水下機器人自主能力及智能化水平具有重要的理論研究意義和實際應(yīng)用價值。
　　圍繞著水下機器人自主作業(yè)中的目標(biāo)檢測與三維定位這一核心問題，本文主要研究圖

2、像邊緣檢測、圓形特征提取、動目標(biāo)檢測及目標(biāo)區(qū)域提取、目標(biāo)跟蹤、攝像機標(biāo)定及基于單目視覺的三維定位等相關(guān)內(nèi)容，為后續(xù)的基于視覺信息的水下機械手作業(yè)打下技術(shù)基礎(chǔ)。
　　在對水下目標(biāo)物特征檢測與提取方法的研究中，主要探討了邊緣檢測及圓形特征恢復(fù)方法。針對傳統(tǒng)灰度圖像邊緣檢測方法存在的不連續(xù)、抗噪能力弱的問題，提出一種基于Kirsch理論的彩色邊緣檢測方法，該方法通過建立方向模板間的聯(lián)系，構(gòu)建了新的邊緣強度矩陣;同時為弱化梯度算子對邊緣像

3、素的擴散作用，采用非極大值抑制方法對邊緣信息進(jìn)行細(xì)化;最后提出一種多通道梯度圖像的融合方法，并通過水下圖像邊緣檢測實驗驗證了本文方法的有效性。由于水下圖像受噪聲污染嚴(yán)重，使得邊緣圖像非單像素寬，傳統(tǒng)Hough變換進(jìn)行圓形提取時，其參量空間中易出現(xiàn)虛假圓形特征，降低了真實特征的檢測精度，針對這一問題，本文提出一種自目標(biāo)內(nèi)部搜索實現(xiàn)圓形輪廓檢測的方法，該方法通過修正圓形特征濾除邊沿元虛假信息，最終檢測得到目標(biāo)圓形輪廓。水下圓形特征提取實驗驗

4、證了本文所提方法的有效性。
　　在對水下動目標(biāo)檢測及跟蹤方法的研究中，針對灰度圖像閾值分割方法存在的目標(biāo)區(qū)域提取不完整、前景和背景間易連接等缺陷，提出一種基于HSI彩色空間的圖像分割方法，該方法以H通道信息為主、融合S通道和I通道信息，完成運動目標(biāo)的兩步分割，通過不同環(huán)境水下圖像分割實驗驗證其有效性。針對水花及其它目標(biāo)對水下圖像分割結(jié)果的干擾問題，提出一種基于分級約束的目標(biāo)區(qū)域提取方法，并對該方法的有效性及準(zhǔn)確性進(jìn)行實驗研究，在此

5、基礎(chǔ)上建立一種簡單的目標(biāo)存在性判斷準(zhǔn)則，將其應(yīng)用于球體運動目標(biāo)的搜索環(huán)節(jié)。在對動目標(biāo)跟蹤方法的研究中，提出一種結(jié)合區(qū)域及輪廓特征的目標(biāo)跟蹤方法，該方法針對序列圖像的CV運動預(yù)測模型跟蹤滯后及三階運動預(yù)測模型維數(shù)高計算量大的不足，建立一種新的運動預(yù)測模型，利用圓形檢測方法提取的目標(biāo)質(zhì)心位置對預(yù)測結(jié)果實時更新校正，形成“預(yù)測-實測-修正”的閉環(huán)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。為縮短系統(tǒng)處理時間，在保證跟蹤精度的前提下，建立了基于狀態(tài)預(yù)測模型的動態(tài)檢測窗口。最

6、后對本文所提方法的有效性進(jìn)行實驗驗證。
　　在對基于已知模型的目標(biāo)三維定位方法的研究中，通過分析理想的針孔成像模型，增加攝像機光學(xué)幾何畸變項，建立了完整的非線性攝像機模型。針對水下視覺系統(tǒng)中的混合成像透視組合造成的圖形畸變問題，引入高階畸變系數(shù)對非線性攝像機進(jìn)行標(biāo)定。在水下目標(biāo)物三維定位環(huán)節(jié)中，針對傳統(tǒng)幾何相似法忽略攝像機鏡頭畸變造成定位精度低的問題，提出一種基于牛頓迭代的目標(biāo)輪廓校正方法，在此基礎(chǔ)上分別建立了基于半徑信息和基于區(qū)

7、域面積信息的三維定位數(shù)學(xué)模型，并在自制的三維定位支架中進(jìn)行了實驗驗證。
　　在對基于未知模型的目標(biāo)三維定位方法的研究中，重點探討了兩種不同的定位手段:基于序列圖像的目標(biāo)三維定位及基于CCD與超聲傳感器融合的目標(biāo)三維定位方法。針對傳統(tǒng)二次成像法應(yīng)用的局限性，提出一種運動式單攝像機構(gòu)成的雙目立體視覺定位方法，該方法綜合考慮了序列圖像間攝像機運動的一般形式，拓寬二次成像法的使用范圍，通過基于序列圖像的水下目標(biāo)物三維定位實驗對本文方法的有