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基于双目立体视觉的水下三维重建

作　者: 王玲玲
导　师: 潘翔
学　校: 浙江大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 双目立体视觉水下三维重建局部匹配半全局匹配特征引导的贝叶斯估计匹配
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 26次
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内容摘要

水下三维重建可广泛用于水下自主航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)导航、海底勘查、海洋环境监测以及水下目标识别等领域,具有重要的学术意义和实用价值。本论文旨在将陆上双目立体视觉研究延拓到水下,开发水下场景三维重建快速算法,为AUV水下航行提供辅助的导航信息。本文针对水对光的散射吸收作用,在研究水下光图像预处理方法的同时,侧重研究水下图像复原技术。讨论了逆滤波和维纳滤波,选取四种退化函数来表征实际的退化模型。针对水下光折射,提出了新的水下标定方法,即先将水下图像转换为空气图像再进行标定。为满足水下三维重建实时性、鲁棒性和准确性的要求,分别研究了局部匹配、半全局匹配和特征引导的贝叶斯估计匹配方法。实验结果表明贝叶斯方法性能最好,其中Sobel特征引导算法复杂度最低。结合多分辨率的匹配方法减少了匹配时间,提高算法的实时性。

全文目录

致谢  4-5
摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章前言  10-16
  1.1 课题背景及立题意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-13
    1.2.1 双目立体视觉研究现状  11-12
    1.2.2 水下立体视觉研究现状  12-13
  1.3 主要研究内容  13-16
第二章水下立体视觉的基本理论  16-30
  2.1 陆地双目立体视觉概念  16-22
    2.1.1 双目立体视觉的小孔成像模型  17-18
    2.1.2 摄像机标定  18-20
    2.1.3 摄像机校准  20-22
  2.2 水下光成像特点  22-24
    2.2.1 水对光的选择性吸收特性  22-23
    2.2.2 水对光的散射特性  23-24
    2.2.3 水下成像的折射现象  24
  2.3 水下成像系统  24-29
    2.3.1 水下成像系统模型  24-28
      2.3.1.1 直接反射与前向散射  25-27
      2.3.1.2 后向散射  27-28
    2.3.2 水下辅助照明  28
    2.3.4 水下照明方式  28-29
  2.4 本章小结  29-30
第三章水下图像预处理  30-48
  3.1 图像增强  30-32
    3.1.1 平滑滤波  30-31
    3.1.2 直方图均衡化  31-32
  3.2 图像复原  32-45
    3.2.1 图像退化模型  33-35
    3.2.2 基于频域的图像复原算法  35-39
      3.2.2.1 逆滤波方法——无约束恢复  35-36
      3.2.2.2 维纳滤波——有约束恢复  36-38
      3.2.2.3 滤波实验结果  38-39
    3.2.3 退化函数选取  39-45
      3.2.3.1 模板退化模型  40
      3.2.3.2 离焦模糊退化模型  40-41
      3.2.3.3 湍流干扰退化模型  41
      3.2.3.4 简化的Jaffe-McGlamery退化模型  41-42
      3.2.3.5 水下图像复原实验结果  42-45
  3.3 预处理方法性能比较  45-46
  3.4 本章小结  46-48
第四章基于水下立体视觉的三维重建  48-78
  4.1 水下摄像机标定  48-56
    4.1.1 镜头失真补偿折射的水下标定  52
    4.1.2 水下图像转换为空气图像的标定  52-55
    4.1.3 标定方法对外极线配准的影响  55-56
  4.2 水下立体匹配  56-74
    4.2.1 立体匹配的分类  56-58
    4.2.2 局部区域匹配  58-59
    4.2.3 半全局区域匹配算法  59-64
      4.2.3.1 像素级匹配代价  60-61
      4.2.3.2 总匹配代价  61-63
      4.2.3.3 视差计算  63-64
    4.2.4 特征引导的贝叶斯估计匹配算法  64-74
      4.2.4.1 支持点选取  65-71
        4.2.4.1.1 Harris Corner特征点  66-68
        4.2.4.1.2 SURF特征点  68-70
        4.2.4.1.3 Sobel算子  70-71
      4.2.4.2 Delaunay三角剖分  71-72
      4.2.4.3 立体匹配的概率生成模型  72-74
      4.2.4.4 视差图估计  74
  4.3 三维重建  74-76
  4.4 本章小结  76-78
第五章实验结果及其性能分析  78-95
  5.1 实验平台及设计  78
  5.2 水下三维重建实验结果  78-87
    5.2.1 局部区域匹配  78-81
      5.2.1.1 Tsukuba测试图像对实验结果  78-79
      5.2.1.2 实际场景图像对实验结果  79-80
      5.2.1.3 实际场景宽基线图像对实验结果  80-81
    5.2.2 半全局区域匹配  81-82
      5.2.2.1 Tsukuba测试图像对实验结果  81
      5.2.2.2 实际场景图像对实验结果  81-82
      5.2.2.3 实际场景宽基线图像对实验结果  82
    5.2.3 特征引导的贝叶斯估计匹配  82-87
      5.2.3.1 特征提取方法的实际效果展示  82-83
      5.2.3.2 特征引导的贝叶斯估计匹配实验结果  83-86
      5.2.3.3 三种特征引导贝叶斯估计匹配性能比较  86-87
  5.3 立体匹配算法性能比较  87-94
    5.3.1 测试图的立体匹配算法性能评估  87-90
    5.3.2 实验数据的立体匹配算法性能评估  90-94
  5.4 本章小结  94-95
第六章总结与展望  95-97
参考文献  97-102
作者简历  102

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