面向水下三维重建的光视觉特征提取与匹配方法研究
海洋中蕴含着丰富的生物资源、矿物资源、石油资源等,逐渐成为人类第二大战略性开发空间,而机器视觉以其精度高,包含信息更加丰富等优点在海洋资源探测工作中发挥越来越重要的作用.然而,由于水下环境的不明确性和复杂性,机器视觉在水下的应用受到了一定的限制,比如水下拍摄的图像对比度低,并且受噪声影响严重,图像质量大幅度下降,以上存在的问题使得对图像的后期处理工作变得困难.本文以双目立体视觉技术为研究对象,针对水下成像问题,在对多种图像处理方法的研究基础上,提出用于解决水下图像成像问题的预处理方法,对图像纹理特征进行深入理解后,对水下图像提取纹理特征,用于局部立体匹配方法研究中,将基于多特征融合的局部立体匹配方法应用到水下.本文的主要工作如下:(1)本文首先对双目立体视觉系统进行研究,阐述了摄像机的成像模型,双目立体视觉的基本原理以及摄像机的标定理论,最后对立体匹配的原理和分类进行了详细介绍.(2)由于水对光存在吸收作用和散射作用,并且水中存在大量的悬浮粒子和微生物等,以上因素的存在使得光在水下的传播距离变短,并且使水下得到的图像对比度明显下降,受噪声影响较严重.本文在对多种图像预处理方法优缺点进行研究之后,提出使用引导滤波方法和对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)方法相结合的图像增强方法来对水下图像进行处理,通过实验证明,该方法能够有效改善水下图像的质量.(3)对图像纹理特征描述方法进行研究,使用灰度共生矩阵和分形模型两种描述方式对水下图像进行纹理特征提取,使用灰度共生矩阵在0°、45°、90°、135°四个方向分别提取角二阶矩、相关性、对比度、熵四个参数,然后分别求取均值和方差,并与图像分形维数组合成特征向量,最后使用遗传算法,对求得的特征向量进行优化,从而降低特征向量的冗余度.(4)研究局部立体匹配算法,提出一种基于多特征融合的局部立体匹配方法.首先在匹配代价计算阶段,分别基于图像颜色特征、图像梯度特征和图像纹理特征计算匹配代价,然后将计算得到的三种匹配代价进行加权融合得到新的匹配代价,然后,在匹配代价聚合阶段,使用了引导滤波方法,可以有效保持视差图的边缘,提高了算法精度的同时也提高了算法的效率.通过标准图像实验和水下图像实验证明了本文算法能够获得较好的匹配效果.
- 作者：
- 李文莉
- 学位授予单位：
- 沈阳理工大学
- 专业名称：
- 控制工程(专业学位)
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2017年
- 导师姓名：
- 高宏伟
- 中图分类号：
- TP391.41
- 关键词：
- 双目立体视觉；图像预处理；纹理特征；匹配算法
- Binocular Stereo Vision； Image Preprocessing； Texture Feature； Matching Algorithm