水下图像处理及双目视觉关键技术研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 王国霖1,2 |
| 答辩日期 | 2020-05-26 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 田建东 |
| 关键词 | 水下图像 水下成像模型 颜色校正 浑浊介质 双目视觉 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 机械电子工程 |
| 其他题名 | Research on Key Technology of Underwater Image Processing and Binocular Vision |
| 英文摘要 | 作为海洋探索和资源开采的重要工具，水下机器人的发展极大地促进了海洋研究的进程。和陆地不同，水下成像环境十分复杂，散射和吸收作用严重制约了水下机器视觉的发展。本文从成像模型和图像增强两个方向出发，开展水下图像处理和双目视觉关键技术的研究，对于提高水下机器人环境感知能力有着重要意义。本文研究的主要内容为：（1）针对防水罩折射问题，从空气中相机成像模型和水下双目相机成像模型两方面分析了水下双目相机的标定方法，并通过实验验证了高阶畸变补偿折射方法在水下图像的极线校正中的有效性。（2）针对现有水下成像模型无法有效地描述水体对光线的选择性吸收作用的问题，提出基于双透射率水下成像模型的图像复原方法。将原单透射率分为直接分量透射率和后向散射分量透射率，通过红通道先验和背景光恢复方法从单幅图像中获得模型参数，并通过实验证明了获得的双透射率满足水下物理成像规律。最后将获得的参数带入双透射率水下成像模型，获得复原结果。实验结果表明本文提出的复原方法能够有效解决水下图像的色偏问题。（3）针对现有方法的普适性不足和增强方法未考虑局部信息的问题，在增强方法中引入局部信息，提出基于白平衡、亮度调节和对比度拉伸的水下图像增强方法。首先利用带有局部信息的颜色补偿方法获取无色偏的水下图像。然后通过基于二维指数伽马函数的校正方法校正多尺度高斯函数提取的亮度图，并将校正后的亮度图代入带有饱和度限制的自适用对比度增强方法获得初步增强图像。最后通过深度相关的对比度拉伸方法获得清晰无色偏水下图像。对比结果表明本文增强方法能有效解决水下图像的色偏、轻度浑浊和重度浑浊问题，并能提高双目视觉中的特征点匹配数量。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 页码 | 80页 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/27135]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_机器人学研究室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院沈阳自动化研究所; 2.中国科学院大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王国霖. 水下图像处理及双目视觉关键技术研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2020. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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