水下双目立体视觉稠密匹配算法的研究

摘要

海洋资源丰富，空间广阔，开发潜能巨大。视觉技术是水下探测的重要工具之一，具有速度快、精度高、信息量大等优点，是水下机器人探测的重要组成部分。水下机器人工作的关键是获取可靠的水下图像并进行处理，而水下图像处理的关键是立体匹配。本文以双目立体视觉的水下应用作为研究对象，对空气中现有立体匹配算法进行了改进，使其适用水下环境。主要做了以下工作：
　　(1)本文首先从摄像机成像模型出发，介绍了4种参考坐标系及它们之间的数学相关性，然后构建线性成像模型、水下环境成像模型；其次介绍了常用的平行双目立体视觉系统，推导了视差与目标深度的数学表达式；重点介绍了立体匹配算法的基础概念、主要步骤、约束条件及分类。
　　(2)针对水下环境中光线发生折射、散射、吸收等导致水下图像畸变，图像模糊，Daisy算法在灰度图像上匹配正确率低等问题，提出两种基于颜色模型的Daisy改进方法。方法一，RGB模型下，在R、G、B三个通道分别利用Daisy算法生成子描述符，将子描述符组合成一个更大描述符，与在灰度图像上生成描述符相比，差异性增加，然后利用欧式距离相似性测量公式寻找匹配点；方法二，将原始RGB颜色模型转换成高斯颜色模型，增强图像光照不变性、颜色不变性，然后在E、E?、E??三个通道分别利用Daisy算法计算描述符并求平均值，最后选择欧式距离相似性测量公式寻找匹配点。实验数据显示，两种改进方法与SIFT匹配正确率相似，同时算法时间有一定降低，可以在水下图像的稠密匹配场景中应用。
　　(3)针对水下图像不再满足空气中的极线约束条件这一问题，提出一种将色彩分割和曲线约束相结合的水下立体匹配算法。首先利用参考图像的颜色信息进行色彩分割，然后使用基于区域的SAD算法进行匹配，根据匹配窗口中像素落在不同分割区域，分配不同权重，组成新的匹配代价；然后推导参考图特征点对应的曲线约束条件，将该曲线约束作为SAD算法在待匹配图上寻找对应点的搜索范围，减少计算量。实验数据显示，本文算法优于SIFT特征匹配算法，匹配正确率提高较明显。

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第1章 绪 论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 双目立体视觉概述

1.3 水下立体视觉研究现状

1.4 本文主要研究内容

第2章 双目立体视觉的基本原理

2.1 引言

2.2 摄像机成像模型

2.3 平行双目立体视觉系统

2.4 双目立体匹配算法

2.5 本章小结

第3章 基于颜色模型的Daisy水下立体匹配方法研究

3.1 引言

3.2 颜色模型

3.3 基于特征的立体匹配算法

3.4 改进算法

3.5 仿真实验及分析

3.6 本章小结

第4章 基于色彩分割的水下立体匹配算法的研究

4.1 引言

4.2 曲线约束

4.3 色彩分割

4.4 改进的SAD算法

4.5 算法步骤

4.6 仿真实验及分析

4.7 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士期间承担的科研任务与主要成果

致谢