基于前视声呐的水下场景三维重建方法的研究

摘要

地球表面约百分之七十被海洋覆盖，海洋中蕴含着丰富的矿产、能源、生物资源具有极高的开发价值，近年来被世界各国所重视，海洋探测技术与空天技术并列成为了尖端科技竞争的焦点。声呐是重要的水下探测设备，作为水下唯一一种具有中长距离探测能力的视觉感知工具，长期以来在例如船舶以及水下机器人、载人潜水器等载体上多有配备。传统的二维声呐图像包含信息较少，缺少高度信息的探测数据表现不够直观，与人们习惯上对外界的感知理解相差较大，不便于操作人员以及智能设备对水下环境的认知。图像的三维重建技术是将二维图像中的特征信息恢复到三维空间的图像处理方法，目前在光学图像方面较为成熟，但由于光学相机与声呐设备的映射原理存在本质上的差异，所以常规的光学三维重建方法无法直接移植到声学图像的重建过程中，而专门针对声学图像特别是声呐图像的三维重建方法的研究起步较晚，目前尚无理想的解决方法。 本文研究了一种声呐图像特征点的三维重建方法，图像中目标轮廓边缘上的角点被提取作为重建的特征点。为了降低图像中噪声的干扰从而保证提取轮廓的有效性，本文提出了一种基于马尔可夫随机场和引导滤波的声呐图像去噪与增强方法，使用马尔可夫随机场对声呐图像进行预分割，然后采用中值滤波方法对原始图像进行简单滤波处理，最后将该图像作为引导图像对马尔可夫随机场分割后的图像进行引导滤波，实现了对声呐图像的去噪与增强。该方法有效地去除了背景和影子内的噪声，对目标区域内部噪声起到了很好地抑制作用，消除了马尔可夫随机场分割产生的伪轮廓效应，具有较好的边界保持和增强效果。声呐图像缺乏高频信息，其主要特征集中在目标的边缘部分，本文选取边缘轮廓上的角点为稀疏重建对象，为了准确地提取边缘角点，本文提出了针对声呐图像的轮廓滤波方法和角点提取方法。本文还研究了声呐图像的映射原理，对三维空间与图像二维平面的几何对应关系进行了分析与理论推导，给出了一种针对声呐图像特征点的三维重建与逆映射原理方法，建立了一种对高度特征分段分层搜索的重建方法，实现了旋转、平移参数已知情况下的重建；对参数未知的情况，利用粒子群优化算法和少量特征点获得了参数的估计，并在此基础上实现了更多特征点的重建；最后增加了传感器对旋转平移参数带有误差的估计，实现了重建精度大幅度地提升。

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