水下視頻圖像復(fù)原與拼接方法研究.pdf

1、目前海洋開(kāi)發(fā)中最先進(jìn)的深海探測(cè)與作業(yè)裝備就是水下機(jī)器人(ROVs/AUVs)，而水下機(jī)器人要實(shí)現(xiàn)正確的導(dǎo)航以及近距離水下目標(biāo)場(chǎng)景的檢查、識(shí)別與維修等作業(yè)，其首要條件是必須能夠?qū)ζ渲車h(huán)境實(shí)時(shí)、清晰地感知。除了各種傳感器外，水下機(jī)器人近距離觀測(cè)與作業(yè)主要依靠水下視頻圖像信息，其原因是視頻圖像含有豐富的顏色和紋理信息，易于識(shí)別和理解。但是，水下視頻觀測(cè)圖像主要存在兩個(gè)問(wèn)題。一是水下光線存在嚴(yán)重的衰減和散射效應(yīng)，此問(wèn)題一方面使得水下圖像對(duì)比度

2、下降且紋理細(xì)節(jié)呈模糊狀態(tài)；另一方面，使得水下攝像機(jī)的視距和視場(chǎng)非常有限。二是由于采用人工光源以及觀測(cè)平臺(tái)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)特征，使得視頻圖像出現(xiàn)嚴(yán)重的光照不均問(wèn)題。以上問(wèn)題使得水面工作站的遙控人員無(wú)法根據(jù)有限視場(chǎng)且散射模糊的視頻圖像對(duì)水下機(jī)器人的周圍環(huán)境進(jìn)行整體識(shí)別和理解，難以遙控水下機(jī)器人完成各種水下作業(yè)，使水下機(jī)器人的應(yīng)用受到了嚴(yán)重限制。為解決以上問(wèn)題，本文對(duì)水下視頻圖像的清晰化復(fù)原算法和快速拼接算法進(jìn)行了研究，完成的主要工作如下：

3、　　 (1)水下視頻圖像復(fù)原算法研究。為了克服水下圖像清晰度低和光照不均問(wèn)題，首先在水下光照均勻成像模型的基礎(chǔ)上，建立了水下光照不均勻條件下的成像模型；然后，根據(jù)建立的水下光照不均勻成像模型，提出了新的水下圖像清晰化算法。在算法中，首先在小波變換低頻子帶上實(shí)現(xiàn)了介質(zhì)散射光和光照變化混合圖像的快速估計(jì)與去除；然后將得到的圖像分割成亮斑區(qū)和散射區(qū)，并分別進(jìn)行增強(qiáng)處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文提出的算法可以顯著降低處理時(shí)間；既能有效提高水下圖像的

4、清晰度，又能同時(shí)去除水下圖像的光照不均問(wèn)題。此外，相鄰視頻幀處理結(jié)果具有良好的一致性。
　　 (2)水下視頻圖像快速拼接算法研究。傳統(tǒng)水下視頻拼接算法的缺點(diǎn)是實(shí)時(shí)性差和存在拼接誤差累積問(wèn)題。為了克服拼接誤差累積問(wèn)題，本文首先提出了基于全局一致性的全景圖像拼接策略，可以避免因矩陣相乘造成的拼接誤差積累問(wèn)題。另一方面，為了提高算法的實(shí)時(shí)性，本文采用快速提取視頻序列關(guān)鍵幀策略和匹配階段采用由粗到細(xì)的匹配策略，可以有效減少圖像拼接的幀數(shù)