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《哈尔滨工业大学》 2017年
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水下航行器视觉系统设计与图像清晰化算法研究

邹文  
【摘要】:近年来,水下航行器被越来越广泛的应用于科学研究与商业活动中,多元化的需求促进了水下航行器相关研究的快速发展。但是,由于光线在多层介质间传播时的折射现象,水下图像通常存在着非线性畸变现象;因为水介质的固有特性,光线在水中传播时会因被吸收而呈指数衰减,并伴随着不同程度的散射现象,水下图像通常会遭遇严重的低对比度与颜色失真问题。因此,在水下航行器视觉应用中必须要解决折射现象的影响与水下图像的退化的难题。为了解决折射现象造成的水下图像畸变问题,获取水下场景的准确几何信息,本文建立了考虑二次折射现象的水下航行器相机几何成像模型,在建立水下环境中世界坐标系下三维点与图像坐标系下二维点的对应关系后,通过改进的棋盘格标定法,完成了对水下航行器相机模型参数的获取。同时,为了验证相机模型参数的准确性,本文采用基于水下平行平面测量的方法,通过分别计算空气中与水下对应角点到主点的距离,完成了对模型参数的验证,验证结果表明水下航行器相机模型参数是有效的。为了对水下图像进行校正,本文建立了固定景深水下物点与对应的无水环境下物点的几何映射关系,完成了对水下图像的校正,采用基于平行平面测量方法完成了对图像校正误差的计算,实验结果显示本文的水下图像校正方法误差在允许范围内。本文研究了一种基于图像融合策略的水下场景图像增强方法,通过暗通道先验理论与直方图均衡化方法分别获得输入水下图像的颜色恢复版本与对比度增强版本,形成图像组,通过特定的图像评价指标权重矩阵将所得图像组进行多尺度融合,保留图像组中每幅图像的最好部分,生成视觉效果增强的融合图像。在通过水下暗通道先验恢复图像颜色的过程中,选取反映图像信息量的指标图像熵作为质量指标,利用单纯形算法,自动从水下暗通道先验模型初始参数中获得最佳模型参数。本文还进行了与先进的水下图像增强算法的对比实验,实验结果表明,本文的方法能够较好的提高水下图像的清晰度,还原水下场景的颜色信息。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:U665.26;TP391.41

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