基于视觉的水下目标位姿估计研究

发布时间：2023-03-11 22:07

　　水下目标位姿的准确估计,对于水下设备大对接、水下机械手末端空间操纵等方面具有重要的工程价值。基于视觉的目标位姿估计算法,在航空航天装备以及陆地地面设备上应用得比较成熟,具有位姿定位精度高的特点。由于水下环境的特殊性,如水中颗粒对光的散射以及水对光的吸收衰减现象,会导致水下摄像机系统采集获取的图像特征轮廓难以提取,使得该算法难以获得理想的位姿估计值。针对此问题,本文开展了以下工作。首先,研究了水下成像数学模型,并且依据Lambert-Beer定律推导出了未退化的图像数学模型。然后,利用红色暗通道先验理论得到未退化图像模型中的红色暗通道透射率图像,并通过引导滤波算法对该图像进行滤波细化处理,获得了对比度比较高的未退化图像。再后,使用CLAHE算法进一步提高未退化图像的对比度,使图像具有更高的对比度和更加清晰的轮廓,从而令水下目标物特征轮廓的提取更加准确,最终获得理想的的位姿估计精度。最后,基于本文所提算法,利用水下目标物的图像开展了目标物的位姿估计验证试验。试验结果表明所提算法能够很好地增强水下图像,所获得的水下目标位姿估计精度接近于陆地位姿估计精度。

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题背景及意义
    1.2 位姿估计国内外研究现状
    1.3 本文的组织架构和研究的主要内容
2 水下图像增强
    2.1 基于红色暗通道先验理论与CLAHE算法的水下图像增强算法
    2.2 增强算法对比分析及结论
    2.3 本章小结
3 摄像机成像模型及其标定
    3.1 摄像机经典成像模型
    3.2 摄像机参数标定
    3.3 归一化图像坐标
    3.4 本章小结
4 目标特征提取及其配准
    4.1 图像二值化
    4.2 基于C-V模型的目标轮廓提取算法
    4.3 目标特征配准及亚像素定位
    4.4 本章小结
5 水下目标位姿估计
    5.1 正交迭代算法原理
    5.2 水下目标位姿估计实物实验
    5.3 本章小结
6 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录 攻读硕士期间的学术成果



本文编号：3760343