光度立体与结构光融合的水下三维重建

发布时间：2020-10-28 10:51

　　 现有的水下三维重建方法大多沿用空气中的三维重建方法,由于水体对光的吸收和散射作用远远大于空气,所以空气中的三维重建方法直接应用于水下时,重建精度较低。本文对空气中的结构光重建法进行改进,提高其在水下的重建精度;并针对光度立体积分表面提出一种高度矫正算法,减小重建表面形变;最后提出一种光度立体与结构光融合的方法,使最终的重建表面同时具有高精度的高度信息和梯度信息。主要包括以下内容:(1)针对空气中的结构光重建法,提出一种改进方法,提高其在水下的重建精度。在结构光图像预处理阶段,本文增加去后向散射过程,基于水下成像模型从图像复原的角度对结构光图像进行去后向散射处理;在光条中心特征点提取阶段,本文将极值法与图像腐蚀相结合,提高在浑浊水质下的鲁棒性;在特征点高度重建阶段,对于重建结果,本文设置梯度约束来区分重建结果中的正常点和异常点,并由GRNN重新生成异常点的高度值。极大提高了结构光重建法在水下的重建精度和对不同水质的鲁棒性。(2)针对光度立体积分表面高度误差较大的问题,提出一种高度矫正算法,减小积分表面的形变程度。首先对四种积分方法(Frankot-Chellappa方法、泊松方法、Diffusion方法和M-estimators方法)进行评价,对评价结果较优的积分方法所得的积分表面进行矫正,提高了梯度积分效果。(3)基于本文的结构光重建结果和光度立体重建结果,提出光度立体与结构光融合的方法,利用BP神经网络建立光度立体重建高度到结构光重建高度的映射,即利用结构光法重建高度对光度立体法积分表面高度进行修正,在保持积分表面梯度精度较高的同时提高积分表面的高度精度。实验结果表明,本文光度立体与结构光融合的水下三维重建方法,可使最终的重建表面具有高精度的梯度信息和高度信息,且在高度信息上优于结构光重建结果,在梯度信息上优于光度立体法积分结果,并对不同目标对象具有适用性,对水质环境具有鲁棒性。本文方法可应用于海产养殖产业、海底地形地貌勘测、水下考古及海底资源开发等领域。
【学位单位】：青岛理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP391.41;P714
【部分图文】：

青 岛 理 工 大 学 工 学 硕 士 学 位 论 文标定确定内参矩阵1M ，即确定0 0, , , ,x yf d d u v 5 个参数。机与标定板之间的位置关系a）显示了摄像机坐标系固定时，标定板与摄像机之间示了世界坐标系固定时，标定板与摄像机之间的位置

图 3.3 水下光线传播示意图散射的入射光线大部分无法到达相机成像平面，对水因此，后向散射分量是水下图像噪声的主要组成部分，。L( r , c) D( r , c) B( r , c)[54]使用一个二元二次函数来拟合后向散射分量，如式（ 2 21 2 3 4 5 6B r ,c r c rc r c 水下背景是理想的纯黑色，即D r , c 0，在后向散射分（3.3）可知L r , c 0.然而，由于后向散射分量的存在的亮度不为 0，即L r , c 0。因此，对于黑色背景的水度可近似表示后向散射分量。Tsiotsios 的方法在黑色背

（d）样本 4 （e）样本 5图 3.8 本文使用的 5 个样本文在装满清水的水箱中分别混合 15ml、30ml、45ml、60ml 牛奶来的水下环境，并分别获得结构光图像对其重建。 常用提取方法提取的特征点重建结果值法（Maximum Value Method, MVM）、阈值法（Threshold Met重心法（Gray-gravity Method, GGM）作为常用的结构光特征点提中可以得到较满意的提取效果，并已封装到结构光重建仪器中，如本文的提取方法将与 MVM、TM 和 GGM 进行比较。用提取方法的流程图如图 3.9 所示。目标对象的结构光灰度剪切出光条高斯低通滤MVM、TM、GGM分别提取光条光条中心线
【参考文献】

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1 解则晓;刘鹏;;基于折射补偿的水下结构光三维测量系统[J];光电子.激光;2012年04期

2 吴庆阳;苏显渝;李景镇;惠彬;;一种新的线结构光光带中心提取算法[J];四川大学学报(工程科学版);2007年04期

3 崔希君;杨川;刘保华;李兵;;线性结构光心的自适应迭代提取法[J];西安交通大学学报;2007年01期

4 王文成,徐建强,司书春;一种改进的重心法在光带中心提取中的应用[J];光电子·激光;2005年10期

5 胡斌,李德华,金刚,胡汉平;基于方向模板的结构光条纹中心检测方法[J];计算机工程与应用;2002年11期

本文编号：2859991