【摘要】：在陸地資源日益消耗的過程中,海洋資源逐漸步入人們的眼球,海面的安全問題也成為了熱門話題。機器視覺源于上世紀四五十年代,發(fā)展到現在,已經從最初的二維平面研究擴展到三維立體研究。而雙目視覺正是機器視覺從二維圖像分析三維信息分支中的重要組成部分,已經廣泛應用于目標的檢測、測量以及跟蹤導航等領域。給機器人加上了雙目系統(tǒng),就好像給其加上了眼睛,從而可以代替人完成一些特殊的任務。本文主要基于雙目視覺的視差理論,采用三角測量的方式,對海面目標進行測量與分析。本文主要就無人水面艇的視覺系統(tǒng)進行研究,結合立體視覺的相關知識,建立了一套適合于無人水面艇目標測量的視覺系統(tǒng)。主要利用Matlab與Open CV相結合的方法,通過Matlab進行標定精度的優(yōu)化等一系列的計算,通過OpenCV軟件庫進行軟件的調試與編寫。根據海面環(huán)境的特殊性,本文對采集的目標圖像進行特定的預處理,提出了將海面圖像分割濾波的方法。并針對無人水面艇的運動速度快,采集目標圖像失真等問題,進行相應的運動濾波的圖像恢復處理。在雙目標定方面,采用Matlab與Open CV相結合的標定方法,對張正友標定法進行Fast角點檢測優(yōu)化,提高了標定的效率。通過基于Matlab的標定方法,對雙目相機進行預標定,獲得較高精度的相機參數。再通過Open CV的優(yōu)化的張正友標定,進行海面測量的實時標定處理。在進行目標匹配之前,根據海面圖像的特殊性,對匹配過的相機所采集的海面圖像進行海天線位置的判定,通過左右兩幅圖片間的夾角大小來判定矯正后采集圖像的好壞。一方面增加了整個系統(tǒng)結構的可靠性,另一方面也提高了實驗的精度。本文主要運用了半全局的匹配方法,對其的進行視差優(yōu)化,特別的對8連通圖像進行分析與計算。先對采集的目標圖像進行雙目匹配,獲得的視差通過中值濾波的方式進行優(yōu)化,最終獲得較為理想的雙目視差信息。最終為了獲得目標的距離等信息,通過目標的視差值和相機的相關參數,進行目標距離的測量。該系統(tǒng)對水面目標進行實際的測量計算,具有較好的準確性和魯棒性。
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

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本文編號：2539361