現(xiàn)有的水下三維重建方法大多沿用空氣中的三維重建方法,由于水體對光的吸收和散射作用遠遠大于空氣,所以空氣中的三維重建方法直接應(yīng)用于水下時,重建精度較低。本文對空氣中的結(jié)構(gòu)光重建法進行改進,提高其在水下的重建精度;并針對光度立體積分表面提出一種高度矯正算法,減小重建表面形變;最后提出一種光度立體與結(jié)構(gòu)光融合的方法,使最終的重建表面同時具有高精度的高度信息和梯度信息。主要包括以下內(nèi)容:(1)針對空氣中的結(jié)構(gòu)光重建法,提出一種改進方法,提高其在水下的重建精度。在結(jié)構(gòu)光圖像預(yù)處理階段,本文增加去后向散射過程,基于水下成像模型從圖像復(fù)原的角度對結(jié)構(gòu)光圖像進行去后向散射處理;在光條中心特征點提取階段,本文將極值法與圖像腐蝕相結(jié)合,提高在渾濁水質(zhì)下的魯棒性;在特征點高度重建階段,對于重建結(jié)果,本文設(shè)置梯度約束來區(qū)分重建結(jié)果中的正常點和異常點,并由GRNN重新生成異常點的高度值。極大提高了結(jié)構(gòu)光重建法在水下的重建精度和對不同水質(zhì)的魯棒性。(2)針對光度立體積分表面高度誤差較大的問題,提出一種高度矯正算法,減小積分表面的形變程度。首先對四種積分方法(Frankot-Chellappa方法、泊松方法、Diffusion方法和M-estimators方法)進行評價,對評價結(jié)果較優(yōu)的積分方法所得的積分表面進行矯正,提高了梯度積分效果。(3)基于本文的結(jié)構(gòu)光重建結(jié)果和光度立體重建結(jié)果,提出光度立體與結(jié)構(gòu)光融合的方法,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立光度立體重建高度到結(jié)構(gòu)光重建高度的映射,即利用結(jié)構(gòu)光法重建高度對光度立體法積分表面高度進行修正,在保持積分表面梯度精度較高的同時提高積分表面的高度精度。實驗結(jié)果表明,本文光度立體與結(jié)構(gòu)光融合的水下三維重建方法,可使最終的重建表面具有高精度的梯度信息和高度信息,且在高度信息上優(yōu)于結(jié)構(gòu)光重建結(jié)果,在梯度信息上優(yōu)于光度立體法積分結(jié)果,并對不同目標對象具有適用性,對水質(zhì)環(huán)境具有魯棒性。本文方法可應(yīng)用于海產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)、海底地形地貌勘測、水下考古及海底資源開發(fā)等領(lǐng)域。
【學(xué)位單位】：青島理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41;P714
【部分圖文】：

青 島 理 工 大 學(xué) 工 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文標定確定內(nèi)參矩陣1M ，即確定0 0, , , ,x yf d d u v 5 個參數(shù)。機與標定板之間的位置關(guān)系a）顯示了攝像機坐標系固定時，標定板與攝像機之間示了世界坐標系固定時，標定板與攝像機之間的位置

圖 3.3 水下光線傳播示意圖散射的入射光線大部分無法到達相機成像平面，對水因此，后向散射分量是水下圖像噪聲的主要組成部分，。L( r , c) D( r , c) B( r , c)[54]使用一個二元二次函數(shù)來擬合后向散射分量，如式（ 2 21 2 3 4 5 6B r ,c r c rc r c 水下背景是理想的純黑色，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為 0，即L r , c 0。因此，對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）樣本 4 （e）樣本 5圖 3.8 本文使用的 5 個樣本文在裝滿清水的水箱中分別混合 15ml、30ml、45ml、60ml 牛奶來的水下環(huán)境，并分別獲得結(jié)構(gòu)光圖像對其重建。 常用提取方法提取的特征點重建結(jié)果值法（Maximum Value Method, MVM）、閾值法（Threshold Met重心法（Gray-gravity Method, GGM）作為常用的結(jié)構(gòu)光特征點提中可以得到較滿意的提取效果，并已封裝到結(jié)構(gòu)光重建儀器中，如本文的提取方法將與 MVM、TM 和 GGM 進行比較。用提取方法的流程圖如圖 3.9 所示。目標對象的結(jié)構(gòu)光灰度剪切出光條高斯低通濾MVM、TM、GGM分別提取光條光條中心線
【參考文獻】

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本文編號：2859991