水下目標(biāo)位姿的準(zhǔn)確估計(jì),對(duì)于水下設(shè)備大對(duì)接、水下機(jī)械手末端空間操縱等方面具有重要的工程價(jià)值�；谝曈X(jué)的目標(biāo)位姿估計(jì)算法,在航空航天裝備以及陸地地面設(shè)備上應(yīng)用得比較成熟,具有位姿定位精度高的特點(diǎn)。由于水下環(huán)境的特殊性,如水中顆粒對(duì)光的散射以及水對(duì)光的吸收衰減現(xiàn)象,會(huì)導(dǎo)致水下攝像機(jī)系統(tǒng)采集獲取的圖像特征輪廓難以提取,使得該算法難以獲得理想的位姿估計(jì)值。針對(duì)此問(wèn)題,本文開展了以下工作。首先,研究了水下成像數(shù)學(xué)模型,并且依據(jù)Lambert-Beer定律推導(dǎo)出了未退化的圖像數(shù)學(xué)模型。然后,利用紅色暗通道先驗(yàn)理論得到未退化圖像模型中的紅色暗通道透射率圖像,并通過(guò)引導(dǎo)濾波算法對(duì)該圖像進(jìn)行濾波細(xì)化處理,獲得了對(duì)比度比較高的未退化圖像。再后,使用CLAHE算法進(jìn)一步提高未退化圖像的對(duì)比度,使圖像具有更高的對(duì)比度和更加清晰的輪廓,從而令水下目標(biāo)物特征輪廓的提取更加準(zhǔn)確,最終獲得理想的的位姿估計(jì)精度。最后,基于本文所提算法,利用水下目標(biāo)物的圖像開展了目標(biāo)物的位姿估計(jì)驗(yàn)證試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明所提算法能夠很好地增強(qiáng)水下圖像,所獲得的水下目標(biāo)位姿估計(jì)精度接近于陸地位姿估計(jì)精度。

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 位姿估計(jì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的組織架構(gòu)和研究的主要內(nèi)容
2 水下圖像增強(qiáng)
    2.1 基于紅色暗通道先驗(yàn)理論與CLAHE算法的水下圖像增強(qiáng)算法
    2.2 增強(qiáng)算法對(duì)比分析及結(jié)論
    2.3 本章小結(jié)
3 攝像機(jī)成像模型及其標(biāo)定
    3.1 攝像機(jī)經(jīng)典成像模型
    3.2 攝像機(jī)參數(shù)標(biāo)定
    3.3 歸一化圖像坐標(biāo)
    3.4 本章小結(jié)
4 目標(biāo)特征提取及其配準(zhǔn)
    4.1 圖像二值化
    4.2 基于C-V模型的目標(biāo)輪廓提取算法
    4.3 目標(biāo)特征配準(zhǔn)及亞像素定位
    4.4 本章小結(jié)
5 水下目標(biāo)位姿估計(jì)
    5.1 正交迭代算法原理
    5.2 水下目標(biāo)位姿估計(jì)實(shí)物實(shí)驗(yàn)
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 攻讀碩士期間的學(xué)術(shù)成果



本文編號(hào)：3760343