[發明專利]水下高精度三維重建裝置及方法

有效

• 申請號: 201610183822.7
• 申請日: 2016-03-27
• 公開（公告）號: CN105787997B
• 公開（公告）日: 2018-12-25
• 發明（設計）人: 董軍宇;吳則舉;亓琳;王楠;張述;范浩
• 申請（專利權）人: 中國海洋大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00
• 代理公司: 青島海昊知識產權事務所有限公司 37201
• 代理人: 張中南;邱岳

1.一種利用水下高精度三維重建裝置進行水下光度立體三維重建的方法，其特征在于：

所述的水下高精度三維重建裝置，包括一個棱柱形框架(13)；該棱柱形框架(13)的頂部設有一條形滑軌(16)，該條形滑軌(16)上安裝兩個有可水平調節位置的高清相機(15)，激光器(17)經過密封，固定于棱柱形框架(13)側面的鋼架上，其發射的激光為“一”字型，入射角度可以自由調節，調節使激光線射到圖像采集平面的中部；在高清相機(15)下方有八個射燈(18)固定在棱柱形框架(13)上，八個射燈(18)位于同一水平高度，相鄰兩個之間夾角為45度，所述射燈(18)均可上下調節傾角；棱柱形框架(13)頂部的各個頂點均設有一個銜接接口(14)，各銜接接口(14)均設有一根向框架中軸線傾斜的支架(11)，各個支架(11)的上端均支撐在一個終端對接法蘭(10)的底部，所述終端對接法蘭(10)的頂部安裝有一個圓錐形的承重終端(7)；所述承重終端(7)頂端連接有主臍帶纜(8)、底部有分線電纜(12)，且分線電纜(12)與上述高清相機(15)、激光器(17)、射燈(18)相連接；

所述的方法包括標定步驟、圖像采集步驟和圖像處理步驟：

所述的標定步驟如下：

在出海進行圖像采集前，先用黑色帆布搭建水池或將黑色帆布貼敷在水池的底部及側壁；將海水灌入水池，將標定板四角用線繩牽引置于水下，將本水下高精度三維重建裝置放入水中使相機沒于水下，標定高清相機(15)內參，采集不同位姿角度下的完整的標定板圖像至少20幅，標定得到相機內參信息；

標定激光器，移除標定板，打開激光器(17)，使激光線位于成像視圖的中部，先拍攝一幅池底圖像，再在池底放置一個已知厚度的玻璃板，拍攝此時玻璃板的激光圖像，標定得到單位像素偏移對應的物體高度信息；

標定入射光方向，將一個圓球置于池底，使之位于高清相機(15)正下方，依次打開8個射燈(18)，采集不同光照下的8幅圖像，經標定而得到射燈(18)入射光方向，作為深海采集時的入射光方向估計；

所述的圖像采集步驟如下：

出海采集圖像時，通過聲納系統選擇水深在50-100米的海域作為設備投放區域；將本水下高精度三維重建裝置的主臍帶纜(8)一端固定在起重機懸臂頭部，下放入海中；裝置落到海底后，等待海底環境相對平穩時，開啟激光器(17)，采集目標物體激光圖像，后關閉激光器(17)；分別開啟8個射燈(18)，采集目標物體不同光照方向下的圖像，在每個射燈(18)的光照下重復采集5幅圖像；

所述的圖像處理步驟如下：

上述5幅圖像傳到水上后，通過結構光技術和光度立體技術融合進行快速的高精度三維重建；

上述通過結構光技術和光度立體技術融合進行快速的高精度三維重建，包括以下步驟(A)圖像預處理、(B)圖像校正和(C)結構光光度立體融合，具體如下：

(A)圖像預處理，包括雙邊濾波和去后向散射兩步操作，

雙邊濾波：采用雙邊濾波方法去除傳到水上后的原始圖像的低頻噪聲，同時保留圖像的細節特征；

去后向散射：先對前一步雙邊濾波后的圖像均勻分塊，分別計算每個分塊中亮度值最小的像素即最暗點，記錄其位置和亮度值，由于后向散射的成像分布近似服從二元二次函數分布，而每6個最暗點可以擬合出一個二元二次函數，對所有分塊的最暗點用隨機抽樣一致方法迭代地擬合出全局誤差最小的后向散射函數，用該函數近似估算出每個像素點對應的后向散射部分，最后在雙邊濾波后的圖像基礎上將后向散射部分減去；

(B)圖像校正

圖像的成像過程，是一個世界坐標系到像平面坐標系的三維到二維的映射過程；具體是將世界坐標系中的點X，通過攝像機矩陣P，映射到像平面坐標系上的點x，空間中的一點與像平面坐標系內唯一一點相對應，即

x＝PX (1)

其中攝像機矩陣P包含相機的內參信息和外參信息，利用相機內參中的畸變系數完成圖像校正，相機內參信息由上述出海前的標定試驗獲得；

(C)結構光技術和光度立體技術融合

該步包括結構光技術恢復局部高度、光度立體方法恢復全局高度兩步操作；

結構光技術恢復局部高度：

結構光技術是一種主動式光學測量方法，在標定步驟中已估算出一個像素偏移對應的高度，將像素偏移個數與對應的高度相乘得到物體上被激光線打到區域的真實高度信息；

光度立體方法恢復全局高度：

光度立體技術是一種高精度三維重建方法，在朗伯模型條件下，它利用不同方向光照條件下拍攝的多幅圖像求解物體的表面法向，進而重建出物體的三維結構，其光照模型滿足：

其中I代表采集到的圖像的亮度值分布，λ為入射光強，ρ為反照率，朗伯模型下入射光射到物體表面均勻向各方向反射，某個方向的能量為反射總能量的N為全圖法向矩陣，表示各像素點對應物點的法向信息，對于k幅采集到的不同光照方向的圖像，每幅圖像總像素點數s＝每行像素數a*每列像素數b，將每個點的單位法向分別在x、y、z軸上投影，得到一個3*1的矩陣，記為法向矩陣，將每個點的法向矩陣合并，從而構成全圖法向矩陣N(s*3)；L為標定步驟中測得入射光照方向的集合，每幅圖像對應的入射光方向寫成一個3*1的矩陣，將每個矩陣合并從而構造矩陣L(3*k)；

其中，

其中p和q分別為所要求得的全局高度圖在x和y方向上的偏導，即梯度信息；

利用p和q對全圖的每個像素點積分得到場景的三維結構，將結構光技術獲取的局部高度作為可信的已知高度信息，對法向信息采用最小生成樹的局部積分方法積分求得全圖高度，具體包括：

在積分路徑選擇方面，將可信高度點記錄為一個集合，每次比較區域近鄰像素的梯度，對近鄰梯度值較小點進行積分并逐漸擴大可信高度點的范圍，同時將目標物體邊界點處的權重加大，以使積分路徑不包含物體邊界，最后得到積分重建后的三維結構。