[發(fā)明專利]基于雙目視覺自主式水下機器人回收導引偽光源去除方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110359085.2 | 申請日： | 2021-04-01 |
| 公開（公告）號： | CN113034399A | 公開（公告）日： | 2021-06-25 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 朱志宇;朱志鵬;魏海峰 | 申請（專利權(quán)）人： | 江蘇科技大學 |
| 主分類號： | G06T5/00 | 分類號： | G06T5/00;G06T7/80;G06T7/66;G06T7/136;G06T7/13;G06T7/187;G06T5/30 |
| 代理公司： | 南京正聯(lián)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32243 | 代理人： | 杭行 |
| 地址： | 212003*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 雙目 視覺 自主 水下 機器人 回收 導引 光源 去除 方法 | ||
本發(fā)明提供基于雙目視覺自主式水下機器人回收導引偽光源去除方法，利用兩臺水下相機拍攝標定板，獲取雙目相機的參數(shù)；獲取拍攝的視覺圖像，作為待分析的輸入圖像；引入拉普拉斯算子對輸入圖像進行均值濾波降噪，銳化圖像光源區(qū)域；自適應(yīng)獲取灰度變換后圖像的二值化閾值并二值化圖像；對圖像進行形體學處理、連通域判定，以加權(quán)質(zhì)心算法獲取光源中心坐標信息；利用真?zhèn)喂庠磁帕械膸缀侮P(guān)系剔除偽光源。該方法旨在AUV雙目視覺對接回收剔除圖像中偽光源的影響，以質(zhì)心檢測算法、連通域檢測算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的檢測法幫助提高光源檢測精度與實時性，同時以幾何關(guān)系剔除偽光源影響，為接下來AUV順利進行雙目視覺對接回收提供便利條件，保障AUV對接成功率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及水下機器人回收技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，是基于雙目視覺自主式水下機器人回收導引偽光源去除方法。
背景技術(shù)
自主式水下機器人(AUV:Autonomous Underwater Vehicle)無人無纜工作在海洋環(huán)境中，對于AUV的回收再利用工作是AUV研究及便捷化的重要研究內(nèi)容之一。近年來，水下光視覺取得了豐富的研究成果，但由于水中環(huán)境的光線較暗、懸浮生物較多等干擾因素，使得采集到的圖像噪聲嚴重、顏色失真，這些都對水下景物的描述和目標定位產(chǎn)生很大的影響，從而影響水下水下機器人作業(yè)任務(wù)和水下機器人的回收工作。除此以外，現(xiàn)有的以視覺為核心水下機器人回收策略大部分都以分析對接塢的導引光源為條件，解算出AUV與對接之間的相對位姿，但是在實際的實驗或者使用中，相機的視野中易出現(xiàn)其他形式的光源干擾視覺算法對導引光源的識別，尤其是對接塢位于近水面時，兩臺CCD相機成像平面易出現(xiàn)完全上下對稱的導引光源圖像，這樣的情況直接影響了基于雙目視覺的AUV水下對接回收的成功率。專利“一種AUV水下回收系統(tǒng)”中所涉及的利用泵機抽水在捕捉錐套內(nèi)腔形成的負壓吸力轉(zhuǎn)化為施加在AUV上的拖拽力，來解決水下回收的難度，并未對偽光源涉及到的精準自主對接問題有所涉及。
因此，研究水下導引偽光源取出辦法，利用合適的方法找出偽光源并將其去除，將為水下機器人精確自主對接回收提供有效的便利條件。所以水下導引偽光源的去除對于短距離內(nèi)AUV回收定位具有重要的研究意義和使用價值。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了基于雙目視覺自主式水下機器人回收導引偽光源去除方法，能為AUV精準自主回收過程中去除偽光源的影響，以便AUV的回收，保障AUV的再次利用。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：
基于雙目視覺自主式水下機器人回收導引偽光源去除方法，包括以下步驟：
步驟一：利用兩臺水下CCD相機拍攝標定板，獲取雙目相機的參數(shù)，包括內(nèi)、外參矩陣，畸變系數(shù)和相機之間的旋轉(zhuǎn)、平移矩陣；
步驟二：降噪與銳化水下光源圖像；
步驟三：以連通域為判據(jù)自適應(yīng)獲取二值化閾值；
步驟四：形態(tài)學處理二值化圖像，獲取圖像所有質(zhì)心坐標；
步驟五：根據(jù)真?zhèn)喂庠磁帕械膸缀侮P(guān)系剔除圖像中偽光源坐標點。
本發(fā)明進一步改進，步驟一中使用的是張正友標定法獲取相機的各項參數(shù)，具體步驟為：
1)打印一張7*10黑白格相間的標定板并在水下從不同角度拍攝若干張標定板圖像；
2)檢測出圖像中的特征點以求解理想無畸變情況下的攝像機內(nèi)外參數(shù)并用最大似然估計提升精度；
3)應(yīng)用最小二乘法求出實際的徑向畸變系數(shù)；
4)綜合內(nèi)外參數(shù)、畸變系數(shù)使用極大似然法，優(yōu)化估計，提升估計精度，最后得出精確的相機內(nèi)外參數(shù)和畸變系數(shù)。
本發(fā)明進一步改進，步驟二中采用拉普拉斯算子對水下光源圖像進行降噪與銳化；
拉普拉斯算子的定義為：
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于江蘇科技大學，未經(jīng)江蘇科技大學許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202110359085.2/2.html，轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
