[发明专利]基于双目视觉自主式水下机器人回收导引伪光源去除方法

说明书

本发明提供基于双目视觉自主式水下机器人回收导引伪光源去除方法，利用两台水下相机拍摄标定板，获取双目相机的参数；获取拍摄的视觉图像，作为待分析的输入图像；引入拉普拉斯算子对输入图像进行均值滤波降噪，锐化图像光源区域；自适应获取灰度变换后图像的二值化阈值并二值化图像；对图像进行形体学处理、连通域判定，以加权质心算法获取光源中心坐标信息；利用真伪光源排列的几何关系剔除伪光源。该方法旨在AUV双目视觉对接回收剔除图像中伪光源的影响，以质心检测算法、连通域检测算法代替传统的检测法帮助提高光源检测精度与实时性，同时以几何关系剔除伪光源影响，为接下来AUV顺利进行双目视觉对接回收提供便利条件，保障AUV对接成功率。

技术领域

本发明涉及水下机器人回收技术领域，具体地说，是基于双目视觉自主式水下机器人回收导引伪光源去除方法。

背景技术

自主式水下机器人(AUV:Autonomous Underwater Vehicle)无人无缆工作在海洋环境中，对于AUV的回收再利用工作是AUV研究及便捷化的重要研究内容之一。近年来，水下光视觉取得了丰富的研究成果，但由于水中环境的光线较暗、悬浮生物较多等干扰因素，使得采集到的图像噪声严重、颜色失真，这些都对水下景物的描述和目标定位产生很大的影响，从而影响水下水下机器人作业任务和水下机器人的回收工作。除此以外，现有的以视觉为核心水下机器人回收策略大部分都以分析对接坞的导引光源为条件，解算出AUV与对接之间的相对位姿，但是在实际的实验或者使用中，相机的视野中易出现其他形式的光源干扰视觉算法对导引光源的识别，尤其是对接坞位于近水面时，两台CCD相机成像平面易出现完全上下对称的导引光源图像，这样的情况直接影响了基于双目视觉的AUV水下对接回收的成功率。专利“一种AUV水下回收系统”中所涉及的利用泵机抽水在捕捉锥套内腔形成的负压吸力转化为施加在AUV上的拖拽力，来解决水下回收的难度，并未对伪光源涉及到的精准自主对接问题有所涉及。

因此，研究水下导引伪光源取出办法，利用合适的方法找出伪光源并将其去除，将为水下机器人精确自主对接回收提供有效的便利条件。所以水下导引伪光源的去除对于短距离内AUV回收定位具有重要的研究意义和使用价值。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了基于双目视觉自主式水下机器人回收导引伪光源去除方法，能为AUV精准自主回收过程中去除伪光源的影响，以便AUV的回收，保障AUV的再次利用。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

基于双目视觉自主式水下机器人回收导引伪光源去除方法，包括以下步骤：

步骤一：利用两台水下CCD相机拍摄标定板，获取双目相机的参数，包括内、外参矩阵，畸变系数和相机之间的旋转、平移矩阵；

步骤二：降噪与锐化水下光源图像；

步骤三：以连通域为判据自适应获取二值化阈值；

步骤四：形态学处理二值化图像，获取图像所有质心坐标；

步骤五：根据真伪光源排列的几何关系剔除图像中伪光源坐标点。

本发明进一步改进，步骤一中使用的是张正友标定法获取相机的各项参数，具体步骤为：

1)打印一张7*10黑白格相间的标定板并在水下从不同角度拍摄若干张标定板图像；

2)检测出图像中的特征点以求解理想无畸变情况下的摄像机内外参数并用最大似然估计提升精度；

3)应用最小二乘法求出实际的径向畸变系数；

4)综合内外参数、畸变系数使用极大似然法，优化估计，提升估计精度，最后得出精确的相机内外参数和畸变系数。

本发明进一步改进，步骤二中采用拉普拉斯算子对水下光源图像进行降噪与锐化；

拉普拉斯算子的定义为：