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面向水下目标的双目视觉测距方法

作者：杨 戈1，2，王震尧1
发布日期：2022-04-02
来源：2022年电子技术应用第4期

0 引言

    本文对水下双目摄像机获取的图像进行了预处理，为了在具备各种复杂条件的水体中获取目标物体的精确深度信息，着重研究对目标物体图像的校准、图像匹配以及深度信息转换的关键算法。

    文献[1]针对水下图像的处理方法将其主要分为水下图像增强与水下图像复原两大类，并对两类方法的研究现状进行分析与归纳，对各类增强和复原算法进行各个维度的深入比较。

    在摄像机标定技术中，以张氏标定为代表的传统标定方法中，需要使用特定的、已知大小的标定物。此结合水下场景要求精度高、实时性强的条件需要，本文选择采用传统标定方法中的张氏标定法进行实验。

    文献[2]在张正友标定算法的基础上，添加了切向畸变参数，丰富了校准模型，提出了一种非线性代价的函数方法，通过使用全局优化学习算法来求解摄像机的三维模型参数，有效解决了由于水体环境恶劣而造成的线性误差和误差累计的问题。最后采用OpenCV的“rePojectImageTo3D”对矩阵视差图像进行计算，得到目标物的三维坐标，实验表明测量精度误差也在5％以下。




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作者信息：

杨  戈1，2，王震尧1

(1.北京师范大学珠海分校 智能多媒体技术重点实验室，广东 珠海519087；

2.北京师范大学 智能工程与教育应用研究中心，广东 珠海519087)




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