基于視覺(jué)的水下目標(biāo)識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著陸地資源日益消耗，海洋資源的開(kāi)發(fā)以及水下作業(yè)任務(wù)日漸頻繁、種類日益繁多，這也促進(jìn)水下機(jī)器人的快速發(fā)展，而水下機(jī)器人離不開(kāi)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)和識(shí)別。水下目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題作為目標(biāo)識(shí)別的一種特定應(yīng)用領(lǐng)域除了包含目標(biāo)識(shí)別的一般步驟，還由于水下成像環(huán)境的獨(dú)特性，需要增加針對(duì)水下圖像特點(diǎn)的處理步驟。
　　淺水區(qū)太陽(yáng)光斑是影響水下圖像一種重要的因素。所謂淺水區(qū)太陽(yáng)光斑是由水體表面波紋對(duì)自然光的折射而產(chǎn)生，其對(duì)水下圖像產(chǎn)生的影響需要采用具有針對(duì)性的方法

2、對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，并且選擇更有針對(duì)性的目標(biāo)識(shí)別算法完成識(shí)別。
　　本課題針對(duì)水下目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題的特殊性進(jìn)行了分析與研究。首先針對(duì)淺水區(qū)域太陽(yáng)光斑影響問(wèn)題，建立了基于PCA（Principal Component Analysis）的水下光斑去除算法，并完成對(duì)獲取的水下圖像預(yù)處理，應(yīng)用VS2010和OpenCV進(jìn)行了算法實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證，并對(duì)算法驗(yàn)證過(guò)程中的圖像配準(zhǔn)失效問(wèn)題進(jìn)行了分析，建立了可靠的配準(zhǔn)體系。然后比較了幾種具有代表性的顯著性算

3、法，選擇了RC（Region Contrast）算法進(jìn)行改進(jìn)和輔助目標(biāo)提取。采用基于圖的圖像預(yù)分割方法用于RC算法的預(yù)分割步驟以提高效率，加入目標(biāo)紋理信息和灰度信息到RC算法中，形成了具有先驗(yàn)信息的自上而下的顯著性算法，并在VS2010下實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)算法，對(duì)改進(jìn)算法的處理結(jié)果進(jìn)行了二值化，對(duì)比了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得出改進(jìn)算法更能突出目標(biāo)的結(jié)論。最終采用連通域快速標(biāo)記算法進(jìn)行二值圖像的連通域標(biāo)記，以目標(biāo)模板及多幅實(shí)驗(yàn)圖像的連通域作為樣本，統(tǒng)計(jì)了樣本