1 燕山大学 电气工程学院 工业计算机控制工程河北省重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心, 河北 秦皇岛 066004
针对水下三维重建成像时图像失真的问题, 提出一种基于非平行双目视觉系统的转化条件和转化模型, 将摄像机透过平面防水罩拍摄的水下图像转化为摄像机与目标间无水存在的一般空气图像.当摄像机焦点在水与空气分界面处时, 水下图像和空气图像像素间存在一一对应关系, 当摄像机焦点位于水面外时, 该模型在物距远大于焦距及焦点沿z轴方向与折射面距离的情况下仍成立.实验利用特征点三维坐标重建验证模型的正确性, 结果显示, 利用本文方法重建的三维坐标和实际三维坐标相比, x、y、z轴方向的重建误差平均值分别为2.23%, 1.51%, 1.10%, 表明该模型转化后的图像可采用空气中的图像处理方法, 为空气中的三维重建方法应用于水下的探索提供理论依据.
机器视觉 三维重建 双目立体视觉 海洋光学 水下成像系统 Machine vision Three-dimensional reconstruction Binocular stereo vision Oceanic optics Underwater imaging system
1 燕山大学电气工程学院 工业计算机控制工程河北省重点实验室
2 燕山大学中国环境管理干部学院 生态学系，河北 秦皇岛 066004
摄像机在水下拍摄时，经过不同介质的成像光线会发生折射，小孔成像模型不再成立，现有标定方法无法准确标定系统参量.针对此问题，本文提出一种基于粒子群优化的水下成像系统标定方法.在空气中应用张正友平面标定法得到摄像机内、外参量，通过求取特征点间相对定位距离，建立系统对水中物体的标定评价函数，并用粒子群算法对其优化，从而标定得到光心到防水罩距离、防水罩平面法向量和防水罩厚度.结果表明：基于粒子群标定算法得到的相对定位误差平均值分别为1.99%和0.62%，而应用高阶畸变折射补偿法得到的相对定位误差平均值分别为3.29%和2.68%；当被测物位于不同拍摄距离以及改变不同姿态时，由本文算法得到的相对定位误差均低于高阶畸变折射补偿法，且本文提出的标定算法可以得到高准确度的系统参量，为水下视觉研究提供了可靠的参量依据.
机器视觉 摄像机标定 双目立体视觉 粒子群优化算法 水下成像系统 Machine vision Camera calibration Binocular stereo vision Particle swarm optimization algorithm Underwater imaging system
