基于改进的黏菌算法的水下相机标定优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进的黏菌优化算法的水下相机标定优化方法，在黏菌算法的基础上，融合了最优邻域扰动和反向学习策略对参数进行优化以提高收敛速度和解决算法局部收敛的问题，提高水下相机的标定精度。并且将张氏标定法、SMA算法、SOA算法、PSO算法和本发明专利技术提出的ORSMA融合算法进行分析对比，本发明专利技术可以有效地优化水下相机的内部参数。有效地优化水下相机的内部参数。有效地优化水下相机的内部参数。

【技术实现步骤摘要】
基于改进的黏菌算法的水下相机标定优化方法


[0001]本专利技术属于机器视觉
，特别涉及一种基于改进的黏菌算法的水下相机标定优化方法。

技术介绍

[0002]随着陆上资源开发逐渐饱和，广袤的海洋资源成为世界各国竞相追逐发展的对象，海洋经济的发展是当前世界经济发展的重要一环，因此实现科技强海战略对于各国的发展十分重要。近些年来水下机器人逐渐代替人类探寻发掘水下资源，水下雷达、水下相机成为人类通过机器人了解水下世界的重要方式，相比于昂贵的水下雷达，便宜的水下相机成为水下机器人主要的传感器之一。相机的标定精度对实现水下目标的精准定位跟踪尤为重要，准确的相机标定是实现水下目标精确定位的前提，也是推动科技强海战略实施的关键技术之一。
[0003]不同于在空气中标定，水下成像模型的变化，对相机标定产生了重要的影响，近些年来，国外的研究人员提出了一些更为合适的标定方法。如2012年Anne Jordt
‑
Sedlazeck等人在“Refractive Calibration of Underwater Cameras(Comp本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进的黏菌算法的水下相机标定优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取不同角度的标定板图像，对图像预处理并提取角点特征；步骤2、求解内部参数和畸变系数初值；步骤3、初始化SMA算法的相关参数，初始化种群的最初位置，初始化ONP和OBL的相关参数；步骤4、计算每个黏菌个体的适应度，选出当前最优适应度和其所对应的位置；步骤5、利用最优邻域扰动策略进行全局位置更新，利用反向学习策略产生反向解；并采用贪婪机制判生成的邻域位置是否保存下来；保留适应度更高的解并更新其位置；步骤6、判断最优个体适应度的值是否满足预设精度或者是否达到最大迭代次数，如果没有就返回到步骤4，否则保留最优个体的位置，该个体对应的参数即为相机标定的结果。2.根据权利要求1所述的基于改进的黏菌算法的水下相机标定优化方法，其特征在于，步骤1中获取待标定相机对标定板在不同方向的图像，图像的数量应大于6张；对获得图像进行灰度化处理，并对图像中棋盘格的角点提取。3.根据权利要求1所述的基于改进的黏菌算法的水下相机标定优化方法，其特征在于，步骤2具体为：根据相机成像关系和相机内部关系f
x
＝f
c1
/d
x
,f
y
＝f
c2
/d
y
，得到f
x
，f
y
，u0，v0的初值；其中f
c1
和f
c2
是相机焦距；d
x
和d
y
是像素的物理长度；u0和v0是相机光轴和图像平面交点；相机成像关系式为：其中，z
c
为物距，x
d
、y
d
为像素坐标系，x
w
、y
w
、z
w
为世界坐标系，R、T为图像旋转平移矩阵；由于该初值是在理想条件下求得，需引入畸变系数k1,k2,k3,p1,p2加以校正；利用径向畸变数学模型其中，[x
u
,y
u
]图像归一化平面任一点p的坐标，s为点p与坐标系原点之间的距离；和切向畸变数学模型以及联立得到求得畸变下的初值；利用张正有标定法对相机标定，得到优化前的参数值。4.根据权利要求1所述的基于改进的黏菌算法的水下相机标定优化方法，其特征在于，
步骤3中初始化SMA算法的相关参数，初始化种群的最初位置，初始化ONP和OBL的相关参数过程为：包括种群的数量n，搜索空间维度d、最大迭代次数max_t、初始值上下界ub和lb，在搜索范围内随机选取n个个体的初始位置。5.根据权利要求1所述的基于改进的黏菌算法的水下相机标定优化方法，其特征在于，步骤4中计算每个黏菌个体的适应度，选出当前最优适应度和其所对应的位置具体为：建立相机标定问题的目标函数：其中，N是角点个数，p
ij
为图像的匹配点，p为p
ij
对应的重投影点；根据目标函数获得适应度函数以求得迭代最优个体适应度值，定义适应度函数为：其中(x，y)即通过角点提取算法得到的实际像素坐标点；(u，v)是通过相机成像关系计算得到的像素坐标点；m为角点总数。6.根据权利要求1所属的基于改进的黏菌算法的水下相机标定优化方法，其特征在于，步骤5具体为：在每次迭代的过程中，黏菌位置的更新公式如下：其中，为黏菌更新后的位置，为范围[
...

【专利技术属性】
技术研发人员：诸云，于捷平，杜帅，郭佳，代雅婷，苏岩，王建宇，黄成文渊，王阳，朱慧颖，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：