一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法和系统，所述方法步骤如下：获取水下动态场景中单目相机在不同视角下拍摄采集的场景图像数据；对所述场景图像数据中的视频帧进行特征提取，提取不同视角的场景图像数据中的特征点；根据相机的视角位置变化，基于深度估计模型对拍摄到的物体的特征提取结果进行深度估计，得到拍摄到的物体的视觉深度值；基于相机不同视角位姿参数对场景图像数据进行深度处理，使得场景图像数据中特征点物面视觉深度值最优化，得到场景深度估计图像；所述系统包括获取单元、特征提取单元、深度判断单元、深度评估单元以及配准单元。本发明专利技术能够在不需要考虑相机基线对系统精度的影响因素下完成水下场景深度评估。下完成水下场景深度评估。下完成水下场景深度评估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法和系统


[0001]本专利技术涉及计算机视觉技术，特别是一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法和系统。

技术介绍

[0002]随着人们对海洋等水域的不断探索，水下作业、海洋科学考察等活动也日益增多，为了提高水下作业的效率以及实现海洋科学考察的目的，通常采用水下作业设备辅助作业。由于水下存在着各种复杂水下场景环境，出于任务执行的需求，提高人们对水下场景的感知，需要借助计算机视觉和图像处理等技术在未知的环境中评估水下作业设备的位姿并重建场景的三维结构，基于视觉引导下更加直观的完成水下场景的观测以及基于视觉引导下完成水下作业。
[0003]而随着计算机视觉和图像处理等技术也在不断演进，现阶段，在计算机视觉和机器人领域，运动结构恢复(SFM)和同时定位与地图构建(SLAM)技术已经发展成为的研究热点。目前为了能够实现水下三维场景的重建，SLAM方法通常是基于深度相机或者双目相机实现三维场景的稠密重建，但是这类方法的缺点很明显，过度依赖硬件设备，导致实际应用场景受限。尤其是使用双目相机的双目系统需要使用一个立本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取水下动态场景中的传感器数据，所述传感器数据为单目相机在不同视角下拍摄采集的场景图像数据；(2)对所述场景图像数据中的视频帧进行特征提取，提取不同视角的场景图像数据中的特征点，得到每一视频帧中拍摄到的物体的特征提取结果；(3)根据相机的视角位置变化，基于深度估计模型对拍摄到的物体的特征提取结果进行深度判断，得到拍摄到的物体的视觉深度值；(4)基于相机不同视角位姿参数对场景图像数据进行深度处理，使得场景图像数据中特征点物面视觉深度值最优化，得到场景深度估计图像。2.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法，其特征在于，步骤(1)所述的场景图像数据为单目相机搭载于水下设备或水下机器人进入水下动态场景，以不同旋转视角拍摄场景中的图像数据。3.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法，其特征在于，步骤(1)所述的场景图像数据中每一视频帧图像均对应所述单目相机的一个视角，对所述场景图像数据中的视频帧进行特征提取，提取不同视角的场景图像数据中的特征点时，对获取的传感器数据进行预处理，对预处理后的场景图像进行特征点检测，提取获得每一视角的场景图像数据中的特征点。4.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法，其特征在于，步骤(2)所述的计算场景图像数据中各个像素的兴趣值的方法具体为：(2.1)获取单目相机采集的多视角位姿的场景图像数据，对获取的场景图像数据进行灰度化处理；(2.2)运用Moravec算子计算场景图像数据中各个像素的兴趣值：以每一个像素作为目标像素的中心，在设定大小的n
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n的像素点窗口内，计算每一个像素与邻近像素的灰度方差，将灰度方差大于设定方差阈值的像素点作为灰度变化明显的特征点；Moravec算子计算场景图像数据中每一个像素四周邻近像素的灰度方差，选择灰度方差符合设定方差阈值的像素点作为获取的场景图像数据的特征点；其中，每一个像素四周邻近像素包括目标像素点水平、垂直以及两个对角线方向上邻近像素点；(2.3)将兴趣值大于给定经验阈值的像素作为候选点，在设定大小的像素点窗口内，将所述候选点中兴趣值最大者作为该窗口区域的特征点，获得所述场景图像数据的灰度变化明显的特征点。5.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法，其特征在于，步骤(3)所述的深度估计模型的训练方法具体为：(3.1)利用单目相机拍摄采集水下动态场景中的场景图像数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王红茹，刘朝，王佳，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：