【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水下图像处理，特别涉及一种利用惯导信息矫正的水下图像配准方法。
技术介绍
1、水下图像配准技术，是针对两幅来自于同一成像设备不同时间和地点或者不同成像设备在同一时间和地点采集的水下图像，以其中一幅图像作为参考来寻找一种或者一系列空间变换关系，使得另一幅图像经过空间变换后，两幅图像之间相对应的点在空间上达到基本一致的一种技术。水下图像配准技术在水利设施检修和水下设施常见的缺陷进行评估具有重大意义，因为拼接出的缺陷完整图像是评估缺陷的重要参考。现有技术中对连续采集的水下图像进行配准时，容易出现的畸变，且由于特征点少而容易导致的配准失败。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，该方法填补了利用惯导信息优化图像配准领域的空白，解决了现有技术中对连续采集的水下图像进行配准时出现的畸变和由于特征点少而导致的配准失败的情况。
2、本专利技术通过以下技术方案实现：
3、一种利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，包括以下步骤：
4、步骤s1：通过水下相机采集视频数据，并同步采集载体的惯导数据；
5、步骤s2：建立时间戳，将视频数据帧与惯导数据帧均与时间戳对应，使惯导数据与视频数据组合形成同一信息流；
6、步骤s3：根据步骤s2中视频数据帧与惯导数据帧建立的一一对应关系，利用每帧视频数据所对应的惯导数据帧对当前视频数据帧的图像进行矫正；
7、步骤s4：对矫正后的图
8、若匹配对的个数≥n，则执行步骤s5；
9、若匹配对的个数＜n，则执行步骤s6；
10、步骤s5：利用矫正后的图像中所提取的特征点与待匹配的图像进行配准拼接；
11、步骤s6：依据在视频数据中获取图像帧时，所对应的相机参数与当前的采集载体的惯导数据基本成线性的关系，基于前一时刻图像帧，并利用线性关系进行图像反演，最后对两幅图像进行配准拼接。
12、进一步的，还包括步骤s7：利用不同特征点提取算法进行实验验证。
13、进一步的，所述步骤s2具体包括：
14、依据视频数据中视频帧的采集时间建立时间戳，通过时间插值法将惯导数据帧与视频帧所对应的时间戳进行同步校准，将惯导信息帧与视频数据帧一一对应，使惯导数据与视频数据组合形成同一信息流。
15、进一步的，所述步骤s3中，利用每帧视频数据所对应的惯导数据帧对当前视频数据帧的图像进行矫正的图像矫正公式为：
16、
17、其中，f为水下相机的焦距，(x，y)为原始相机中视频图像中的任意一个像素点的坐标；r(h)为原始相机偏移距离的平移矩阵，r(γ)，r(β)，r(α)为原始相机姿态的旋转矩阵，分别为偏航角、滚转角、俯仰角的旋转矩阵；(x，y)为当前图像帧中像素点校正后的坐标。
18、进一步的，所述步骤s4中匹配对的定义为：在特征向量空间中根据特征点的特征向量判断两个特征点之间距离，在距离小于阈值0.01的相似特征点中的最小距离值点，即为当前特征点的最佳匹配点，组成匹配对。
19、进一步的，所述步骤s5具体包括：获得至少n个匹配对后，计算出单应性矩阵，然后通过单应性矩阵，几何变换待配准图像，重复迭代直至完成矫正后的图像与待匹配的图像的配准拼接。
20、进一步的，所述步骤s6具体包括：
21、利用惯导与相机存在固定相对位姿关系，获取惯导与相机位姿变换矩阵，根据相机外参与载体惯导数据可以相互推演，推演公式如下：
22、riric＝ricrc；其中ri代表两个时刻点的惯导位姿变换矩阵，rc代表两个时刻点的相机位姿变换矩阵，ric代表两者相对位姿变换矩阵，因ric相对固定，故基于前一时刻图像帧，可以推演出当前时刻图像帧，最后对两幅图像进行配准拼接。
23、进一步的，所述步骤s4中特征点提取算法可以为sift算法、surf算法和orb算法中的任意一种。
24、进一步的，所述预设值n为8。
25、相比于现有技术，本专利技术的优点在于：
26、1、本专利技术填补了利用惯导信息优化图像配准领域的空白，能够在水下图像处理的图像配准领域中，优化配准方法，解决了现有技术中对连续采集的水下图像进行配准时出现的畸变和由于特征点少而导致的配准失败的情况。用户可以通过扩展多维惯导信息，进而获得更为准确和拥有鲁棒性的图像配准结果。
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1.一种利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，还包括步骤S7：利用不同特征点提取算法进行实验验证。
3.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，所述步骤S3中，利用每帧视频数据所对应的惯导数据帧对当前视频数据帧的图像进行矫正的图像矫正公式为：
5.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，所述步骤S4中匹配对的定义为：在特征向量空间中根据特征点的特征向量判断两个特征点之间距离，在距离小于阈值0.01的相似特征点中的最小距离值点，即为当前特征点的最佳匹配点，组成匹配对。
6.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：获得至少N个匹配对后，计算出单应性矩阵，然后通过单应性矩阵，几何变换待配准图像，重复迭代直至完成矫正后的图像与待匹配的
7.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括：
8.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，所述步骤S4中特征点提取算法可以为SIFT算法、SURF算法和ORB算法中的任意一种。
9.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，所述预设值N为8。
...【技术特征摘要】
1.一种利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，还包括步骤s7：利用不同特征点提取算法进行实验验证。
3.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，所述步骤s3中，利用每帧视频数据所对应的惯导数据帧对当前视频数据帧的图像进行矫正的图像矫正公式为：
5.根据权利要求1所述的利用惯导信息矫正的水下图像配准方法，其特征在于，所述步骤s4中匹配对的定义为：在特征向量空间中根据特征点的特征向量判断两个特征点之间距离，在距离小于阈值0.01...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏世峰，王吉松，
申请(专利权)人：慧芯加苏州智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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