摘?要?隨著我國海洋戰(zhàn)略的提出，對(duì)于海洋觀測(cè)技術(shù)和裝備的需求日趨迫切。針對(duì)現(xiàn)有水下成像系統(tǒng)無法實(shí)現(xiàn)精確三維測(cè)量這一難題，該文提出了一種基于雙目立體視覺原理的水下三維測(cè)量系統(tǒng)研究方法，并對(duì)其可行性進(jìn)行了驗(yàn)證。針對(duì)水下成像過程存在的水體界面折射問題，該文提出了相應(yīng)的相機(jī)成像模型及系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定方法，建立了防水深度達(dá)30m的雙目水下測(cè)量及照明裝置，并在水池、近海條件下進(jìn)行了實(shí)地測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在水體條件較好的情況下，系統(tǒng)觀測(cè)距離可達(dá)8m以上，有效測(cè)量距離為0.5～4.5m，在0.5m和4.5m距離處的測(cè)量誤差分別為2mm和20mm。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了水下雙目成像模型、立體標(biāo)定、測(cè)量模型等方法的有效性和精確性，可為水下檢修作業(yè)等海洋工程行業(yè)提供一種有效的三維測(cè)量技術(shù)手段。

1引??言

    作為海洋研究的一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)，水下視覺測(cè)量技術(shù)已經(jīng)得到眾多研究者的關(guān)注。國外的研究者較早展開了水下測(cè)量方面的研究，國內(nèi)起步稍晚，但也取得了豐碩的研究成果。如中國研制的“蛟龍?zhí)枴鄙顫摍C(jī)器人、中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所的水下機(jī)器人、加拿大的Sea-wolf3水下機(jī)器人和日本的“海溝號(hào)”水下機(jī)器人等，這些水下設(shè)備無一例外地搭載了視覺設(shè)備，并構(gòu)建視覺測(cè)量系統(tǒng)。目前使用的水下探測(cè)技術(shù)主要有水聲學(xué)和水光學(xué)兩大類。其中，水光學(xué)中水下視覺技術(shù)發(fā)展晚于其他水下探測(cè)技術(shù)，但由于其低成本、高精度、高分辨率等優(yōu)良特點(diǎn)受到研究者的青睞。國內(nèi)外學(xué)者對(duì)此展開了深入的探索和研究。光在水下有獨(dú)特的傳播特性，海水對(duì)0.47～0.58μm波段內(nèi)藍(lán)綠光的衰減比其他短波長(zhǎng)的光衰減要小得多[1]。光波在水中會(huì)被吸收，也會(huì)發(fā)生散射，因此光波在水中的衰減相當(dāng)快，且衰減程度和傳播

    距離呈指數(shù)關(guān)系。由于水下環(huán)境復(fù)雜，存在水對(duì)光的散射和吸收、水體自身的流動(dòng)、水中的懸浮顆粒以及各種浮游生物等因素的干擾，水下光源會(huì)衰減直至消失，這是水下成像需要考慮并解決的關(guān)鍵問題之一。光在不同水質(zhì)的傳播特性對(duì)成像品質(zhì)有較大影響。很多學(xué)者研究了不同水質(zhì)(如泳池、水族箱、近海海水等)中相機(jī)的成像情況，結(jié)論是在渾濁度低、照明度適中的環(huán)境下，視覺測(cè)量能夠取得更高的精度本文針對(duì)水下三維測(cè)量的需求，搭建了水下雙目立體視覺系統(tǒng)，對(duì)水下光線散射、折射、吸收等問題展開討論，并對(duì)在空氣、池塘、近海等不同環(huán)境中的相機(jī)成像、雙目相機(jī)標(biāo)定、系統(tǒng)測(cè)量等問題進(jìn)行了研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在水下環(huán)境中，系統(tǒng)成像距離高達(dá)8m，有效測(cè)量范圍為0.5～4.5m，測(cè)量誤差小于2cm。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了成像模型、立體標(biāo)定、測(cè)量模型等方法的可靠性，水下測(cè)量結(jié)果符合預(yù)期的技術(shù)指標(biāo)。

2相關(guān)研究進(jìn)展

    針對(duì)水質(zhì)的差異、水上成像與水下成像的區(qū)別，水下視覺測(cè)量主要從圖像增強(qiáng)、相機(jī)標(biāo)定、畸變模型等方面著手對(duì)現(xiàn)有水上測(cè)量模型進(jìn)行了改進(jìn)。視覺測(cè)量完全依賴于圖像質(zhì)量的高低，圖像復(fù)原成了圖像預(yù)處理的首選操作。Sanchez-Ferreira等研究中首先進(jìn)行圖像復(fù)原，然后再進(jìn)行后續(xù)標(biāo)定、匹配、測(cè)量等操作并得到了預(yù)期的測(cè)量結(jié)果。相機(jī)標(biāo)定是視覺測(cè)量中的關(guān)鍵步驟之一，水下視覺測(cè)量的標(biāo)定需要考慮光在水下的傳播特性。等基于張氏標(biāo)定法[9]，結(jié)合Jean-YvesBouguet滅點(diǎn)標(biāo)定方法，建立了綜合考慮徑向畸變和切向畸變的水下相機(jī)非線性數(shù)學(xué)模型，獲取了更高精度的參數(shù)和平均誤差更小的重投影誤差。由于水的流動(dòng)性較強(qiáng)，流動(dòng)過程中的水可能導(dǎo)致圖像運(yùn)動(dòng)模糊、光路變化等問題，從而得到錯(cuò)誤的測(cè)量結(jié)果。Pang等針對(duì)靜態(tài)水池和動(dòng)態(tài)水流環(huán)境分別采用不同的標(biāo)定方法，在兩種狀態(tài)下均得到了有效的標(biāo)定參數(shù)和測(cè)量結(jié)果，但是水流變化多端，無法預(yù)測(cè)，因此面對(duì)不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的水流采用不同的標(biāo)定方法適用場(chǎng)景有限。隨著研究的深入，研究成果也逐步落地，越來越多基于雙目視覺的水下三維重建、水下跟蹤定位、水下目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別等應(yīng)用層出不窮。Massot-Campos等[12]對(duì)比了結(jié)構(gòu)光和雙目立體視覺在水下環(huán)境下的三維重建，也有研究者將雙目視覺應(yīng)用于水下洞穴、水底地形的探測(cè)和三維重建[13,14]。潛水、捕魚、測(cè)繪等水下活動(dòng)日漸頻繁，水下目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤監(jiān)控的應(yīng)用也日趨成熟，如潛水人員位姿監(jiān)測(cè)、魚群監(jiān)測(cè)、珊瑚礁監(jiān)測(cè)等。Xu等[15]建立基于混合高斯模型的目標(biāo)識(shí)別模型，提取目標(biāo)圖像中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，從而獲得目標(biāo)的位置和朝向。Chavez等[16]將雙目視覺應(yīng)用于水下環(huán)境中場(chǎng)景或物體的三維點(diǎn)云，并結(jié)合LSTM-RNN監(jiān)測(cè)算法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)潛水人員姿態(tài)，確保潛水人員生命安全。水下機(jī)器人廣泛應(yīng)用于水下測(cè)繪、海洋資源勘探、海洋生物探測(cè)等方面，而自主水下機(jī)器人則需要更多外部信息輔助自身的定位、導(dǎo)航、運(yùn)動(dòng)控制。Carrasco等[17]使用雙目視覺構(gòu)建了SLAM系統(tǒng)，并且取得了優(yōu)于IMU和GPS的定位、導(dǎo)航和控制效果。水下機(jī)器人的伺服控制大多依賴于視覺定位，研究者將雙目視覺技術(shù)應(yīng)用于水下機(jī)器人的研制，目的是獲取水下目標(biāo)的位置、姿態(tài)，控制機(jī)械臂對(duì)目標(biāo)進(jìn)行抓取[18-21]。Bruno等[22]將雙目視覺和結(jié)構(gòu)光技術(shù)結(jié)合，構(gòu)建了用于水下近場(chǎng)三維重建的測(cè)量系統(tǒng)(如珊瑚礁監(jiān)控、水下遺址建模)；并且研究了不同渾濁度的水下環(huán)境中的重建問題。調(diào)研結(jié)果表明，結(jié)構(gòu)光能有效克服高渾濁水質(zhì)中的強(qiáng)散射、強(qiáng)吸收問題，獲得高質(zhì)量的三維重建結(jié)果。綜上所述，基于雙目視覺的水上視覺測(cè)量技術(shù)基礎(chǔ)研究涉及范圍較廣。由于雙目測(cè)量具有準(zhǔn)確、高效的特點(diǎn)，雙目測(cè)量技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到水下三維重建、水下目標(biāo)檢測(cè)、水下定位導(dǎo)航等各個(gè)方面。盡管水下雙目視覺得到了廣泛而又深入的研究，但由于水下成像特性導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降、模型退化的問題還沒有得到完全解決。

3雙目立體視覺模型

    相機(jī)通常使用針孔相機(jī)模型表征相機(jī)的成像過程。如圖1所示，使用帶有小孔的板遮擋在成像平面與物體之間，屏幕上會(huì)形成物的倒像。其中，像的大小會(huì)隨遮擋板的前后移動(dòng)而變化。針孔相機(jī)模型表達(dá)為：

     其中，f為小孔到成像平面的距離；Z為相機(jī)到物體的距離；X為物體的長(zhǎng)度；x為成像平面上物體的長(zhǎng)度。

     為了更好地描述物體三維信息到圖像的轉(zhuǎn)換過程，采用如圖2所示的世界坐標(biāo)系O w - X w Y w Z w、相機(jī)坐標(biāo)系O c - X c Y c Z c、圖像像素坐標(biāo)系和圖像物理坐標(biāo)系來簡(jiǎn)化復(fù)雜的轉(zhuǎn)換過程。其中，世界坐標(biāo)系是自由確定的三維空間坐標(biāo)系。在實(shí)際應(yīng)用中，世界坐標(biāo)系通常與相機(jī)坐標(biāo)系一致。

圖2坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換

Fig.2Transformationbetweencoordinatesystem

    相機(jī)坐標(biāo)系中Xc和Yc平行于成像平面，Zc與成像平面垂直。圖像像素坐標(biāo)系  O -uv是以圖像本身左上角O ₀為原點(diǎn)的一個(gè)平面坐標(biāo)系，uv值分別代表像素坐標(biāo)值，即像素所在圖像中的行數(shù)和列數(shù)，單位是像素。圖像物理坐標(biāo)系是以相機(jī)光軸和成像平面垂直相交的點(diǎn)為原點(diǎn)的平面坐標(biāo)系，xy軸(單位是毫米)分別與像素坐標(biāo)系的uv軸平行。實(shí)現(xiàn)世界坐標(biāo)系到圖像像素坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換就是建立空間三維點(diǎn)到圖像二維點(diǎn)之間的聯(lián)系。世界坐標(biāo)系上的一點(diǎn)P(Xw,Yw,Zw)轉(zhuǎn)換到相機(jī)坐標(biāo)系上的點(diǎn)P(Xc,Yc,Zc)可通過坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)和平移實(shí)現(xiàn)，轉(zhuǎn)換模型如公式(2)所示。

     其中，R為一個(gè)3×3的旋轉(zhuǎn)矩陣；T為平移向量；0＝[000]。相機(jī)坐標(biāo)系上一點(diǎn)Pc(Xc,Yc,Zc)可通過針孔模型變換到圖像坐標(biāo)系上一點(diǎn)pI(x,y)。其中，x、y的計(jì)算方式分別如公式(3)、(4)所示。

使用齊次坐標(biāo)系和矩陣可以表示為：

    其中，fx、fy為相機(jī)的等效焦距。綜上所有變換，從世界坐標(biāo)系中一點(diǎn)P(Xw,Yw,Zw)到圖像坐標(biāo)系中一點(diǎn)p(u,v)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系可表示為：

     其中，M1為相機(jī)內(nèi)參數(shù)(fx,fy,cx,cy,dx,dy)，dx、dy分別表示x和y方向上單個(gè)像素的物理長(zhǎng)度；M2為相機(jī)外參數(shù)，包含參數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T。

     立體視覺中理想的相機(jī)排列關(guān)系是成像平面前向?qū)?zhǔn)，光軸平行。圖3為立體視覺模型，兩個(gè)相機(jī)固定在同一軸線上，相機(jī)的基線距離為b。f表示相機(jī)焦距；P(Xw,Yw,Zw)表示場(chǎng)景中的一點(diǎn)；pl(xl,yl)表示P投影到左相機(jī)圖像上的點(diǎn)；pr(xr,yr)表示P投影到右相機(jī)圖像上的點(diǎn)。圖像立體校正之后可得yl＝y(tǒng)r，(xl－xr)就是P點(diǎn)在左、右圖像上的視差。

圖3立體視覺模型

Fig.3Stereovisionmodel

    在立體視覺模型中，除了標(biāo)定獲取每個(gè)相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，還需要獲取兩個(gè)相機(jī)之間的位置關(guān)系。在單個(gè)相機(jī)的標(biāo)定過程中，可以獲得左、右相機(jī)與世界坐標(biāo)系之間轉(zhuǎn)換關(guān)系(外參數(shù))。左相機(jī)的外參數(shù)為旋轉(zhuǎn)矩陣Rl和平移向量Tl，假設(shè)左相機(jī)的外參數(shù)為旋轉(zhuǎn)矩陣Rr和平移向量Tr。因此，假設(shè)世界坐標(biāo)系中一個(gè)點(diǎn)P在x軸上的坐標(biāo)是xw，xl和xr分別表示點(diǎn)P在左、右相機(jī)坐標(biāo)系X軸上的坐標(biāo)，可以得到：

由此，左、右相機(jī)的位置關(guān)系可以通過R0和T0表達(dá)為：

4水下雙目立體世界系統(tǒng)水下成像分析

    光在水下傳播與空氣傳播存在差異，Mcglamery[23]和Jaffe[24]對(duì)水下成像做了細(xì)致的研究。圖4所示為Jaffe[24]文中提出的水下環(huán)境中的光線傳播模型，提出了水下圖像光量由直接反射光、前向散射光和后向散射光三種光分量疊加生成的觀點(diǎn)。其中，直接反射光經(jīng)過物體對(duì)光線的反射和水的吸收后到達(dá)成像平面的光分量；前向散射光是物體反射后的光經(jīng)過水中懸浮物和水的吸收后到達(dá)成像平面的光分量；后向散射光是光源發(fā)出的光經(jīng)過水中懸浮物和水的吸收到達(dá)成像平面的光分量。

圖4水下環(huán)境中的光線傳播^[24]

Fig.4Lightpropagationinunderwaterenvironment^[24]

    在水下使用相機(jī)時(shí)，將相機(jī)放置在密封防水罩中，由于防水罩與水、防水罩與空氣傳輸介質(zhì)差異，光線從水中進(jìn)入防水罩時(shí)會(huì)發(fā)生折射，光線從防水罩進(jìn)入空氣中時(shí)也會(huì)發(fā)生折射。由于光線在防水罩處發(fā)生兩次折射，且防水罩厚度較薄(可忽略不計(jì))，因此將水中的成像過程簡(jiǎn)化為如圖5所示。其中，防水罩所在平面與相機(jī)成像平面平行，世界坐標(biāo)系下一點(diǎn)P(Xw,Yw,Zw)反射的光線與防水罩相交于點(diǎn)O(xr,yr,zr)，光線在O點(diǎn)發(fā)生折射，通過鏡頭最后在成像平面p(u,v)點(diǎn)成像。假設(shè)防水罩表面與成像平面平行，防水罩到相機(jī)鏡頭的距離為d，相機(jī)焦距為f(αw,βw,γw)T和(αa,βa,γa)T分別為入射光線發(fā)生折射前后的方向向量，與分別為光線在空氣、水中與光軸的夾角，如果折射平面與相機(jī)光軸垂直，那么光軸在相機(jī)坐標(biāo)系下的方向向量為(0,0,1)T。

圖5水下成像分析

Fig.5Analysisofunderwater-imaging

光線折射前、后方向向量之間的關(guān)系表示為：

其中，k1和k2可根據(jù)Snell定律和角度轉(zhuǎn)換關(guān)系^[25]求得。

因此，將(10)、(11)代入(9)整理簡(jiǎn)化后，光線折射前后光線方向向量之間的關(guān)系表

示為：

假設(shè)(xu,yu)T是成像點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的二維物理坐標(biāo)，入射光線發(fā)生折射后的方向向量可表示為：

由此入射光線折射前的方向向量，與成像點(diǎn)二維物理坐標(biāo)之間的關(guān)系為：

物體在相機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)可表示為：

其中，(xr,yr,zr)T表示入射光線與折射平面的交點(diǎn)。在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為：

其中，d為防水罩到相機(jī)鏡頭的距離。通過聯(lián)立公式(12)～(16)可得公式(17)，即加了防水罩的相機(jī)在水下拍攝的成像過程，光線傳播從水介質(zhì)到玻璃防水罩介質(zhì)發(fā)生一次折射，從玻璃防水罩到空氣介質(zhì)中發(fā)生一次折射。由于防水罩較薄，且在玻璃防水罩上發(fā)生兩次折射，所以玻璃防水罩的折射影響可以忽略。

5水下雙目成像實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

    實(shí)驗(yàn)中采用SV-16HR水下彩色相機(jī)、EasierCAPUSB圖像采集卡、LED補(bǔ)光燈、信號(hào)傳輸線纜、電源轉(zhuǎn)換器、固定支架等設(shè)備搭建雙目測(cè)量系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)裝置實(shí)物組成如圖6所示。其中，相機(jī)工作電壓為5V；LED補(bǔ)光燈工作電壓為12V；圖像采集卡的工作電壓為5V，圖像分辨率為640×480像素，采集幀率為30幀/秒；信號(hào)傳輸線纜長(zhǎng)10m；電源轉(zhuǎn)換器提供12V電壓輸出。圖7為本系統(tǒng)在泳池中測(cè)試的現(xiàn)場(chǎng)情況。

圖6實(shí)驗(yàn)裝置組成部分

Fig.6Experimentalfacilityparts

    圖8為水下相機(jī)在4種不同環(huán)境中采集的圖像。分別為實(shí)驗(yàn)室(無水環(huán)境)、泳池、池塘、近海海水4種不同環(huán)境下目標(biāo)物體距離相機(jī)約為1m時(shí)的成像情況。由于水質(zhì)問題引起的成像差異顯而易見，池塘和近海海水水質(zhì)太差，目標(biāo)成像距離較短，立體視覺測(cè)量相關(guān)實(shí)驗(yàn)沒有完成。圖9和圖10分別為水上(實(shí)驗(yàn)室)和水下(泳池)環(huán)境中測(cè)量目標(biāo)距相機(jī)不同距離的成像結(jié)果。

6水下雙目系統(tǒng)測(cè)量實(shí)驗(yàn)

    采用6×4(10.9cm)尺寸的棋盤格標(biāo)定板對(duì)相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。由于池塘和近海海水中成像效果不佳，在此僅提供實(shí)驗(yàn)室和泳池中的集成技術(shù)相機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

6.1系統(tǒng)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    使用立體視覺測(cè)量裝置采集棋盤格在相機(jī)前方不同角度、不同傾斜度的圖像共20幅，而后通過本文第2部分介紹的模型進(jìn)行計(jì)算，得到兩個(gè)相機(jī)與每幅圖像上棋盤格之間的位置關(guān)系，從而確定兩個(gè)相機(jī)之間的位置關(guān)系，最終確定立體視覺測(cè)量系統(tǒng)的內(nèi)外參數(shù)。整個(gè)標(biāo)定過程包括原始圖像采集、棋盤格角點(diǎn)提取、單目標(biāo)定、立體標(biāo)定等步驟。圖11(a)為在泳池中采集的16幅不同的標(biāo)定板圖像，圖11(b)為16幅標(biāo)定板圖像的角點(diǎn)提取結(jié)果。圖12(a)、(b)分別為實(shí)驗(yàn)室采用(a)1.4m(b)2.2m(c)3.2m(d)3.9m(e)4.6m(f)5.6m(a)原始圖像(b)棋盤格角點(diǎn)提取(a)原始圖像(b)棋盤格標(biāo)定圖像的16幅標(biāo)定板圖像及其角點(diǎn)提取結(jié)果。

表1中所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)是兩種環(huán)境中獲得的相機(jī)標(biāo)定結(jié)果。水上標(biāo)定得到的參數(shù)與水下標(biāo)定得到的參數(shù)存在較大差異，由此可知，直接使用水上標(biāo)定的參數(shù)進(jìn)行水下測(cè)量是不可行的。從標(biāo)定結(jié)果中選取相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)應(yīng)用于圖像畸變校正和立體校正，校正結(jié)果如圖13所示。圖13(a)、(b)分別為水上和水下環(huán)境中的校正圖像。為了方便觀察，圖像中添加了對(duì)齊線，如圖13中所標(biāo)注的pl、pr為同一目標(biāo)位置分別在左、右校正圖像上的成像點(diǎn)，pl、pr位于左、右校正圖像的同一條對(duì)齊線上。

表1相機(jī)標(biāo)定結(jié)果

Table1Resultofcameracalibration

6.2系統(tǒng)測(cè)量誤差評(píng)估結(jié)果

    本文采用的誤差測(cè)量方法是，先測(cè)量標(biāo)定板n個(gè)角點(diǎn)的空間位置，然后計(jì)算相鄰兩個(gè)角點(diǎn)之間的距離di，相鄰角點(diǎn)之間的實(shí)際距離為10.9cm(即棋盤格單個(gè)方格的邊長(zhǎng))，分別通過公式(22)、(23)計(jì)算最大誤差和平均誤差。

    在測(cè)量裝置前方，以不同位置、不同角度和不同距離放置棋盤格標(biāo)定板，測(cè)量棋盤格標(biāo)定板上每個(gè)角點(diǎn)的空間位置，并計(jì)算測(cè)量誤差。圖14為在水下、水上環(huán)境中得到的測(cè)量誤差。從誤差測(cè)量結(jié)果中可以得到，當(dāng)測(cè)量距離小于3.8m時(shí)，測(cè)量誤差小于1cm；當(dāng)測(cè)量距離為3.8～4.5m時(shí)，測(cè)量誤差小于2cm；當(dāng)測(cè)量距離為5m時(shí)，系統(tǒng)的最大誤差已經(jīng)大于2cm。隨著測(cè)量距離的增大，誤差迅速增大，且水上測(cè)量誤差上升趨勢(shì)比水下測(cè)量誤差更明顯。由于本系統(tǒng)水下相機(jī)所采集的圖像分辨率僅為640×480像素，在測(cè)量距離增加的情況下，標(biāo)定板在圖像中的成像區(qū)域減少，標(biāo)定板角點(diǎn)提取難度加大，角點(diǎn)誤提取導(dǎo)致角點(diǎn)誤匹配的數(shù)量增加，從而導(dǎo)致隨著測(cè)量距離的增加，測(cè)量誤差迅速增加。水上和水下環(huán)境中的誤差測(cè)量曲線相差不大，說明水下成像理論的加入以及水下標(biāo)定方法的加持，使水下雙目視覺系統(tǒng)達(dá)到了與水上測(cè)量可媲美的測(cè)量結(jié)果，從而表明本文方法的有效性。結(jié)果表明，本系統(tǒng)在誤差小于2cm的情況下，有效測(cè)量范圍是0.5～4.5m。

    由上述成像實(shí)驗(yàn)、標(biāo)定實(shí)驗(yàn)和誤差測(cè)量實(shí)驗(yàn)得到了雙目測(cè)量系統(tǒng)的成像距離、標(biāo)定參數(shù)、有效測(cè)量距離和測(cè)量誤差，結(jié)果如表2所示。由于池塘和近海海水成像距離受限，其測(cè)量范圍和測(cè)量誤差未能進(jìn)行正常測(cè)量。在保證測(cè)量誤差不大于2cm的情況下，雙目測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量指標(biāo)如表2所示。

6.3系統(tǒng)實(shí)物測(cè)量結(jié)果

6.3.1六角螺絲刀長(zhǎng)度測(cè)量

     如圖15(a)所示，六角螺絲刀實(shí)際長(zhǎng)度為17.2cm。如圖15(b)所示，在泳池中距離相機(jī)3.2m處，測(cè)量的六角螺絲刀長(zhǎng)度為17.5cm，與實(shí)際長(zhǎng)度相差0.3cm。如圖15(c)所示，在水上(實(shí)驗(yàn)室)距離相機(jī)1.1m處，測(cè)量的六角螺絲刀長(zhǎng)度為17.9cm，與實(shí)際長(zhǎng)度相差0.7cm。水下測(cè)量結(jié)果與水上測(cè)量結(jié)果相差0.4cm。

6.3.2標(biāo)定板測(cè)量

    如圖16(a)所示，標(biāo)定板距離相機(jī)2.4m處，五個(gè)方格的長(zhǎng)度測(cè)量結(jié)果為54.9cm，與方格實(shí)際長(zhǎng)度(54.5cm)相差0.4cm。如圖16(b)所示，在水上(實(shí)驗(yàn)室)標(biāo)定板距離相機(jī)2.9m處，五(a)六角螺絲刀實(shí)際長(zhǎng)度(b)六角螺絲刀測(cè)量結(jié)果(水下)(c)六角螺絲刀測(cè)量結(jié)果(水上)個(gè)方格的長(zhǎng)度測(cè)量結(jié)果為55.9cm，與實(shí)際長(zhǎng)度相差1.4cm。水下測(cè)量結(jié)果與水上測(cè)量結(jié)果相差1cm。

6.3.3泳圈測(cè)量

    圖17(a)為泡沫游泳圈內(nèi)徑和外徑的實(shí)際距離：外徑為60cm，內(nèi)徑為39cm。如圖17(b)所示，泡沫游泳圈在水下距離相機(jī)4.4m處，泳圈外徑測(cè)量結(jié)果是59.78cm，與其實(shí)際長(zhǎng)度相差0.22cm。

6.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    6.3節(jié)中所展示的六角螺絲刀、標(biāo)定板測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在測(cè)量誤差允許的范圍內(nèi)，本系統(tǒng)在水上和水下均能獲得準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果；而根據(jù)泳圈的水下測(cè)量結(jié)果與泳圈實(shí)際長(zhǎng)度進(jìn)行對(duì)比，測(cè)量誤差僅0.22cm，進(jìn)一步驗(yàn)證了本系統(tǒng)水下測(cè)量結(jié)果的可靠性。雖然水下測(cè)量相關(guān)工作已有不少的研究成果，但這些工作使用不同的相機(jī)，在不同的測(cè)試環(huán)境下，采用不同的測(cè)量原理，對(duì)水下物體進(jìn)行三維測(cè)量或者三維重建。由于實(shí)際實(shí)驗(yàn)過程中的差異，不同工作呈現(xiàn)的測(cè)量效果差異較大。表3展示了一些具有代表性的水下三維測(cè)量工作，Sanchez-Ferreira等[5]使用的相機(jī)分辨率為800×480像素，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果中多數(shù)測(cè)量點(diǎn)的誤差在0.6cm左右，由于相機(jī)視場(chǎng)受限，某些測(cè)量點(diǎn)的誤差達(dá)到了10cm。Bruno等[22]使用高分辨(3872×2592像素)相機(jī)搭建雙目視覺系統(tǒng)，并使用結(jié)構(gòu)光作為圖像匹配特征，在實(shí)驗(yàn)室水池中(3m×2m×0.7m)使用不同水質(zhì)的水進(jìn)行物體三維重建實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，在空氣中的重建結(jié)果最佳，隨著水質(zhì)渾濁度的增加，結(jié)構(gòu)光在水中被散射和吸收的光分量增加，三維重建得到的點(diǎn)云越來越稀疏。這表明，結(jié)構(gòu)光在水下環(huán)境中的散射和吸收會(huì)增加基于結(jié)構(gòu)光的三維重建方法的局限性。Massot-Campos等[12]結(jié)合了單目結(jié)構(gòu)光方法與雙目立體視覺方(a)泡沫游泳圈外徑、內(nèi)徑長(zhǎng)度(b)泡沫游泳圈外徑測(cè)量(水下)

表3與其他方法的對(duì)比

Table3Comparisonwithrelatedwork

    注：“*”表示單個(gè)測(cè)量距離下得到的測(cè)量誤差，文中未給出測(cè)量范圍法：雙目視覺設(shè)備是PGRBumblebee2立體相機(jī)，該設(shè)備由兩個(gè)1024×768像素的彩色相機(jī)組成，單目結(jié)構(gòu)光設(shè)備由一個(gè)激光投射器和一個(gè)1920×1440像素的相機(jī)組成。在4m×3m×2m的水池中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，分別使用兩套設(shè)備對(duì)同一場(chǎng)景進(jìn)行三維重建，并對(duì)重建出來的兩組點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，雙目設(shè)備能夠獲取更多、更全面的點(diǎn)云，但是缺少細(xì)節(jié)；而單目結(jié)構(gòu)光設(shè)備能夠獲取更為精確的細(xì)節(jié)部分，但只能獲取有限數(shù)量的點(diǎn)云且缺少物體表面的顏色。綜上，基于雙目結(jié)構(gòu)光測(cè)量原理的系統(tǒng)測(cè)量誤差較小，但由于結(jié)構(gòu)光在水下環(huán)境中的散射和吸收導(dǎo)致其測(cè)量范圍受限；基于傳統(tǒng)雙目結(jié)構(gòu)光的系統(tǒng)測(cè)量誤差較大，但測(cè)量范圍較廣。本文采用的水下標(biāo)定與折射補(bǔ)償相結(jié)合的標(biāo)定方法，不受結(jié)構(gòu)光投射范圍受限的影響，從而大大降低了雙目立體視覺系統(tǒng)的測(cè)量誤差，增大了系統(tǒng)的有效測(cè)量范圍。

7總結(jié)與展望

    本文介紹了一種水下幾何測(cè)量的方法，搭建了一套水下立體視覺測(cè)量系統(tǒng)，水上、水下兩種環(huán)境均可使用。相機(jī)水上成像距離10m，水下成像距離8m，測(cè)量范圍為0.5～4.5m，測(cè)量誤差小于2cm。對(duì)不同的水質(zhì)環(huán)境進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，并采用不同的圖像預(yù)處理方法克服了水下光源不足、光照不均勻、水質(zhì)惡劣等問題。最終得到了在不同水質(zhì)下均能良好工作的三維測(cè)量系統(tǒng)，具有較高的實(shí)用價(jià)值。本文從水下成像出發(fā)，以傳統(tǒng)雙目視覺測(cè)量技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)水下雙目測(cè)量技術(shù)進(jìn)行探索，探討了水下與水上標(biāo)定的差異，是對(duì)水下視覺測(cè)量技術(shù)的一次有益探索。在誤差允許的情況下，水上與水下測(cè)量實(shí)驗(yàn)都達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。盡管實(shí)驗(yàn)結(jié)果滿足了當(dāng)前需求，但在系統(tǒng)搭建和實(shí)驗(yàn)過程中暴露了很多亟待解決的問題。未來研究中，將著手并解決以下幾個(gè)問題：提高成像品質(zhì)、改進(jìn)相機(jī)模型、減少立體匹配誤差、去除噪聲干擾引起的標(biāo)定誤差、弱化標(biāo)定過程中人為抖動(dòng)引起的圖像模糊。另外，因現(xiàn)提供的三維信息僅提供指定點(diǎn)的測(cè)量結(jié)果，將考慮對(duì)相機(jī)可視范圍內(nèi)的物體做完整的三維重建，并將該技術(shù)擴(kuò)展到水下設(shè)備三維建模、水下地形測(cè)繪、水下機(jī)器人導(dǎo)航等應(yīng)用領(lǐng)域。

參?考?文?獻(xiàn)

[1]ZhangZY,ZhouSH.AnalysisofkeytechnologyandtheapplicationsofunderwatertargetdetectionbyLASER[J].JournalofXidianUniversity(NatureScience),2001,28(6):797-801.

[2]CabarleLE,SybingcoE,DadiosE.Underwaterdistancerangingimplementedthroughastereovisionsystem[C]//InternationalConferenceonHumanoid,Nanotechnology,InformationTechnology,CommunicationandControl,EnvironmentandManagement,2016:1-6.

[3]LinYH,ShouKP,HuangLJ.TheinitialstudyofLLS-basedbinocularstereo-visionsystemonunderwater3Dimagereconstructioninthelaboratory[J].JournalofMarineScienceandTechnology,2017,22(3):1-20.

[4]ShenJ,SunHY,WangHB,etal.Abinocularvisionsystemforunderwatertargetdetection[J].AppliedMechanicsandMaterials,2013,347-350:883-890.

[5]Sanchez-FerreiraC,MoriJY,FariasMCQ,etal.Areal-timestereovisionsystemfordistancemeasurementandunderwaterimagerestoration[J].JournaloftheBrazilianSocietyofMechanicalScienceandEngineering,2016,38(7):1-11.

[6]Sanchez-FerreiraC,MoriJY,LlanosCH,etal.Developmentofastereovisionmeasurementarchitectureforanunderwaterrobot[C]//TheIEEE4thLatinAmericanSymposiumonCircuitsandSystems,2013:1-4.

[7]KumarNP,MukundappaBL,RamakanthKumarP.Design&developmentofautonomoussystemtobuild3Dmodelunderwaterobjectsusingstereovisiontechnique[J].InternationalJournalofAdvancesinEngineeringandTechnology,2011,

[8]LiGL,HuangWY,LiuQS,etal.ImprovedZhang’scalibrationmethodandexperimentsforunderwaterbinocularstereo-vision[J].ActaOpticaSinica,2014,34(12):219-224.

[9]ZhangZZ.Aflexiblenewtechniqueforcameracalibration[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2000,22(11):1330-1334.

[10]BouguetJY,PerinaP.Cameracalibrationfrompointsandlinesindual-spacegeometry[C]//EuropeanConferenceonComputerVision,1998:2-6.

[11]PangYJ,WangD,HuangH,etal.Researchonunderwaterbinocularcameracalibrationanddistortionanalysisincurrentdisturbance[J].AppliedMechanicsandMaterials,2014,548-549:688-692.

[12]Massot-CamposM,Oliver-CodinaG,KemalH,etal.Structuredlightandstereovisionforunderwater3Dreconstruction[C]//Oceans2015-Genova,2015.

[13]WeidnerN,RahmanS,LiAQ,etal.Underwatercavemappingusingstereovision[C]//IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation,2017:5709-5715.

[14]WuYL,RuiN,HeB.3Dreconstructionmodelofunderwaterenvironmentinstereovisionsystem[C]//Oceans2013-SanDiego,2014:1-4.

[15]XuJ,ChenX,SongX,etal.TargetrecognitionandlocationbasedonbinocularvisionsystemofUUV[C]//The34thChineseControlConference(CCC),2015:3959-3963.

[16]ChavezAG,MuellerCA,BirkA,etal.StereovisonbaseddiverposeestimationusingLSTMrecurrentneuralnetworksforAUVnavigationguidance[C]//Oceans2017-Aderdeen,2017:1-7.

[17]CarrascoPLN,Bonin-FontF,Massot-CamposM,etal.Stereo-visiongraph-SLAMforrobustnavigationoftheAUVSPARUSII[C]//IFACWorkshoponNavigaation,2015:200-205.

[18]HallsetJO.Avisionsystemforanautonomousunderwatervehicle[C]//The11thIAPR

InternationalConferenceonPatternRecognition,1992:320-323.

[19]IshibashiS.Thestereovisionsystemforanunderwatervehicle[C]//Oceans2009-Europe,2009:1-6.

[20]RizziniDL,KallasiF,AleottiJ,etal.Integrationofastereovisionsystemintoautonomousunderwatervehicleforpipemanipulationtasks[J].ComputersandElectricalEngineering,2016,58(C):560-571.

[21]ChenYJ,ZhuKW,Yao-ZhengGE,etal.Binocularbasedlocatingsystemforunderwater[J].JournalofMechanicalandElectricalEngineering,2011,28(5):567-573.

[22]BrunoF,BiancoG,MuzzupappaM,etal.

Experimentationofstructuredlightandstereovisionforunderwater3Dreconstruction[J].IsprsJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2011,66(4):508-518.

[23]McglameryBL.Acomputermodelforunderwatercamerasystems[C]//InternationalSocietyforOpticsandPhotonics,1980:221-231.

[24]JaffeJS.Computermodelingandthedesignofoptimalunderwaterimagingsystems[J].IEEEJournalofOceanicEngineering,1990,15(2):101-111.

[25]GoochJW.Snell’slaw[M]//EncyclopedicDictionaryofPolymers.SpringerNewYork,2011:673-673.