基于图像线特征和点云面特征的水下人造目标定位

摘要：

目的 针对水下人造目标的位姿参数估计问题,提出一种基于图像线特征与点云面特征的目标定位算法.方法 基于对人造物体成像后的边缘特征及其本身曲面特征的认知,将目标描述成为一种线特征与面特征的组合.首先依据指定线型对目标图像边缘进行线特征检测,初步定位目标在图像中的位置;然后采用RANSAC(random sample consensus)算法对投影到目标区域内的点云进行曲面特征检测,得到目标参数的近似值并从视场点云中提取目标点云;最后以超二次曲面作为目标的部件化模型,以检测到的目标参数为初值,建立3维目标尺寸和位姿估计的非线性目标函数,将该目标函数的优化结果作为3维目标的定位结果.结果 通过水下实验对算法的有效性进行验证,定位后的目标旋转轴角度偏差不超过2°,相对位置偏差不超过1％,单目标定位耗时不超过5 s.结论 实验结果表明,该算法的定位精度和耗时均能满足应用需要,可有效定位未知尺寸的人造目标,且对水下复杂环境有较强的适应性.

关键词：机器视觉、人造目标定位、椭圆检测、随机抽样一致性、超二次曲面

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61171162;教育部博士点专项资金项目20110132110010

在线出版日期：2015-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1051-1061