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水下高清晰成像係統

作者:水下成像係統 發布日期:2020-01-16 關注次數: 二維碼分享

西安水下攝像機

高清晰成像方法

水下技術成像分類:激光成像技術、水下偏振成像技術、 水下聲學成像、水下光學成像。水下聲學成像方法相對於其他成像方法,具有成像距離遠的突出優點,在ROV載體上搭載聲學設備已經得到了廣泛的應用,在近距離成像方麵,水下攝像機在成像效果與其他方法上有很大優勢,能夠呈現給人們直觀具體清晰的影像。目前將水下攝像機集成到ROV載體的技術已經成熟。

經過現場調研和理論分析,高清晰成像係統采用聲學技術與光學技術相結合的方法,利用它們各自的優勢和特點,利用聲納相機重建水下目標周圍環境的聲像,然後通過一係列後續的目標檢測、識別、數據庫匹配等處理後來達到識別、確認目標的目的,獲得沉船目標後,水下高清攝像機可以完成近距離觀測,對於水下高清攝像機采集到的水下視頻圖像進行實時地處理,能夠獲得高清晰的視頻圖像。

西安水下高速相機
 

 

高清晰成像係統搭建

在渾濁、光線很暗的海水環境中搜尋目標主要有兩種情況:比較遠的情況,另一種是距離目標比較近的情況。前者考慮采用前視聲納的方式來實現目標的搜尋;後者采用水下攝像機的方法。因為在渾濁的水中,光學攝像機成像的距離是有限的,而聲納相機的成像又是比較模糊的。因此需要對聲納相機獲得的目標圖像做識別處理,對光學攝像機做圖像處理以實現水下目標的高清晰成像,係統框圖如圖

 

西安水下高速相機

對於聲學圖像的目標識別算法

本文采取基於水平集和不變矩的目標識別算法,一方麵是訓練樣本輪廓,獲取樣本輪廓的特征;另一方麵實時從高分辨率前視聲納中讀取圖像,利用形態學濾波進行圖像預處理,利用水平集提取預處理後的圖像中的目標輪廓,計算所獲得的輪廓的不變矩特征;然後將目標圖像中所提取輪廓的特征值輸入到SVM中與標準圖像進行匹配,從而識別目標。

對於視頻圖像的高清晰成像

可見光是一種輻射波,在海水中迅速衰減,加之海水對不同頻率可見光吸收的不均勻性,以及海水中大量懸浮粒子的散射特性,采用水下彩色攝像機對目標進行觀測時,具有作用距離短、圖像模糊和對比度差等特點,因此需要對其進行處理。采用可視化視頻增強係統對采集的水下視頻圖像進行實時處理,設置多個增強等級,能夠解決能見度較差的水下目標、低照度等不同環境等條件下視頻圖像的可見度問題。

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  • 01-16 2020
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