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水下高清晰成像系统

作者:水下成像系统 发布日期:2020-01-16 关注次数: 二维码分享

西安水下摄像机

高清晰成像方法

水下技术成像分类:激光成像技术、水下偏振成像技术、 水下声学成像、水下光学成像。水下声学成像方法相对于其他成像方法,具有成像距离远的突出优点,在ROV载体上搭载声学设备已经得到了广泛的应用,在近距离成像方面,水下摄像机在成像效果与其他方法上有很大优势,能够呈现给人们直观具体清晰的影像。目前将水下摄像机集成到ROV载体的技术已经成熟。

经过现场调研和理论分析,高清晰成像系统采用声学技术与光学技术相结合的方法,利用它们各自的优势和特点,利用声纳相机重建水下目标周围环境的声像,然后通过一系列后续的目标检测、识别、数据库匹配等处理后来达到识别、确认目标的目的,获得沉船目标后,水下高清摄像机可以完成近距离观测,对于水下高清摄像机采集到的水下视频图像进行实时地处理,能够获得高清晰的视频图像。

西安水下高速相机
 

 

高清晰成像系统搭建

在浑浊、光线很暗的海水环境中搜寻目标主要有两种情况:比较远的情况,另一种是距离目标比较近的情况。前者考虑采用前视声纳的方式来实现目标的搜寻;后者采用水下摄像机的方法。因为在浑浊的水中,光学摄像机成像的距离是有限的,而声纳相机的成像又是比较模糊的。因此需要对声纳相机获得的目标图像做识别处理,对光学摄像机做图像处理以实现水下目标的高清晰成像,系统框图如图

 

西安水下高速相机

对于声学图像的目标识别算法

本文采取基于水平集和不变矩的目标识别算法,一方面是训练样本轮廓,获取样本轮廓的特征;另一方面实时从高分辨率前视声纳中读取图像,利用形态学滤波进行图像预处理,利用水平集提取预处理后的图像中的目标轮廓,计算所获得的轮廓的不变矩特征;然后将目标图像中所提取轮廓的特征值输入到SVM中与标准图像进行匹配,从而识别目标。

对于视频图像的高清晰成像

可见光是一种辐射波,在海水中迅速衰减,加之海水对不同频率可见光吸收的不均匀性,以及海水中大量悬浮粒子的散射特性,采用水下彩色摄像机对目标进行观测时,具有作用距离短、图像模糊和对比度差等特点,因此需要对其进行处理。采用可视化视频增强系统对采集的水下视频图像进行实时处理,设置多个增强等级,能够解决能见度较差的水下目标、低照度等不同环境等条件下视频图像的可见度问题。

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