基于機器視覺的水下視覺成像分析及優化

彭湃 張禹

摘要：海洋是地球上重要的資源寶庫之一，在人類歷史中人們對海洋資源的利用在不斷深化。隨著現代技術的發展，水下機器人可以代替人類對海洋進行探索，其中水下攝像機是水下機器人執行水下任務必不可少的工具。根據水下視覺環境的分析，提出了攝像機的鏡頭畸變問題和水下噪聲干擾問題，并分別使用張正友標定法和圖像濾波方法來改善水下視覺圖像質量。

關鍵詞：水下機器人；機器視覺；攝像機標定方法；圖像降噪

中圖分類號：TP242? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1671-0797（2023）12-0039-03

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2023.12.011

0? ? 引言

水下機器人對水下環境的視覺感知主要依靠攝像機設備，即通過攝像機拍攝水下圖像，根據圖像信息，判斷水下目標物的距離和位置[1]。一些水下機器人如水下機械臂作業主要依靠近距離環境信息，對水下環境感知的時效性和精度要求較高，而水下攝像機能更好地滿足水下機器人在水中的近距離、高精度工作要求。所以，搭建水下機器人的視覺系統時大多會使用專用的防水攝像機或經防水處理后的攝像機。

水下環境復雜多變，根據相機在水中的成像原理和水中環境進行分析，總結出兩個問題，分別為鏡頭折射畸變和水下噪聲干擾[2]。其中，折射畸變問題會降低水下目標位置測量的精度，同時還會縮減攝像機的有效視野面積；而水下噪聲干擾會影響圖像細節信息，降低圖像質量。

1? ? 水下攝像機的鏡頭折射畸變

本文研究選用放置在防水艙中的光學攝像機采集水下圖像，如圖1所示。由于水中的光線穿過防水材料，再經過防水艙中的空氣，最后射入鏡頭，這一過程中光線發生了兩次折射，造成攝像機拍攝的目標圖像發生形變，如圖2所示。這種現象就是折射畸變，如果依舊使用陸地上的相機模型會導致嚴重的測量誤差。鏡頭折射畸變問題不但會降低水下目標物的測量精度，而且還會減小攝像機的有效視野面積，對水下目標物的測量和定位等工作產生不良影響。

2? ? 攝像機的鏡頭畸變

在攝像機出廠加工過程中，受現代加工技術水平限制，加工出的鏡頭跟理想化模型會有所偏差，產生鏡頭畸變，包括徑向畸變、切向畸變和薄棱鏡畸變[3]，其中徑向畸變對視覺測量的準確度影響較大。

實踐中攝像機鏡頭的徑向曲率會發生變化，導致鏡頭產生徑向畸變。隨著徑向曲率的變化，圖像中的點會發生徑向移動，使圖像發生形變。正徑向形變會導致鏡頭成像平面上的點坐標向遠離成像平面中心移動，形成枕形畸變；負徑向形變會導致鏡頭成像平面上的點坐標向靠近成像平面方向移動，形成桶形畸變。

切向畸變一般是攝像機鏡頭裝配誤差所引起的，現實生產中攝像機的光學鏡頭安裝時鏡頭光軸不可能完全和其他光學系統共線，從而導致鏡頭中心點的偏移。

鏡頭制造誤差和成像系統元器件制造誤差，會使得鏡頭產生薄棱鏡畸變，導致圖像產生形變，但這種畸變產生的影響較小，在視覺精度要求不高的環境中可以忽略不計。

3? ? 水下攝像機的標定方法

根據原理不同，攝像機標定方法也不同。例如傳統的標定方法是根據確定的參照物，使用攝像機對拍攝的視覺信息進行數學計算，雖然其標定數據的精度較高，但過程過于煩瑣。自主標定無須參照物，可根據攝像機拍攝的圖像得到攝像機的內外參數[3]，該方法靈活性高，可應用在不同視角場景中，缺點是精度過低。攝像機依靠主動視覺的標定是依靠攝像機的運動信息進行標定任務，該方法精度和準確度都很高，但成本昂貴，并且在一些特定視覺場景無法適用。

本攝像機標定實驗使用張正友網格標定方法，即從不同方位角度拍攝特定的網格標定板，不需要知道攝像機的運動信息參數，標定操作過程簡單，并且精確度也高。

4? ? 水下攝像機的標定實驗及分析

實驗分別開展陸地和水下攝像機標定工作，實驗完成后對比并分析兩種環境中得到的攝像機數據參數。

實驗工具使用網格為9×7的矩形標定板[4]和ROS功能包，標定流程和注意事項如下：

1）啟動標定程序，拍攝網格標定板與攝像機的圖像，應盡量選擇不同角度拍攝；

2）拍攝圖像選擇20張左右，圖幅數量較少會導致攝像機標定精度不高，圖幅數量過多會加大攝像機的標定計算量；

3）避免光線反射影響網格標定板的角點檢測；

4）標定過程中確保網格標定板占據攝像機大部分視野，保證角點檢測的準確性。

陸地標定實驗結束后，將攝像機放到水中進行標定實驗，水下實驗環境為長2 m、寬1.3 m、高1 m的水池，水深為0.8 m。水中的標定流程與陸地標定流程基本相似，與陸地標定實驗有所不同的是，水中的視覺環境較弱，標定板距離攝像機較遠會導致標定程序無法檢測到網格標定板的角點。所以，應盡量使得標定板完全充滿攝像機視野，以確保水下標定實驗的準確性。陸地標定的鏡頭參數如表1所示，水下標定的鏡頭參數如表2所示。

從陸地標定實驗和水下標定實驗的結果來看，不同環境中攝像機的參數有一定差異。從呈現的圖像來看，在陸地上攝像機鏡頭畸變類型為桶形畸變（圖3），在水中攝像機畸變類型為枕形畸變（圖4）。分析兩次實驗得到的數據，相比陸地上的標定結果，水下的標定內參數產生了一定變化，但保持在容許范圍內。而不同介質中光的折射率不同，在水中攝像機的畸變參數有所增大，對水下測量誤差影響較大。

5? ? 水下圖像濾波

受到攝像機硬件和水下噪聲的影響，圖像會出現一些噪點。噪點的干擾會影響到圖像細節信息，對機器視覺的圖像處理如特征點提取、目標物識別等工作帶來不良影響。圖像處理中的濾波方法可以避免噪聲干擾對圖像質量的影響，均值濾波、高斯濾波、中值濾波等是最為廣泛的圖像濾波降噪方法，最新又提出了雙邊濾波方法，其效果尤為不錯。

均值濾波的核心思想就是取均值，求取數字圖像中像素數值的平均數值，將得到的平均數值作為濾波器中心的像素值[4]。均值濾波的優點是可以均勻地處理視覺圖像上的噪點，缺點是均值濾波器去除大部分圖像噪點后，會使圖像模糊。

高斯濾波的原理是采用高斯濾波器，在濾波器范圍內考慮圖像像素坐標和中心坐標距離的影響，其均值呈高斯分布，計算像素的數值。在圖像采集過程中，拍攝視覺環境較差或攝像機元器件溫度過高都會產生高斯噪聲。

中值濾波的核心思想是求取數字圖像的中值，然后用求得的中值數據替換掉圖像中的全部數字圖像數據。前面的兩種濾波方法屬于線性濾波算法，在對圖形進行降噪的過程中也會使圖片中的物體模糊，但中值濾波可以最大限度上避免模糊圖像。

上述三種濾波方法原理都是考慮濾波器像素中心點和濾波器范圍內的像素點做計算，這會導致圖像模糊，還會造成圖像邊緣信息缺失。雙邊濾波可以最大限度地降低圖像中噪點的干擾，并使圖像中物體邊緣信息的完整性得到保障。

未經圖像濾波處理的圖像如圖5所示。使用上述幾種濾波方法對水下圖像進行濾波處理，對比幾種方法濾波降噪處理后的圖像效果，使用均值和高斯濾波方法的水下圖像邊緣信息較為模糊，圖像質量較差，但中值和雙邊濾波方法輸出的水下圖像邊緣信息較為清楚，沒有過多地降低原始圖像的質量，并且雙邊濾波的圖像更加清晰，如圖6所示。

6? ? 結束語

隨著機器人技術的不斷發展，機器視覺在水下機器人領域得到了廣泛應用。本文對水下視覺環境進行了分析，提出了水下鏡頭折射畸變問題和水下噪聲干擾問題。在水中使用了張正友攝像機標定法解決鏡頭折射畸變問題，又使用了圖像濾波的方法減少水下圖像的噪點，提升了水下視覺圖像質量。

[參考文獻]

[1] 尚云超.基于單目視覺的水下目標識別與定位技術研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2008.

[2] 徐玉如，龐永杰，甘永，等.智能水下機器人技術展望[J].智能系統學報，2006（1）：9-16.

[3] 卜令正.基于深度強化學習的機械臂控制研究[D].徐州：中國礦業大學，2019.

[4] SIVEV S，COLEMAN J，OMERDICE，et al.Underwater manipulators：A review[J].Ocean Engineering，2018，163：431-450.

收稿日期：2023-03-06

作者簡介：彭湃（1998—），男，遼寧人，碩士研究生，研究方向：基于機器視覺的水下機械臂抓取技術。