基于多约束的水下小目标高精度三维重建研究

Techniques for underwater three-dimensional reconstruction can be classified into two types, i.e. those based on acoustic imaging and optical imaging respectively. Underwater sonar systems are adopted for acoustic imaging; they use relatively long wavelength, and have strong diffraction ability, less influence from water quality and broad detection range. However, they suffer from the unavailability to acquire real optical information of underwater objects, as well as the relatively low horizontal and vertical resolution. Even with the most advanced 3D imaging sonar, the vertical resolution can hardly reach to 4cm, while the horizontal resolution can be up to 8mm. It is difficult to observe surface details of small objects with surface height difference below 4cm. .we investigate 3D reconstruction of underwater small target with a height difference less than 4cm. In this project, By integrating the Lambertian model and underwater photometric stereo, we propose a new algorithm for estimating parameters of underwater optical transmission model which reduces the effects of absorption and scattering of underwater. Based on this model, we propose an algorithm for finding a non-linear optimal solution to the normal direction and the reflection coefficient of the underwater object surface. With the constraint of the height reconstruction results on the structured-light feature points on the object surface, and by using the constraints from the reconstructed surface normal and the constraints from the surface smoothness of underwater small object, we propose a new algorithm for high-precision reconstruction of underwater object surface height. The proposed method can be widely used in detection of microbial attachment of artificial reef, high-precision monitoring of underwater equipment, underwater archeology and seabed resources development.

水下声学成像技术主要采用水下声纳系统，声波波长较长，绕射能力强，受水质影响小，探测范围大，但其无法获取水下目标真实的光学信息，水平分辨率和竖直分辨率较低，即使是当前世界上先进的3D成像声纳，其竖直分辨率也只能达到4cm，水平分辨率达8mm，难以观测水下表面纵向高度差4cm以下小目标。针对竖直高度差在4cm以内的水下小目标高精度三维重建问题，本项目研究，利用水下朗伯模型和水下光度立体学，拟提出一种水下光学成像模型参数估计算法，以降低水下吸收和散射的影响；在此基础上，提出非线性最优的水下小目标物体表面法向和光学反照率求解算法；基于结构光特征点的水下小目标表面高度重建约束，水下小目标表面法向约束和水下小目标表面平滑约束，实现基于多约束的水下小目标高精度三维重建目标。项目研究成果可广泛应用于人工鱼礁微生物附着检测，海洋及水下工程监测、水下装备高精度监测、水下考古及海底资源开发等方面。

现有的水下三维重建方法大多沿用空气中的三维重建方法，由于水体对光的吸收和散射作用远远大于空气，所以空气中的三维重建方法直接应用于水下时，重建精度较低。本项目研究对空气中的结构光重建法进行改进，提高其在水下的重建精度；并针对光度立体积分表面提出一种高度矫正算法，减小重建表面形变；最后提出一种光度立体与结构光融合的方法，使最终的重建表面同时具有高精度的高度信息和梯度信息。主要包括以下内容：.（1）针对空气中的结构光重建法，提出一种改进方法，提高其在水下的重建精度。在结构光图像预处理阶段，增加去后向散射过程，基于水下成像模型从图像复原的角度对结构光图像进行去后向散射处理；在光条中心特征点提取阶段，本文将极值法与图像腐蚀相结合，提高在浑浊水质下的鲁棒性；在特征点高度重建阶段，对于重建结果，设置梯度约束来区分重建结果中的正常点和异常点，并由GRNN重新生成异常点的高度值。极大提高了结构光重建法在水下的重建精度和对不同水质的鲁棒性。.（2）针对光度立体积分表面高度误差较大的问题，提出一种高度矫正算法，减小积分表面的形变程度。首先对四种积分方法（Frankot-Chellappa方法、泊松方法、Diffusion方法和M-estimators方法）进行评价，对评价结果较优的积分方法所得的积分表面进行矫正，提高了梯度积分效果。.（3）基于结构光重建结果和光度立体重建结果，提出光度立体与结构光融合的方法，利用BP神经网络建立光度立体重建高度到结构光重建高度的映射，即利用结构光法重建高度对光度立体法积分表面高度进行修正，在保持积分表面梯度精度较高的同时提高积分表面的高度精度。. 实验结果表明，本项目研究光度立体与结构光融合的水下三维重建方法，可使最终的重建表面具有高精度的梯度信息和高度信息，且在高度信息上优于结构光重建结果，在梯度信息上优于光度立体法积分结果，并对不同目标对象具有适用性，对水质环境具有鲁棒性。本项目研究成果可应用于海产养殖产业、海底地形地貌勘测、 水下考古及海底资源开发等领域。