基于双目视觉的水下动态目标识别与定位方法研究

来源：计算机测量与控制杂志2024年第3期北京时间：

作者：柳靖彬,刘卫东,李乐,张帅军,张文博,李艳丽

单位：西北工业大学航海学院

摘要：针对动态水下目标跟踪定位过程需要良好的实时性与鲁棒性问题，提出了一种基于双目视觉的水下动态目标定位方法；首先，利用快速引导滤波提取水下图像的光照分量，然后构造二维伽马函数并利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，实现了对光照不均匀图像的自适应校正处理；其次，利用卡尔曼滤波预估下一时刻目标的位置，将预测空间作为ROI区域进行图像校正，极大降低了算法的运行时间，随后，在HSV空间对目标进行掩膜提取，识别之后通过双目定位算法对目标进行准确定位；最后，经过水箱试验验证，与多尺度高斯函数、双边滤波等算法相比，该方法在运行速度上有着显著的提高，并且在定位过程中有着较高定位精度，结果表明，该算法可以满足水下动态目标跟踪定位的实时性与鲁棒性要求。

关键词：图像增强 二维伽马函数 快速引导滤波 卡尔曼滤波 双目视觉

基金资助：国家自然科学基金(61903304)；中央高校基本科研业务费项目(3102020HHZY030010)；“111”引智计划(B18041.0)项目