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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种融合相机图像和声呐图像的水下三维重建方法，包括以下步骤：通过图像风格转换将声呐图像转化为相机风格的声呐图像；对原始相机图像进行预处理，得到预处理后的相机图像；从在同一坐标系下，时间同步的相机风格的声呐图像和预处理后的相机图像中提取声学特征点和光学特征点，将声学特征点与光学特征点进行关联，得到相机‑声呐匹配点；通过计算相机图像与声呐图像所得真实物体二维投影的噪声观测，建立噪声模型；计算相机‑声呐匹配点的距离解与方位解，通过加权平均的方法将距离解与方位解进行融合，估计得到至目标点的距离；建立并求解非线性最小二乘优化问题，得到在噪声模型下声学特征点与光学特征点对应的三维点的深度估计，得到最小化误差后的三维数据。
主权项：1.一种融合相机图像和声呐图像的水下三维重建方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取原始声呐图像，对原始声呐图像进行预处理，通过图像风格转换将预处理后的声呐图像转化为相机风格的声呐图像；获取原始相机图像，对原始相机图像进行预处理，得到预处理后的相机图像；步骤2：将相机风格的声呐图像上的像素点和预处理后的相机图像上的像素点转换到同一坐标系下，在此基础上，将相机风格的声呐图像与预处理后的相机图像进行时间同步，得到在同一坐标系下，时间同步的相机风格的声呐图像和预处理后的相机图像；步骤3：在步骤2的基础上，从相机风格的声呐图像中提取声学特征点，从预处理后的相机图像中提取光学特征点，将声学特征点与光学特征点进行关联，得到相机-声呐匹配点；步骤4：通过计算相机图像与声呐图像所得真实物体二维投影的噪声观测，建立噪声模型；步骤5：计算相机-声呐匹配点的距离解与方位解，通过加权平均的方法将距离解与方位解进行融合，估计得到至目标点的距离；步骤6：建立并求解非线性最小二乘优化问题，得到在噪声模型下声学特征点与光学特征点对应的三维点的深度估计，得到最小化误差后的三维数据。
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百度查询： 江苏科技大学 一种融合相机图像和声呐图像的水下三维重建方法
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