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申请/专利权人：江苏科技大学

摘要：本发明公开了一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法和系统，所述方法步骤如下：获取水下动态场景中单目相机在不同视角下拍摄采集的场景图像数据；对所述场景图像数据中的视频帧进行特征提取，提取不同视角的场景图像数据中的特征点；根据相机的视角位置变化，基于深度估计模型对拍摄到的物体的特征提取结果进行深度估计，得到拍摄到的物体的视觉深度值；基于相机不同视角位姿参数对场景图像数据进行深度处理，使得场景图像数据中特征点物面视觉深度值最优化，得到场景深度估计图像；所述系统包括获取单元、特征提取单元、深度判断单元、深度评估单元以及配准单元。本发明能够在不需要考虑相机基线对系统精度的影响因素下完成水下场景深度评估。

主权项：1.一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取水下动态场景中的传感器数据，所述传感器数据为单目相机在不同视角下拍摄采集的场景图像数据；（2）对所述场景图像数据中的视频帧进行特征提取，提取不同视角的场景图像数据中的特征点，得到每一视频帧中拍摄到的物体的特征提取结果；所述提取不同视角的场景图像数据中的特征点的方法，包括：（2.0.1）获取单目相机采集的多视角位姿的场景图像数据，对获取的场景图像数据进行灰度化处理；（2.0.2）运用Moravec算子计算场景图像数据中各个像素的兴趣值；（2.0.3）将兴趣值大于给定经验阈值的像素作为候选点，在设定大小的像素点窗口内，将所述候选点中兴趣值最大者作为该区域的特征点，获得所述场景图像数据的灰度变化明显的特征点；（3）根据相机的视角位置变化，基于深度估计模型对拍摄到的物体的特征提取结果进行深度判断，得到拍摄到的物体的视觉深度值；所述的深度估计模型的训练方法具体为：（3.1）利用单目相机拍摄采集水下动态场景中的场景图像数据；（3.2）将获取的场景图像数据与单目相机的视角位姿参数配准，得到单目相机视角位置变化的样本集；（3.3）对配准的样本集进行特征点提取，得到特征提取结果与单目相机视角位置变化的训练集；（3.4）利用所述训练集对深度估计模型进行训练，得到适用于水下动态场景的单目相机深度估计模型，利用深度估计模型对特征提取结果进行深度判断，直接获得当前场景图像数据的视觉深度值；（4）基于相机不同视角位姿参数对场景图像数据进行深度处理，使得场景图像数据中特征点物面视觉深度值最优化，得到场景深度估计图像；所述的得到场景深度估计图像的方法具体为：（4.1）基于配准的初始获取的所述场景图像数据中每一个像素点对应的视觉深度值，根据特征点对应的像素点将视觉深度值映射到初始场景图像数据对应的三通道彩色RGB图像中的对应位置；（4.2）利用初始场景图像数据中的每一个像素点的视觉深度值，确定出初始场景图像数据中特征点物面视觉深度值，将确定视觉深度值的图像作为场景深度估计图像。

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