哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明........................................................ 42 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书........................................................ 42 43哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 绪论1.1 课题研究的背景和意义 1.1.1 课题背景 人眼很容易区分图像中的水面倒影,但如何让计算机识别出倒影却是极 具挑战性的难题。在视频监控中技术中,常常遇到对水面船只目标的检测。 在水面有倒影的境况下,水面倒影随着水面波浪不断变换,明显不同于场景 背景,并且和目标有相同的特性,所以进行目标检测时很容易将水面倒影检测 为目标。目前的水面目标检测的公开研究成果中,大多是基于合成孔径雷达 (SAR)图像的海面船只目标检测 ,海面目标检测中不涉及到倒影噪声的问题。在江面、 面船只检测相关文献中,也没有考虑倒影噪声对检测结果的 影响 在基于视觉的障碍检测是自主运动智能机器人的一项重要技术,普通障碍物的检测已经达到了令人满意的效果,但水体障碍一直是难点,而水面倒 影的检测识别难度更大。胡溢 提到了水面倒影对检测的影响,利用水平面、地面的高度信息来解决这一问题,但获取高度的信息需要拍摄角 度、拍摄点高度等信息,适用范围小、实现困难,并不适用与单一图像的水 面倒影检测。 本文基于上述需求,研究了水面倒影检测问题。 1.1.2 课题研究目的和意义 水面倒影图像是非常常见的一种自然景观图像,目前对水面倒影图像的 研究多集中在如何拍摄,制作(Photoshop、flash)以及 3D 虚拟现实的实现 上,而基于视觉的对水面倒影图像理解方面国内外研究都非常少,有必要开 展专门研究。 近年来,基于视觉各类工程系统研究始终呈上升趋势,在医学、工业、 军事等各个领域发挥了十分重要的作用。在涉及到水面检测,监控等领域 中,水面倒影始终是一个难题,如船只检测中由于倒影造成的误检;在基于 视觉的水岸线的检测、水位监控中,如果能够有效地检测出水面倒影,就可 以在没有水位标识,传感器等硬件支持的条件下,判定水岸线位置并估计水 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 位,有很大的实用意义。此外在基于视觉的自主运动机器人、微型智能直升机等研究中,水体障碍始终是个难点,而对倒影图像的检测也对这类研究也 有着十分重要的意义。 1.2 课题在国内外研究综述 目前并没有公开资料表明对水面倒影图像进行专门的研究,水面检测是 水面倒影检测的关键技术,目前对水面区域的研究包括美国的喷气动力实验 室(JPL)的A.L.Rankin 等人 通过融合水体的色彩,纹理等多种特征来提取水面区域;Larry Matthies 等人则使用短波红外摄像机(SWIR),通过过滤某些波长的光而在图像中获得所要提取的水面区域,同时尝试在夜间使用了红外热 像仪来获得水体信息,并评估了使用激光雷达和彩色摄像机来检测水面的可 能性;PreceTep Robotics 等人 则尝试了通过调节相机偏正镜片的角度的方法来提取小水面区域;而NIST 的HONG 采用融合激光雷达和彩色图像检测了水洼区域。 水面倒影的检测又可细化为图像配准,图像分割两个子问题,都是近年 来的热门问题。 1.2.1 图像配准研究动态 图像配准是指根据一些相似性度量来决定图像间的变换参数,其核心问 题是寻找一个变换,找到图像间的模板或特征点在参考图像中对应的位置, 在像素层上得到最佳匹配的过程 图像配准最早在美国七十年代从事的飞行器辅助导航系统、武器投射系统等应用研究中提出,并且得到军方的大力支持与赞助 [10] 。经过长达二十多年的 研究,最终成功地用于中程导弹及战斧式巡航导弹上,使其弹着点平均圆误差 半径不超过十几米,从而大大提高了导弹的命中率。八十年代后,在很多不同 领域都有大量配准技术的研究。如遥感领域、模式识别、自动导航、医学诊 断、计算机视觉等。各个领域的配准技术都是对各自具体的应用背景结合实际 情况度身定制的特定技术,但是不同领域的配准技术之间在理论方法上又具有 很大的相似性。迄今已报道了多种图像配准方法,主要有互相关法、傅立叶变 换法、特征映射法等。目前国内外同行都在研究图像配准的方式及与其相关的 技术。作为图像配准的最终方式,图像的自动配准技术内容也在积极的研究过 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 在过去的几十年里,图像采集设备发展惊人,大量图像信息的获取增加了对自动配准技术的需求。尽管早在 1983 Ghaffary[11] 就发表了关于配准的 综述,但是内容基本上是针对相关算法的。第一篇影响深远的综述性文章由 1992 Brown[12] 发表。特别针对医学图像配准的算法在文献 [13-15] 中有阐述, 而在文献 [16-18] 中概括了遥感图像配准的方法。2002 年网上公布的美国申请专 利中,图像配准相关的部分就超过 50 项,IBM GE等大型跨国企业甚至有 自己的工作组专门研究医学图像配准问题。而在最近的国际顶级学术会议上 都有关于配准的专题讲座,这足可见对图像配准问题的关注程度。 一方面配准问题受着广泛的关注,另外一方面也说明仍然有许多技术难 题没有解决且有待解决。配准问题的定义本身很简单,然而图像内部结构的 复杂性使得配准的精确性、鲁棒性很难得到准确的检验,根据 Institute ScientificInformation(ISI)的调查数据表明,最近 10 年里至少有 1000 篇以上 的学术论文在研究图像配准问题,而那些在 1992 年之前就发表的算法,很多 至今仍然在使用。这也解释了为什么在上千种的算法中,找不到通用的、一 劳永逸的算法。 1.2.2 图像分割研究动态 图像分割是任何图像分析及视觉系统重要组成环节,目前已经提出的图像 分割方法很多,总体上看,图像分割方法大致可以分为相似性分割和非连续 性分割 [19] 。所谓相似分割就是将具有同一灰度级或相同组织结构的像素聚集 在一起,形成图像中不同区域,这种基于相似原理的方法通常也称为基于区 域相关的分割技术。所谓非连续性分割就是首先检测局部不连续性,然后将 它们连接起来形成边界,这些边界把图像分成不同的区域,这种基于不连续 性原理检出物体边缘的方法有时也称为基于点相关的分割技术。这两种方法 是互补的,不同场合适合不吐的方法,有时需要结合起来以求得到更好的分 割效果。因此,我们将图像分割的方法分为三类,第一类是基于边界的分割 方法;第二类是基于区域的分割方法;第三类是基于边界和基于区域二者结 合的分割方法,是近年来出现了两种方法融合的分割方法。这一方法寻求一 个在基于边界标准,图像梯度的幅值,和基于区域分割标准的区域一致性估 计之间寻求一个最佳的分割效果。 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 根据描述图像内容先验信息的可用性,分割技术又可以分为监督型和非监督型。通常,分割过程是非监督型的原因是由于对区域的数量和类型无先 验信息。当对景象有一定认识时,可使用监督型分割,一个典型的例子就是 监视系统,如背景建模 [20] 图像分割方法又可按分割算法本身分为阈值法、界线探测法、匹配法等。近年来,不少学者将模糊数学的方法引入到图像处理中,提出了模糊边 缘检测方法、图像模糊聚类分割 [21] 方法等等,取得了显著的效果。这表明在 一些场合中,基于模糊子集理论的处理和模式识别技术,具有比传统方法更 好的效果。此外,随着视觉神经生理学的进展,对于人工神经网络的视觉处 理无疑有很大的帮助,在图像处理中大显身手,如BP 神经网络用于边缘检 测、图像分割的神经网络方法 [22] 现有的大多数图像分割算法主要是针对灰度图像的[23] 。如以上提到的区 域生长分割方法,此外还有区域分裂、聚合分割算法,这些算法对有复杂物 体组成的复杂场景的分割或者对自然景物的分割等类似先验知识不足的图像 分割。由于彩色图像的使用越来越广泛,所以近年来彩色图像分割越来越得 到重视。