CN113435050B - 一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法，该方法基于折射定理对介质面位置进行补偿，具体为：获取各介质的折射率和厚度，根据入射角度计算的介质面位置补偿值，并得到虚拟介质面作为新介质面将多介质成像解析模型转换为双介质成像解析模型与现有技术相比，本发明具有可行性高、稳定性号、精度达到亚毫米级等优点。

Description

一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法
技术领域
本发明涉及水下光学成像领域，尤其是涉及一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法。
背景技术
与传统光学几何解析方法不同，在水下视觉测量中，不同介质的折射投影使成像方程不再满足传统的共线条件方程(Kotowksi，1988)，因此多介质成像解析算法就成了最关键的空间几何解析算法，该算法的解析精度和计算复杂度将直接影响测量结果的质量和计算效率。
当前水下视觉测量的应用研究主要集中在计算机视觉领域，大部分研究成果仅仅针对于简易的双介质成像解析，对于多介质成像解析也只是停留在简化的折射几何模型中，将实际光学成像模型考虑得过于理想化，如设定像平面与介质面平行、中间介质厚度不计、介质折射系数已知等理想模型条件。
但是在实际工程应用中，理想成像模型由于忽略了严密解析模型中的部分参数而造成了较低的水下目标定位精度，因而以往大部分的研究成果只能适用于精度需求较低的水下三维重建任务，并不能直接应用于毫米级精度的水下结构精密测量中。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法，该方法基于折射定理对介质面位置进行补偿，具体为：
获取各介质的折射率和厚度，根据入射角度计算的介质面位置补偿值，并得到虚拟介质面作为新介质面将多介质成像解析模型转换为双介质成像解析模型。
根据斯涅尔定律获得各介质面处入射角与出射角的对应关系，并根据正弦定理和三角函数关系得到入射角、出射角与介质面位置补偿值和介质厚度之间的关系。
当介质沿入射方向依次为空气、玻璃和水时，介质面位置补偿值的计算式为：
Figure GDA0003807300350000021
其中，dl为介质面位置补偿值，即虚拟介质面与空气-玻璃介质面之间的距离，d为玻璃的厚度，θ1为空气-玻璃介质面的入射角，θ2为空气-玻璃介质面的出射角，θ3为玻璃-水介质面的出射角。
根据介质面位置补偿值得到虚拟介质面的方程为：
Figure GDA0003807300350000022
其中，A、B、C分别为虚拟介质面方程系数。
所述的介质面位置补偿值仅与入射角和介质厚度相关，对于多层介质，根据介质类型和介质厚度构建查找表。
对于海量高速影像序列的处理中，每个目标点的入射角度均不一致的情况，对构建的查找表进行线性插值或三次卷积插值，使得每一个目标点都有对应的介质面位置补偿值。
该方法水下点位测量精度到达亚毫米级。
同理，对于多介质模型，按照三层介质的推导方法进行解算。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明提出了一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法，精确地测量了水下目标的三维空间坐标与三维形变参数，且通过模拟测试验证了本发明多介质成像解析方法的稳定性，实验结果表明，本发明的方法在水下结构精密测量中能够达到亚毫米级点位测量精度。
附图说明
图1a为现有的三介质成像几何关系。
图1b为基于介质面位置补偿的双介质成像几何关系。
图2为介质面位置补偿查找表，其中，图(2a)为二维展示，图(2b)为三维展示。
图3为模拟过程中不同参数的模拟数据，其中，图(3a)为σic＝0.1pixels的影像坐标误差模拟分布，图(3b)为σoc＝0.5mm的物方坐标误差模拟分布，图(3c)为σms＝0.5mm的介质面位置误差模拟分布，图(3d)为σri＝0.0001的折射率误差模拟分布。
图4为不同类型参数模拟误差下的精度评估，其中，图(4a)当σic＝0.1pixels时，1000次模拟测试中的点位均方根误差曲线，图(4b)当σoc＝0.5mm时，1000次模拟测试中的点位均方根误差曲线，图(4c)当σms＝0.5mm时，1000次模拟测试中的点位均方根误差曲线，图(4d)当σri＝0.0001时，1000次模拟测试中的点位均方根误差曲线。
图5为总体精度评估，其中，图(5a)当σic从0.01pixels增加到0.1pixels时，检核点坐标总体均方根误差曲线，图(5b)当σoc从0.1mm增加到1mm时，检核点坐标总体均方根误差曲线，图(5c)当σms从0.1mm增加到1mm时，检核点坐标总体均方根误差曲线，图(5d)当σri从0.00005增加到0.00015时，检核点坐标总体均方根误差曲线。
图6为单介质、双介质和三介质成像解析下检核点的精度评估，图(6a)单介质成像解析方法和三介质成像解析方法的对比，图(6b)双介质成像解析方法和三介质成像解析方法的对比。
图7为中间介质厚度对总体测量误差的影响。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
本发明提出了一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法，该方法基于折射定理对介质面位置进行补偿，将多介质成像解析模型转换为简单的双介质成像解析模型，在简化过程中，通过光线追踪法推导严格的介质面补偿方程，为了更好地理解，本实施例以经典的多介质摄影测量问题“空气-玻璃-水”模型来解释多介质成像解析模型中的数学转换过程，假设各介质面彼此平行，则从多介质到双介质的数学转换。
如图1a所示，通过斯涅尔定律获得入射角与折射角的关系：
Figure GDA0003807300350000041
在上式中，n1、n2和n3分别表示空气、玻璃和水的折射率参数，当已知入射角和介质折射率参数时，根据公式(1)能够计算出折射角。
如图1b所示，在三角形ΔPAPBPC中：
Figure GDA0003807300350000042
在公式(2)中，
Figure GDA0003807300350000043
表示端点PB与端点PC间的线段长度，同时，从图(1b)可获得以下角度关系：
Figure GDA0003807300350000044
在公式(3)中，∠PBPAPC表示线段PBPA和线段PAPC之间的夹角，∠PAPBPC表示线段PAPB和线段PBPC之间的夹角，根据正弦定律可获知：
Figure GDA0003807300350000045
在公式(4)中，
Figure GDA0003807300350000046
表示端点PA与端点PC间的线段长度，基于公式(4)，可以获得：
Figure GDA0003807300350000047
此外，根据三角函数关系易知：
Figure GDA0003807300350000048
基于公式(5)和公式(6)，可获得介质面位置补偿值dl：
Figure GDA0003807300350000049
在双介质成像模型中，补偿值dl可直接修正介质面位置参数，如图(1b)所示，补偿值dl可视为介质面沿法向方向的移动量。因而，基于介质平面空间方程，可推导出虚拟介质面的方程为：
Figure GDA00038073003500000410
三个介质的折射率参数n1、n2和n3可以通过高精度折射仪测量，因此，介质面的补偿值(dl)仅由入射角(θ1)和玻璃介质的厚度(d)来决定。当已知介质面的空间位置时，便可以推导出虚拟介质面的空间位置，进而使用虚拟介质面作为新介质面来简化折射模型，虚拟介质面的计算能够将多介质几何解析问题转换为普通的双介质几何解析问题。因此，根据斯涅尔定律和光的直线传播定律，当通过不同数量的介质或不同类型的介质时，皆可以确定光路传播的几何形状来推导至虚拟介质面，为了解决复杂的多介质成像解析问题，本发明通过介质面位置补偿方式将多介质成像解析方法简化至双介质成像解析方法。
基于公式(8)，在已知介质厚度的情况下能够计算各种入射角条件下的介质面位置补偿值。例如，当d为11.9mm时，根据不同的入射角度所计算的补偿值如图2所示，在更多层介质成像解析中，当已知所有介质的折射率和厚度时，依旧可以用相似的光路追踪方法推导出虚拟介质面位置。在特定的工程应用中，可以根据预定义的介质类型和介质厚度构建查找表以加快计算效率。在处理海量高速影像序列时，每个目标点皆会因为影像位置差异而导致入射角度不一致，因此每一个目标跟踪点位都有自身的介质面位置补偿值。如图2所示，如果以足够的划分密度生成查找表，通过数据插值方法能够轻松且直接地提供每个目标点的介质面位置补偿值。此外，在基于查找表的计算方法中，线性插值或三次卷积插值已能够满足实验需求。
模拟实验与分析
为了验证本发明方法的可行性和稳定性，基于蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟仿真方法实施了多介质成像几何解析的模拟测试。在该实验中，当在影像点坐标、物方点坐标、介质面位置参数和折射率参数中添加不同级别的误差时，分别测试本发明方法的稳定性。蒙特卡洛模拟方法可以解析每个模型参数的不确定性和随机分布以及模型参数对整个摄影测量几何模型的影响。模拟测试将主要关注不同类型的参数误差对点位定位结果的影响。模拟数据的计算方程如下：
pr＝po+σp*nGauss (9)
在公式(9)中，pr为输出的模拟参数，po是输入的原始参数，σp是模拟参数的标准偏差(误差)，nGauss是正态分布(高斯分布)的随机参量。在多介质成像解析模型的迭代优化过程中，某一组输入参数将直接影响其他参数的解算。为了分析和比较不同类型参数对三维重建的影响，本实验将利用检核点的重建精度来评估模拟仿真的结果。
在模拟测试之前，需要通过多介质成像几何模型建立无误差的摄影测量网络。为了模拟多介质摄影测量网络的建立，可以通过忽略参数误差的方式将真实的立体多介质摄影测量网络直接转换为无误差的多介质摄影测量网路。因此，多介质摄影测量网络中的模拟参数如表1所示。
表1模拟参数包括相机参数、折射率参数和介质面位置参数
Figure GDA0003807300350000061
控制点坐标是在相机约2m视场内随机生成的，根据表1中的模拟参数，可以通过基于多介质成像解析模型的反投影方法来计算出这些控制点的影像坐标，进而建立出无误差的多介质摄影测量网络。此外，模拟生成的控制点被分为两部分，一部分参与多介质光束法平差的计算，另一部分被视为检核点用于三维精度评定，进而验证水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法的鲁棒性。在该模拟测试中，有20个控制点参与多介质光束法平差的计算，其他20个控制点被视为检核数据。
在模拟实验中，分别解算和分析了影像坐标误差、物方坐标误差、介质面位置误差和折射率误差对三维重建精度的影响。考虑到圆形目标的识别精度，影像坐标误差σic被模拟在0.01至0.1像素之间；根据全站仪的点位测量精度，物方坐标误差σoc被模拟在0.1至1mm之间；同理，介质面位置误差σms也被设定在0.1至1mm之间；根据阿贝折射仪的测量精度，折射率的模拟误差σri在0.00005至0.00015之间。如图(3a)-(3d)所示，基于公式(9)生成了四组不同类型参数的1000个模拟仿真值。
表2检核点的计算值和模拟(真实)值之间的坐标差
Figure GDA0003807300350000062
Figure GDA0003807300350000071
在每次模拟计算中，将通过多介质光束法平差方法重新计算所有模型参数，然后通过前方交会算法重建检核点的物方坐标。因此，本发明方法的解算值与模拟(真实)值之间的坐标差被视为一项精度评估指标。当在影像坐标中引入0.1像素的高斯随机误差时，表2详细展示了检核点解算值与模拟值的对比结果。针对于20个检核点，其坐标均方根(RMS)误差
Figure GDA0003807300350000072
在X方向上可以达到0.15mm，在Y方向上可以达到0.7mm，在Z方向上可以达到0.31mm，且总的定位误差
Figure GDA0003807300350000073
可以达到0.78mm。因此，在本次模拟的多介质摄影测量网络下，0.1像素的影像坐标误差将会导致约0.78mm的点位三维重建误差。
图(4a)展示了1000次模拟测试中0.1像素的影像坐标误差所造成的点位均方根误差曲线。同理，图(4b)-(4d)展示了不同类型参数误差(σoc＝0.5mm、σms＝0.5mm和σri＝0.0001)在1000次模拟测试下的点位均方根误差曲线。从图中可知，控制点位的影像坐标误差和物方坐标误差将对目标点三维定位精度产生更大的影响。如图(5b)-(5d)所示，当向模拟的多介质摄影测量模型引入不同量级的误差时，检核点坐标总体均方根误差
Figure GDA0003807300350000074
被清晰地展示出来。显然，随着模型参数误差的增加，测量点位的三维重建误差也随之增加。
如图6所示，为了进一步验证多介质成像解析算法的精度，分别对比和分析了单介质成像解析算法、双介质成像解析算法和多介质成像解析算法的三维重建精度。由于单介质成像解析算法忽略了光线的折射几何关系，导致了极为严重的三维定位误差。而双介质成像解析算法忽略了中间介质(如玻璃)的厚度，同样引起了相对较少的三维定位误差。其中，中间介质的厚度对三维点位定位精度的影响如图7所示，随着中间介质厚度的增加，其点位测量误差也会增大。因此，在精密的水下目标测量中，应遵循严格的摄影测量几何模型解决问题，上述的对比分析更加验证了多介质成像解析算法的重要性。而本发明提出的水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法能够实现亚毫米级水下点位测量精度。

Claims (3)

1.一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法，其特征在于，该方法基于折射定理对介质面位置进行补偿，具体为：
获取各介质的折射率和厚度，根据入射角度计算介 质面位置补偿值，并得到虚拟介质面作为新介质面将多介质成像解析模型转换为双介质成像解析模型；
根据斯涅尔定律获得各介质面处入射角与出射角的对应关系，并根据正弦定理和三角函数关系得到入射角、出射角与介质面位置补偿值和介质厚度之间的关系；
当介质沿入射方向依次为空气、玻璃和水时，介质面位置补偿值的计算式为：
Figure FDA0003807300340000011
其中，dl为介质面位置补偿值，即虚拟介质面与空气-玻璃介质面之间的距离，d为玻璃的厚度，θ1为空气-玻璃介质面的入射角，θ2为空气-玻璃介质面的出射角，θ3为玻璃-水介质面的出射角；根据介质面位置补偿值得到虚拟介质面的方程为：
Figure FDA0003807300340000012
其中，A、B、C分别为虚拟介质面方程系数。
2.根据权利要求1所述的一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法，其特征在于，所述的介质面位置补偿值仅与入射角和介质厚度相关，对于多层介质，根据介质类型和介质厚度构建查找表。
3.根据权利要求2所述的一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法，其特征在于，对于海量高速影像序列的处理中，每个目标点的入射角度均不一致的情况，对构建的查找表进行线性插值或三次卷积插值，使得每一个目标点都有对应的介质面位置补偿值。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116242253B (zh) * 2023-05-11 2023-07-07 西南科技大学 一种水下混凝土表观激光线三维扫描测量方法
CN116817794B (zh) * 2023-06-27 2024-02-13 浙江大学 一种基于结构光的水下高精度三维成像装置及方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102201324A (zh) * 2010-03-25 2011-09-28 台湾积体电路制造股份有限公司 半导体制造方法与系统
CN112509065A (zh) * 2020-12-28 2021-03-16 中国科学院合肥物质科学研究院 一种应用于深海机械臂作业的视觉引导的方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100428772C (zh) * 2005-01-13 2008-10-22 武汉大学 补偿摄影测量影像畸变的数字畸变模型的生成方法
US7953326B2 (en) * 2006-02-06 2011-05-31 Woods Hole Oceanographic Institution Systems and methods for underwater optical communication
US8184276B2 (en) * 2008-12-08 2012-05-22 Carl Embry Continuous index of refraction compensation method for measurements in a medium
US8045039B2 (en) * 2009-06-30 2011-10-25 Service & Quality Technology Co., Ltd. Method of luminance compensation for a camera lens using multiline interpolation
CN102607526B (zh) * 2012-01-03 2014-01-15 西安电子科技大学 双介质下基于双目视觉的目标姿态测量方法
CN111006610B (zh) * 2019-12-13 2022-03-29 中国科学院光电技术研究所 一种基于结构光三维测量的水下三维测量数据校正方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102201324A (zh) * 2010-03-25 2011-09-28 台湾积体电路制造股份有限公司 半导体制造方法与系统
CN112509065A (zh) * 2020-12-28 2021-03-16 中国科学院合肥物质科学研究院 一种应用于深海机械臂作业的视觉引导的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
水下近景摄影测量试验研究;王有年等;《测绘学报》;19880831;第17卷(第03期);正文第一-五节，第217-223页 *
移动相机合成孔径成像研究;张晓强;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（博士）-基础科学辑》;20200215(第02期);正文第4.3、5.5.1节，第60-63、88-90页 *

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