基于潜水器观测影像的深海底质图像拼接方法

摘要

深海潜水器的视野通常有限，仅凭单个视野的视频图像难以全面地观察周围海底情况，这为研究人员了解海底底质的整体分布增加了难度.针对上述问题，提出了一种基于深海潜水器影像的海底底质图像快速拼接方法 .首先，基于通道补偿的图像增强技术对视频帧的红色通道进行校正，并进行亮度增强和CLAHE处理.接着，利用CUDA加速的SURF算法提取特征点和描述符，利用KD树算法初步匹配前后帧的特征点.然后，采用KNN分类算法消除误匹配，对筛选后的匹配点进行帧间运动估计，通过变换矩阵生成底图并拼接前后帧.最后，融合特征点坐标与帧间运动信息.重复上述过程，生成连续的拼接图像.实验验证采用“蛟龙号”在某航次获取的视频图像进行拼接处理，结果表明该方法具有较好的拼接效果，验证了其技术的可行性.

关键词

深海潜水器 / 海底底质图像 / 水下图像增强 / 快速图像拼接

基金资助

国家重点研发计划资助项目（2017YFC0306600,2021YFC2802100）; 山东省重点研发计划项目（2020JMRH0101）