基于图像Mosaics技术的ROV导航研究

论文摘要

海底管道是海上油气田开发工程的重要组成部分。在长期的使用过程中,其材料因为各种原因会产生各种性质和特点的缺陷,这些缺陷将可能严重影响海洋石油设施的安全,因此,海底油气管线的检测尤为重要。目前这种探测主要采用携带必要探测设备ROV来代替人工完成管道检测任务。在探测过程中,就要保证ROV持续沿着管道行走以达到获取管道状态数据的目的,因此,ROV的导航成为探测的关键。本文根据近年水下机器人(ROV)导航技术的发展和应用,利用ROV上搭载的水下微光摄像机,来获取海底管道视频图像序列数据,并结合水下视频图像的特殊性,对其进行了一系列的数字图像处理,包括图像增强、图像复原、图像去噪等,补偿了在水下获取的图像的缺陷。本文还详细论述了Mosaic技术的实现原理,建立了Mosaic上传模型和漂移补偿模型,尝试利用Mosaic图像拼接和视频图像识别技术,以获得海底管道的走向和状态信息,达到对ROV的视觉导航和管道探测的目的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 论文背景
• 1.2 ROV及其导航技术综述
• 1.3 数字图像处理技术
• 1.4 Mosaics技术简介
• 1.5 论文的主要研究内容
• 第2章 Mosaic技术的实现原理
• 2.1 光流法
• 2.2 直接运动估计法
• 2.2.1 预备知识
• 2.2.2 最小平方法
• 2.3 Mosaic的上传原理
• 2.4 基于Mosaic技术的导航定位系统
• 2.5 本章小结
• 第3章 视频图像采集和预处理
• 3.1 数字图像序列的采集
• 3.2 实时处理系统及其组成
• 3.2.1 实时处理系统硬件结构
• 3.2.2 实时处理系统软件结构
• 3.3 水下视频图像序列的特殊性
• 3.4 视频图像序列预处理
• 3.4.1 图像增强
• 3.4.2 图像复原
• 3.4.3 图像去噪
• 3.5 本章小结
• 第4章 Mosaic图像增强系统
• 4.1 直接运动估计中的漂移误差
• 4.1.1 恒定光强下的漂移误差分析
• 4.1.2 变化光强下的漂移误差分析
• 4.2 协同映射和定位系统（CM&L）
• 4.2.1 协方差信息融合
• 4.2.2 协同映射和定位系统（CM& L）
• 4.3 帧间差分分析法
• 4.4 本章小结
• 第5章 视频图像序列识别
• 5.1 图像分割二值化
• 5.2 二值图像形态学处理
• 5.3 区域标识
• 5.4 区域轴线提取
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢