AUV回收对接前景视场立体匹配算法研究

摘要

针对研发的自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)回收对接中前景视场三维重建的需求以及提高导航定位精度与对接成功率,提出了一种改进的CENSUS变换与最小生成树相结合的立体匹配算法。该立体匹配算法针对水下图像弱纹理及重复纹理区域多的问题,利用图像的梯度强度及颜色信息融合作为CENSUS变换的依据计算匹配代价,结合最小生成树算法实现代价聚合,配合亚像素精化实现视差优化。实验结果表明,论文算法在Middlebury三对标准图像上的平均误差匹配率为6.02%,有效降低了误差匹配率;在AUV水下双目图像上能够得到较准确的视差图,满足三维重建的需要。