一种水下云台自动清洁的方法与系统技术方案

本发明专利技术提供了一种水下云台自动清洁的方法和系统，系统包括，陆地工控机，云台控制器，水下摄像机。陆地工控机将水下摄像机传送的实时图像截取为静态图像，将实时静态图像与清晰的参考图像进行图像质量评价，得到质量评价指标，将其作为镜头是否污染的依据，当图像质量过低时，则判定镜头受到污染，无法拍摄高质量的图像，需要清洁。陆地工控机会通过232总线向云台控制器发送清洁命令，云台控制器驱动清洁刷电机，对镜头进行清洁。选用这种自动识别镜头污染程度并清洁的方法，有效的解决了水下云台易受污染且手工清洁困难的问题。同时与定时驱动清洁刷方式相比，本方法只有当污染时才进行清洁，有效降低能耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术用于易受污染的深海观测环境，涉及一种水下云台自动清洁方法和系统。
技术介绍
海洋占地球表面积的71％，蕴藏着巨大的能量和资源，并且与人类生存、发展息息相关，对于海洋的开发与利用具有深远意义。进入21世纪，海底观测网做为一种对海洋开发的有效方式，备受青睐。然而海洋生物种类繁多，这些海洋生物会对观测网中的摄像云台进行附着、污染，导致拍摄图像质量下降甚至无法观测。目前对于水下摄像云台的清洁主要采用手工清洁与清洁刷定时清洁的方式。手工清洁需对摄像云台进行打捞，不仅繁琐而且增加成本。一些云台带有清洁刷，可通过程序，以定时方式进行清洁，然而这种方式忽视图像质量，当到达清洁时刻，即使图像清晰也会进行清洁，造成能源浪费。图像质量评价是图像处理领域的一个经典的研究课题，它是通过一系列高效算法，对图像质量进行评价，得出较符合人眼视觉系统的质量评价结果，具有广泛的应用领域。图像质量评价可分为：全参考评价方法，部分参考评价方法与无参考质量方法。其中全参考质量方法最为常用，它是利用图像质量算法对参考图像与实时图像的一些指标进行对比，然后将这些指标进行汇聚，整合，并将整合的数据作为实时图像的质量评价结果。经典的全参考评价方法是峰值信噪比(PSNR)与均方误差法(MSE)，定义为：PSNR=10log10255×255MSE---(1)]]>MSE=Σ0≤i<MΣ0&le;j<N(fij(x,y)-fij′(x,y))2M×N---(2)]]>上式中fij(x,y)，f’ij(x,y)分别表示为参考图像与实时图像第i行，第j列像素值，M为图片每行的像素个数，N为图片每列的像素个数。由上式可知，这种方法对参考图象与实时图像的像素值进行作差，并对差值进行累加求和，差值越大，图像质量越低，物理意义明确，计算简单。然而其仅仅是对像素点之间绝对误差的纯数学统计，把图像中所有像素点做同等对待，没有考虑到像素点间的相关性，不符合人眼视觉系统的感知特性。结构相似度理论(SSIM)，是由WangZhou等人于2004年提出的。该理论认为该理论认为人眼在观察一幅图像的时候，首先提取的是图像的结构信息。人眼对一幅图像质量好坏的判断，更多的是对结构信息失真的判断。从高层次上模拟人眼视觉系统的功能，把结构信息分为亮度l(x,y)，对比度c(x,y)，结构相似度s(x,y)三部分。l(x,y)用均值进行估计，c(x,y)用标准差进行估计，s(x,y)用协方差进行估计。l(x,y)=2uxuy+C1ux2+uy2+C1---(3)]]>c(x,y)=2σxσy+C2σx2+σy2+C2---(4)]]>s(x,y)=σxy+C3σx2+σy2+C3---(5)]]>SSIM(x,y)＝[l(x,y)]α*[c(x,y)]β*[s(x,y)]γ(6)SSIM算法考虑了像素之间的关联性，更符合人眼视觉特性。然而，SSIM不能很好的反映边缘纹理信息，对模糊类型的图像失真，辨别能力较差。针对SSIM的缺陷，杨春玲等人对SSIM进行改进，提出了梯度结构相似度的理论，该理论认为梯度是一个衡量像素值变化率的算子，能很好反映图像边缘结构信息，将梯度做为算法的主要成分，能很好的评价模糊失真的图像。Gx(i,j)=|∂x(i,j)∂i|+|∂x(i,j)∂j|---(7)]]>g(i,j)=2ΣjΣiGx(i,j)Gj(i,j)+C3ΣjΣi[Gx(i,j)]2+ΣjΣi[Gj(i,j)]2+C3---(8)]]>GSSIM(x,y)＝[l(x,y)]α[l(x,y)]β[g(x,y)]γ(9)上式中Gx(i,j)代表(i,j)处的梯度，分别反映该点像素值的水平变化率与竖直变化率，通过以该点为中心的九个点与Sobel算子相乘实现，g(i,j)为图片像素第i行，第j列处的像素。PELCO_D是较为流行的云台控制协议，该协议采用一个数据包的格式传输，所有数据均采用十六进制，一个命令数据包由7个字节组成，完成对指定地址云台的控制。其缺少反馈功能，以及复位云台控制器等指令。获取像素通常有三种方法：提取像素法，内存法，提取像素法是利用GetPixel方法对像素逐一读取，运算速度慢，内存法是获得图像像素的首地址，将整幅图像复制到内存数组中，快捷高效。
技术实现思路
针对水下摄像云台易受污染，且不能高效清洁的问题，本专利技术提供一种水下云台自动清洁方法和系统，实现对海底云台的有效清洁。本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种水下云台自动清洁的方法，包括以下步骤：1.1陆地工控机发出云台定位指令，使云台运动到与参考图像拍摄地点一致的拍摄位置，云台到达后向陆地工控机发送到达反馈信息；1.2陆地工控机接收到云台到达拍摄位置的反馈信息后，打开照明灯，利用水下摄像机对图像进行拍摄，做为实时图像；1.3陆地工控机将实时图像与参考图像进行图像质量评价；1.4如果图像质量低于设定值，则陆地工控机向云台控制器发送清洁命令；1.5云台控制器接收控制指令后，驱动清洁刷电机，对镜头进行清洁，清洁完成后向陆地工控机发送清洁完成信息。所述步骤1.1包括以下步骤：1.1.1云台接收到定位指令后，先进行水平定位：云台控制器通过检测水平角度电位器的数值，与水平角度预置值进行比较，当误差在预定范围之内，则停止水平定位，否则继续驱动电机向指定水平位置运动；1.1.2水平定位实现后，进行竖直定位；云台控制器通过检测竖直角度电位器的数值，与竖直角度预置值进行比较，当误差在预定范围之内，则停止竖直定位，否则继续驱动电机向指定竖直位置运动。所述打开照明灯以使实时图像与参考图像背景亮度相一致。所述陆地工控机通过232总线向云台控制器发送遵循PELCO_D及其自定义扩展指令。所述图像质量评价应用基于梯度的结构相似度算法实现实时图像与参考图像的评价。一种水下云台自动清洁的系统，包括：陆地工控机，通过232总线，经由以太网/232信号转换装置，光电转换装置，再经过485总线，与云台控制器相连，用于接收云台控制器发送的控制命令和云台状态实时值的反馈；云台控制器，通过232总线与水下摄像机连接，用于调节水下摄像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种水下云台自动清洁的方法，其特征在于，包括以下步骤：1.1陆地工控机发出云台定位指令，使云台运动到与参考图像拍摄地点一致的拍摄位置，云台到达后向陆地工控机发送到达反馈信息；1.2陆地工控机接收到云台到达拍摄位置的反馈信息后，打开照明灯，利用水下摄像机对图像进行拍摄，做为实时图像；1.3陆地工控机将实时图像与参考图像进行图像质量评价；1.4如果图像质量低于设定值，则陆地工控机向云台控制器发送清洁命令；1.5云台控制器接收控制指令后，驱动清洁刷电机，对镜头进行清洁，清洁完成后向陆地工控机发送清洁完成信息。

【技术特征摘要】
1.一种水下云台自动清洁的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1.1陆地工控机发出云台定位指令，使云台运动到与参考图像拍摄地点一致
的拍摄位置，云台到达后向陆地工控机发送到达反馈信息；
1.2陆地工控机接收到云台到达拍摄位置的反馈信息后，打开照明灯，利用
水下摄像机对图像进行拍摄，做为实时图像；
1.3陆地工控机将实时图像与参考图像进行图像质量评价；
1.4如果图像质量低于设定值，则陆地工控机向云台控制器发送清洁命令；
1.5云台控制器接收控制指令后，驱动清洁刷电机，对镜头进行清洁，清洁
完成后向陆地工控机发送清洁完成信息。
2.根据权利要求1所述的一种水下云台自动清洁的方法，其特征在于，所述步
骤1.1包括以下步骤：
1.1.1云台接收到定位指令后，先进行水平定位：云台控制器通过检测水平
角度电位器的数值，与水平角度预置值进行比较，当误差在预定范围之内，则
停止水平定位，否则继续驱动电机向指定水平位置运动；
1.1.2水平定位实现后，进行竖直定位；云台控制器通过检测竖直角度电位
器的数值，与竖直角度预置值进行比较，当误差在预定范围之内，则停止竖直
定位，否则继续驱动电机向指定竖直位置运动。
3.根据权利要求1所述的一种水下云台自动清洁的方法，其特征在于，所述打
开照明灯以使实时图像与参考图像背景亮度相一致。
4.根据权利要求1所述的一种水下云台自动清洁的方法，其特征在于，所述陆
地工控机通过232总线向云台控制器发送遵循PELCO_D及其自定义扩展指令。
5.根据权利要求1所述的一种水下云台自动清洁的方法，其特征在于，所述图
像质量评价应用基于梯度的结构相似度算法实现实时图像与参考图像的评价。
6.一种水下云台自动清洁的系统，其特征在于，包括：
陆地工控机，通过232总线，经由以太网/232信号转换装置，光电转换装
置，再经过485总线，与云台控制器相连，用于接收云台控制器发送的控制命

\t令和云台状态实时值的反馈；
云台控制器，通过232总线与水下摄像机连接，用于调节水下摄像机的焦
距、倍数；
水下摄像机，通过数字/以太网信号转换器，经由光电转换装置，再通过视
频数据线与陆地工控机相连，用于实现拍摄图...

【专利技术属性】
技术研发人员：李智刚，武越，冯迎宾，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21