摘要
本发明提供一种面向复杂环境的水下机器人单目视觉定位方法,属于水下图像处理的技术领域。包括以下步骤:通过水下机器人搭载的单目相机获取水下图像,将所述水下图像进行畸变校正,得到畸变校正后的水下图像;通过光流网络提取相邻两帧图像之间的稠密对应关系,并基于双向一致性筛选策略过滤异常的光流值;利用深度网络预测出场景深度图,通过最小化整个图像中每个像素的目标函数均值来联合训练光流网络和深度网络,实现水下单目视觉定位。本发明通过自监督学习的方式有效避免对大规模含有标签的水下数据集的依赖,实现高精度的水下机器人单目视觉自主定位方法。