基于多彩色CCD圖像處理的浮冰測量研究

韓 雷，夏麗娟，鄭 鈞

（1.黑龍江省水利科學(xué)研究院，哈爾濱 150080；2.北京尚水信息技術(shù)股份有限公司，北京 100085）

0 引 言

近幾年，冬季渤海及黃海北部遭受了比較嚴重的海冰災(zāi)害，直接對沿海地區(qū)社會、經(jīng)濟產(chǎn)生嚴重的影響，造成巨大損失。渤海和黃海海域的海冰在凍結(jié)和融化過程中，會引起海況的變化，隨著風(fēng)、海流而漂移形成浮冰，浮冰的運動給通航和海洋工程結(jié)構(gòu)的正常作業(yè)產(chǎn)生了巨大影響。因此，對于浮冰運動的測量實驗研究是十分有意義的。

目前國內(nèi)對于浮冰破壞方式和作用現(xiàn)象處于模擬實驗的研究階段，實驗研究的關(guān)鍵點是測量浮冰的運動速度、面積等物理參數(shù)。程一軒[1]使用模型冰進行浮冰模擬實驗，利用CCD攝像機抓取運動圖像，分析計算得到模型冰的運動速度和面積，但在計算浮冰速度與面積的算法上還可以優(yōu)化。浮冰的運動可以看作是大范圍流場中的顆粒運動，王興奎[2]、禹明忠[3]等在河工模型測量流場試驗中，基于圖像處理和PTV技術(shù)，采用攝像方式記錄顆粒運動軌跡，經(jīng)過圖像處理計算得出大范圍表面流場。

本文采用多彩色CCD攝像技術(shù)，并結(jié)合圖像處理和PTV技術(shù)建立模型試驗的浮冰運動測量系統(tǒng)，實現(xiàn)了對浮冰的物理形狀、運動速度等信息進行提取，為浮冰運動的進一步研究提供可行的測試方法及可靠的數(shù)據(jù)支持。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成

本系統(tǒng)主要由硬件、軟件兩部分組成。如圖1所示，即通過多彩色CCD攝像設(shè)備拍攝視頻數(shù)據(jù)，通過視頻采集卡，將視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)街鳈C，并由主機軟件系統(tǒng)對該圖像數(shù)據(jù)進行圖像處理與PTV計算，從而獲得浮冰運動的物理參數(shù)及跟蹤軌跡。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of system

為測量一定水域的浮冰運動情況，架設(shè)多個CCD同步采集。在模型試驗中，根據(jù)模型大小及CCD設(shè)備固定在一定高度下的拍攝范圍，確定采用攝像機的個數(shù)，從而保證攝像范圍覆蓋到所有研究區(qū)域。本系統(tǒng)中采用的多路視頻采集卡，實現(xiàn)多路同步采集。為實現(xiàn)浮冰運動的精確跟蹤，對浮冰表面進行著色，以提供檢測的特征值。軟件系統(tǒng)主要對采集的數(shù)據(jù)進行圖像處理與PTV計算，獲得浮冰形狀及運動參數(shù)。

2 浮冰運動測量原理

2.1 浮冰形狀提取及參數(shù)計算

2.1.1 浮冰形狀提取

采用圖像處理方式獲得圖像中浮冰的邊緣坐標，并按一定的次序保存。通常將浮冰的坐標按逆時針方向保存，用于精確的計算浮冰的面積。具體處理流程見圖2。

圖2 浮冰輪廓提取流程圖Fig.2 Flowchart of the floating ice contour extraction

根據(jù)攝像機的不同，原始采集的圖像數(shù)據(jù)需要進行不同程度的轉(zhuǎn)換。如果采用彩色攝像機，則需要對圖像進行灰度的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換為8位的bmp格式灰度圖。通過閾值化處理，將圖像分成目標和背景兩個領(lǐng)域，根據(jù)指定的一個閾值，如果圖像中某像素的灰度值小于該閾值，則設(shè)置為0，否則設(shè)置為255。閾值設(shè)置的合適程度，直接影響后續(xù)輪廓提取的難易。通過腐蝕和膨脹，可以消除一些無意義的物體，提高圖像的處理速度，多次的腐蝕與膨脹，可以去除偽浮冰。

物體的邊緣是由灰度不連續(xù)性所反映的，經(jīng)典的邊緣提取利用邊緣鄰近一階或二階方向?qū)?shù)變化規(guī)律獲取。本系統(tǒng)采用Sobel算子進行圖像的邊緣檢測[4]，即圖像中的每一個點都是圖3中的兩個模版的卷積，兩個模版中一個對應(yīng)像素點橫向的梯度Gx，一個對應(yīng)像素點縱向的梯度Gy，根據(jù)式（1）可以求得像素點的梯度，從而判斷圖像中是否有邊緣以及邊緣的位置。

圖3 Sobel算子Fig.3 Sobel operators

二值圖像輪廓跟蹤用于提取二值圖像中的目標區(qū)域，獲得圖像的外部輪廓特征。系統(tǒng)中采用鏈碼方式獲得圖像輪廓。選擇8－鏈碼編碼方法，首先按照從左至右，從上至下的順序查找輪廓起點；再按照右、右下、下、左下的順序查找第二個輪廓點；然后按照右、右下、下、左下、左、左上、上、右上的順序查找其它輪廓點，直到找到輪廓起點為止。

對于圖像中多塊浮冰情況，逐一確定各個浮冰邊緣中的一點，作為圖像輪廓跟蹤起始點。循環(huán)查詢起點位置，逐個對圖像輪廓進行跟蹤并保存其像素坐標。

2.1.2 浮冰物理參數(shù)計算

浮冰物理參數(shù)計算主要計算浮冰中心坐標、長軸、短軸和浮冰面積。

中心點坐標的計算采用已保存的各個浮冰的輪廓坐標，分別對x和y方向坐標累加再求平均的方式獲得各個浮冰的中心點坐標。通過計算浮冰的任意兩點的輪廓坐標之間的距離，選擇最大距離作為該浮冰的長軸，與長軸垂直且兩點距離最短的作為該浮冰的短軸。

浮冰面積利用矢量積推導(dǎo)的任意多邊形面積公式獲得。將浮冰視作任意多邊形，浮冰的輪廓坐標作為多邊形頂點坐標，利用式（2）即可獲得浮冰面積：

其中S代表m多邊形的面積；x，y分別為多邊形頂點坐標。

2.2 浮冰運動速度測量

粒子跟蹤測速PTV是一種瞬態(tài)全場速度測量的方法，直接跟蹤流場中的示蹤粒子的運動，避免了粒子圖像測速PIV方法的平均效應(yīng)，具有準確、直觀的特點[3]。

PTV基本算法是，首先獲取連續(xù)兩幀粒子圖像，時間間隔Δt一定且足夠短，且被測速流體的運動速度在時間和空間上都沒有劇烈突變，通過識別第一幀圖像（t時刻）上每個粒子在第二幀圖像（Δt＋t時刻）上的位置，計算兩幀圖像中各粒子與其配對粒子的形心坐標，計算粒子的運動位移ΔL，假設(shè)圖像放大率為M，則粒子的速度可以通過式（3）求得：

因此PTV算法的關(guān)鍵問題是如何對兩幀圖像中的粒子進行正確的匹配。系統(tǒng)中采用基于粒徑配對度和形變配對度的PTV算法。根據(jù)粒子在兩幀圖像中的最大位移作搜索半徑，以第一幀圖像中粒子的坐標為圓心，在第二幀圖像中作圓，通過粒徑配對度（Dp）計算篩選候選粒子，即：

式中dA為待配對粒子粒徑；dB為配對候選粒子粒徑。若設(shè)定粒徑配對閾值為T，而搜索區(qū)域中配對候選粒子與待配對粒子的Dp≥T，則該配對候選粒子保留候選身份[6]。

3 浮冰運動模擬驗證

浮冰初步試驗在長為1.1m，寬0.4m的黑色背景的自動傳送帶上完成，攝像機安裝在距離傳送帶面0.33m的高度上，見圖4。

圖4 試驗環(huán)境Fig.4 Experiment environments

采用多塊大小形狀顏色不一的紙片模擬浮冰，手動控制傳送帶的運動方向，從而使浮冰按照擬定的方向運行。在浮冰運動的過程中，獲取攝像范圍內(nèi)浮冰的輪廓線，并根據(jù)其輪廓線的位置坐標，計算各浮冰的長軸、短軸和中心點坐標等物理參數(shù)。浮冰的中心點視作粒子，計算浮冰運動的速度大小及方向。

圖5為浮冰運動圖像處理過程。

圖5 浮冰運動圖像處理過程Fig.5 Image processing of floating ice motion

4 結(jié)果驗證

根據(jù)上述介紹的實驗方式進行實驗。試驗之前需進行系統(tǒng)標定步驟，即對攝像機進行畸變校正與原型坐標轉(zhuǎn)換。系統(tǒng)采集圖像通過圖像處理獲得浮冰參數(shù)均為像素坐標，通過系統(tǒng)標定系數(shù)轉(zhuǎn)換，將像素坐標轉(zhuǎn)換為實際的原型坐標及浮冰實際物理參數(shù)。采用精度為0.02mm的標表卡尺對浮冰進行測量，獲取其準確的物理參數(shù)，用于與本系統(tǒng)計算的參數(shù)進行對比。表1列出圖5中著色為紅色的浮冰的物理參數(shù)的對比情況。由于面積算法的優(yōu)化，與之前采用最大外接矩形獲得面積方式[5]所計算的面積誤差率明顯降低。

表1 浮冰物理參數(shù)對比Table1 Comparison of the physical parameter of floating ice

5 結(jié) 論

本文開發(fā)了一種基于多彩色CCD圖像處理的浮冰測量系統(tǒng)，實現(xiàn)了對浮冰運動進行測量的模擬檢測。通過對采集的浮冰圖像進行數(shù)字圖像處理，可以獲得浮冰輪廓精確的像素位置；通過提取的浮冰輪廓可計算浮冰的中心點坐標、長軸、短軸、面積等物理參數(shù)；利用PTV技術(shù)，將浮冰中心點看作待測粒子，可以計算出浮冰的運動流速。

本系統(tǒng)在浮冰的跟蹤中仍存在不足，比如采用顏色作為特征值導(dǎo)致試驗浮冰個數(shù)受到限制；如果浮冰形狀相似度很大時，系統(tǒng)將很難保證對其進行準確分辨等，這些尚需在今后的工作中逐漸完善。

[1]程一軒，賈 青，王國玉，等.浮冰對碼頭結(jié)構(gòu)撞擊作用力的物理模擬方法 [J].水利測量技術(shù)，2008，（6）：9.

[2]王興奎，龐東明，王桂仙，等.圖像處理技術(shù)在河工模型試驗流場量測中的應(yīng)用 [J].泥沙研究，1996，（4）：21-26.

[3]禹明忠.PTV技術(shù)和顆粒三維運動規(guī)律的研究 [D].北京：清華大學(xué)，2002.

[4]何 斌，馬天予，王運堅.Visual C＋＋ 數(shù)字圖像處理 [M].北京：人民郵電出版社，2002.

[5]夏麗娟，任明軒，鄭 鈞.基于圖像處理和PTV技術(shù)的浮冰運動檢測系統(tǒng) [A].水利測量技術(shù)論文選集：第七集 [C].鄭州：黃河水利出版社，2010.

[6]胡永亭，邵建斌，陳 剛.幾種PTV算法的比較研究[A].第二十一屆全國水動力學(xué)研討會暨第八屆全國水動力學(xué)學(xué)術(shù)會議暨兩岸船舶與海洋工程水動力學(xué)研討會文集 [C].北京：海洋出版社，2008.