伊偉東，于新生，2*，崔尚公

(1. 中國(guó)海洋大學(xué) 海洋地球科學(xué)學(xué)院，山東 青島 266100；2. 海底科學(xué)與探測(cè)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100)

?

基于蟻群優(yōu)化的近岸影像水邊線變化分析方法

伊偉東1，于新生1，2*，崔尚公1

(1. 中國(guó)海洋大學(xué) 海洋地球科學(xué)學(xué)院，山東 青島 266100；2. 海底科學(xué)與探測(cè)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100)

摘要：由于近岸視頻監(jiān)測(cè)技術(shù)具有構(gòu)建成本低、時(shí)空分辨率高的特點(diǎn)，近年來(lái)已成為海岸動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的互補(bǔ)手段。在近岸視頻監(jiān)測(cè)中，水邊線可作為岸灘邊緣位置變化的替代指標(biāo)，受復(fù)雜海灘地形及不規(guī)則的波浪及潮汐變化影響，如何從視頻圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)水邊線是近岸視頻監(jiān)測(cè)所面臨的挑戰(zhàn)問(wèn)題之一。本文針對(duì)傳統(tǒng)圖像處理方法在水邊線提取中存在的效率不高和抗噪聲能力差等問(wèn)題，將CIELab顏色模型和蟻群優(yōu)化算法相結(jié)合，對(duì)臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮期間石老人海灘的水邊線進(jìn)行提取和定量分析，并與傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比。對(duì)青島石老人海灘2011年臺(tái)風(fēng)期間的實(shí)時(shí)影像資料分析結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的提取算法相比，本文提出的方法在數(shù)字視頻影像的水邊線監(jiān)測(cè)應(yīng)用中可靠性高，并具有良好的細(xì)節(jié)呈現(xiàn)能力和抗邊緣噪聲能力，適用于弱邊緣水邊線的提取。分析結(jié)果驗(yàn)證了本方法在極端天氣條件下對(duì)視頻影像中水邊線動(dòng)態(tài)變化的自動(dòng)提取可行性，對(duì)構(gòu)建長(zhǎng)時(shí)序海灘岸線動(dòng)態(tài)變化影像自動(dòng)分析系統(tǒng)具有較好的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：視頻影像；水邊線提取；CIELab顏色模型；蟻群優(yōu)化；海岸帶監(jiān)測(cè)

1引言

海岸帶作為重要的沿海經(jīng)濟(jì)帶，通常是社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)最為活躍的區(qū)域。伴隨著海岸帶開(kāi)發(fā)的是大量的工程建設(shè)活動(dòng)和居住人口的快速增長(zhǎng)，會(huì)對(duì)海岸地形、自然景觀及生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生極大壓力。這使得海岸侵蝕頻發(fā)、海岸帶環(huán)境惡化、海岸基礎(chǔ)設(shè)施受侵蝕、生態(tài)功能降低，并對(duì)沿海人類日常生活產(chǎn)生巨大影響，目前全球沿海約70%的海灘受到不同程度侵蝕影響。水邊線是海水與海岸在時(shí)空尺度上形成的瞬時(shí)交界線，水邊線位置定量變化的資料是研究海岸侵蝕、河口淤積、海平面上升等海岸演變過(guò)程的重要依據(jù)[1]。因此，獲取高分辨率的水邊線時(shí)空遷移變化信息，對(duì)于掌握局部海岸面積變化量、研究陸海相互作用機(jī)制、保障海灘游客安全、保護(hù)海岸基礎(chǔ)設(shè)施、監(jiān)控工程后的海灘變化及海岸管理等具有重大意義[2]。傳統(tǒng)的人工現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)雖然具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、測(cè)量準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)，但是需要大量的專業(yè)人員進(jìn)行野外實(shí)地測(cè)量作業(yè)，耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間，難以滿足大面積的海灘岸線變化的同步監(jiān)測(cè)需求[3—6]。隨著百萬(wàn)像素?cái)?shù)字相機(jī)的分辨率的不斷提升和價(jià)格的持續(xù)降低，20世紀(jì)90年代起非數(shù)字相機(jī)開(kāi)始應(yīng)用于近岸視海岸實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中，為獲取長(zhǎng)時(shí)序的海灘形態(tài)變化及水動(dòng)力學(xué)連續(xù)動(dòng)態(tài)變化信息提供了技術(shù)支撐。與其他海岸遙感技術(shù)相比，近岸視頻遙測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)建成本低、建設(shè)速度快，并且可以提供厘米級(jí)的空間分辨率以及分、小時(shí)、日、月等不同時(shí)間尺度的連續(xù)影像資料，為開(kāi)展短、中、長(zhǎng)期的海岸環(huán)境及近岸動(dòng)力動(dòng)態(tài)變化研究與評(píng)價(jià)提供了成本低、實(shí)用性強(qiáng)和時(shí)空分辨率高的互補(bǔ)手段[7—8]。

基于視頻影像中的水邊線檢測(cè)方法通常對(duì)單位時(shí)間內(nèi)的影像進(jìn)行平均，其目的是抑制高頻變化信號(hào)的干擾影響，譬如單個(gè)隨機(jī)波浪、海水泡沫等，從而確定水邊線的具體位置信息[9—12]。Holland等提出了對(duì)于灰度圖像可以采用像素強(qiáng)度變化來(lái)有效地區(qū)分海灘和破碎波的交界邊緣，但是復(fù)雜的海灘地形變化會(huì)導(dǎo)致一些區(qū)域不能呈現(xiàn)明顯的破碎波區(qū)域，譬如灘壩砂區(qū)域，這會(huì)導(dǎo)致海水-灘涂交界線檢測(cè)產(chǎn)生較大誤差。隨著色彩相機(jī)性能的提高，利用影像中的光譜信息可以有效的用于海灘視頻影像的岸線檢測(cè)。海水對(duì)紅色光譜具有強(qiáng)烈的吸收作用，并且在藍(lán)色和綠色光譜范圍內(nèi)具有較高的色度變化；而海灘對(duì)紅色光譜的吸收作用較弱，在藍(lán)色和綠色光譜范圍色度較弱。因此可以根據(jù)紅色和藍(lán)色光譜帶的色飽和度變化有效的區(qū)分海水與海灘的交界邊緣。通過(guò)統(tǒng)計(jì)岸線區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素的藍(lán)色和紅色光譜色度變化的比值，并與設(shè)置的閾值進(jìn)行比較，如果超過(guò)閾值，即為檢測(cè)到的水邊線邊緣[9，13]。

目前上述水邊線檢測(cè)方法已成功地應(yīng)用于常規(guī)氣候條件下視頻影像中的岸線檢測(cè)，但是缺少在高能量波浪作用下或大潮汐變化影響下的水邊線檢測(cè)的報(bào)道。在極端風(fēng)暴潮作用期間，海浪可以在幾十分鐘內(nèi)導(dǎo)致水邊線平均位置發(fā)生幾米到幾十米的變化，對(duì)沿岸居民安全及沿岸基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生極大威脅，因此獲取高時(shí)空分辨率的水邊線觀測(cè)資料對(duì)沿岸工程設(shè)計(jì)和管理具有重要意義。針對(duì)風(fēng)暴期間高時(shí)空分辨率的岸線動(dòng)態(tài)變化資料的需求，以及傳統(tǒng)蟻群聚類算法上存在的搜索時(shí)間長(zhǎng)和易出現(xiàn)停滯的現(xiàn)象，本文提出了一種將CIELab顏色空間和蟻群優(yōu)化算法相結(jié)合的水邊線提取方法，該方法引入臨界距離概念進(jìn)行數(shù)據(jù)項(xiàng)與群組之間相似度的度量，并以青島石老人海灘為觀測(cè)區(qū)域，采用2011年臺(tái)風(fēng)期間的實(shí)際觀測(cè)影像資料對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。分析結(jié)果表明，本文提出的方法與已報(bào)道的傳統(tǒng)水邊線邊緣提取算法相比，能夠有效地提高水邊線檢測(cè)的準(zhǔn)確性和運(yùn)算效率。

2研究方法

2.1研究區(qū)域

青島市石老人海水浴場(chǎng)位于青島市東部，是在基巖海岸之間形成的海灣。海灘朝向東南，海灘的東側(cè)方向有基巖岬角，底質(zhì)為砂、礫石，由于灘面較寬，現(xiàn)已開(kāi)辟為夏季浴場(chǎng)。整個(gè)海灘長(zhǎng)約2 150 m，平均灘肩寬度約為80 m，后濱為綠化帶、防污等人工建筑和道路，該海灘的平均寬度約為210 m，平均坡度約為4.1%，夏季以SE向浪為主。該區(qū)域的平均高潮高為3.8 m，平均低潮為1.1 m，在浴場(chǎng)的西部有一個(gè)水道通向海域。

攝像機(jī)架設(shè)在石老人海水浴場(chǎng)附近的一座公寓樓里，相機(jī)坐標(biāo)為36°5′28.73″N，120°27′54.21″E，觀測(cè)海拔高度約為64 m，選擇觀測(cè)海灘石老人浴場(chǎng)西南走向的海灘為觀測(cè)目標(biāo)，攝像機(jī)的觀測(cè)面積約為75 000 m2，如圖1所示。

2.2圖像采集方法

近岸視頻成像系統(tǒng)由工業(yè)數(shù)字相機(jī)、圖像采集系統(tǒng)和存儲(chǔ)設(shè)備構(gòu)成，選用UNIC PHOCUS-1821型高清智能工業(yè)相機(jī)，配以8～80 mm的變焦光學(xué)鏡頭。PHOCUS-1821采用200萬(wàn)像素的CCD圖像傳感器，來(lái)自攝像機(jī)的圖像通過(guò)以太網(wǎng)線傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中，并自動(dòng)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)硬盤(pán)上，圖像采用非壓縮的TIFF格式。圖像采集速率為每秒10幀圖像，采集頻率設(shè)定為每天5次，利用每次觀測(cè)采集的圖像生成2 min、5 min 和10 min的時(shí)間曝光圖像，然后選擇最佳單位時(shí)間的平均圖像用于水邊線的檢測(cè)。

3近岸視頻影像中水邊線的檢測(cè)方法

3.1攝影測(cè)量的圖像校正方法

3.1.1攝像系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)校正

成像系統(tǒng)的透鏡材料及鏡片組結(jié)構(gòu)會(huì)產(chǎn)生圖像失真，導(dǎo)致圖像產(chǎn)生徑向變形和切向變形，直接影響測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，所以需要對(duì)成像系統(tǒng)的內(nèi)部系數(shù)進(jìn)行修正。如圖2所示，我們采用標(biāo)準(zhǔn)校正板(棋盤(pán)格標(biāo)定板)在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的光學(xué)平臺(tái)上對(duì)成像系統(tǒng)進(jìn)行校正，通過(guò)移動(dòng)相機(jī)或標(biāo)定板拍攝標(biāo)定板圖像，利用標(biāo)定板與圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)來(lái)確定攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)。分別對(duì)標(biāo)定板以不同角度進(jìn)行拍攝(圖3)，采用加州理工學(xué)院開(kāi)發(fā)的圖像內(nèi)部參數(shù)校正軟件工具對(duì)攝像機(jī)的光學(xué)畸變進(jìn)行計(jì)算處理，以方格角點(diǎn)為校準(zhǔn)控制點(diǎn)，計(jì)算角點(diǎn)偏移量、有效聚焦距、主軸點(diǎn)的位置、像素的扭曲與畸變等參數(shù)。圖4中兩幅圖分別表示原始圖像的徑向畸變和切向畸變，主點(diǎn)在兩個(gè)方向上的像素偏移量分別是2.163 4和1.609 8。

圖1　研究區(qū)及相機(jī)視角Fig.1　Study area and view angle of camera

圖2　室內(nèi)圖像采集系統(tǒng)Fig.2　Indoor image acquisition system

圖3　標(biāo)定板方位3D模型Fig.3　3D model of calibration plate bearing

3.1.2攝像機(jī)的外部校正

對(duì)圖像像素進(jìn)行定量分析，需要確定攝像機(jī)的位置及拍攝角度等參數(shù)[14]。根據(jù)光學(xué)成像原理，光軸是一條由鏡頭投射到影像平面與物空間坐標(biāo)的直線，因此可以利用共線方程求解圖像坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。根據(jù)Abdel-Aziz和Karara等[15]提出的直接線性變換(Direct Linear Transformation， DLT)方法，可以得到如下簡(jiǎn)化的轉(zhuǎn)換模型：

(1)

式中，(xw，yw，zw)是世界三維坐標(biāo)系，即人眼所感知的空間物體；(u，v)是相對(duì)應(yīng)的圖像二維坐標(biāo)；li(1≤i≤11)是世界三維坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系之間轉(zhuǎn)換關(guān)系的待定參數(shù)。

圖4　圖像畸變模型(箭頭表示像素偏移方向)Fig.4　Image distortion mode(the arrows represent the pixel offset direction)

由于研究區(qū)海灘坡度變化很小，對(duì)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換精度的實(shí)際影響很小，所以假設(shè)世界三維坐標(biāo)系中的z值為0，上式可簡(jiǎn)化為：

(2)

式(2)中有8個(gè)待求解的參數(shù)，因此需要至少4個(gè)方程組，即需要至少4個(gè)已知控制點(diǎn)方可確定未知參數(shù)，龔濤根據(jù)實(shí)驗(yàn)得出控制點(diǎn)數(shù)量在10個(gè)左右為佳[16]。利用已知地面控制點(diǎn)的位置，采用最小二乘法求解方程組即可獲得較佳的8個(gè)外部參數(shù)的修正量[15]。

我們使用麥哲倫探險(xiǎn)家310型號(hào)手持GPS定位儀在觀測(cè)場(chǎng)地共選擇了11個(gè)固定標(biāo)志物作為控制點(diǎn)，控制點(diǎn)間的水平距離從25 m到892 m不等，如圖5所示。表1是選定控制點(diǎn)詳細(xì)的圖像坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)。

表1　控制點(diǎn)的圖像坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)

圖5　圖像控制點(diǎn)位置Fig.5　The positions of image control points

圖6為根據(jù)控制點(diǎn)將圖像的像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成真實(shí)大地坐標(biāo)的示例，藍(lán)色圈號(hào)代表實(shí)際大地控制點(diǎn)位置，紅色叉號(hào)代表圖像控制點(diǎn)位置，可以看出坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后兩者的吻合度非常高，坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的均方根誤差為2.865 6 m。經(jīng)過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換之后，遠(yuǎn)視場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)像素不足現(xiàn)象，可采用像素內(nèi)部插值方法進(jìn)行補(bǔ)償。

圖6　坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的圖像Fig.6　The image after coordinate transformation

3.2水邊線檢測(cè)方法

隨著近岸視頻影像資料的日益增加，目前典型的手動(dòng)繪制和半自動(dòng)提取圖像處理應(yīng)用軟件已難以滿足海量影像的快速分析需求，譬如MapGIS、ImageJ和gvSIG等，因此開(kāi)發(fā)近岸視頻影像自動(dòng)處理方法已成為近岸視頻監(jiān)測(cè)急切解決的問(wèn)題。Matlab把常見(jiàn)圖像處理操作都做成了相應(yīng)的內(nèi)建函數(shù)，使用者不用去考慮怎樣讀取圖片、怎樣轉(zhuǎn)換顏色空間等固定和成熟的算法的細(xì)枝末節(jié)，可以將主要精力投放到算法集成研究中，不僅提高了圖像處理效率，而且還統(tǒng)一了圖像特征提取的標(biāo)準(zhǔn)，提高對(duì)比分析的可靠性，因此本文選取Matlab作為水邊線提取的實(shí)現(xiàn)平臺(tái)。潮汐和風(fēng)浪會(huì)使海水在時(shí)間尺度上發(fā)生動(dòng)態(tài)變化，一般根據(jù)研究目的而采用相應(yīng)的岸線指標(biāo)或代理岸線，譬如高潮面、平均高潮面或平均海平面等[17]。近年來(lái)根據(jù)圖像處理中的特征提取方法，常采用干濕線、高水位線或水邊線等代理岸線指標(biāo)用于短時(shí)間內(nèi)海灘岸線的變化評(píng)估[18—19]，因?yàn)樗吘€能更好地反映短期海岸水文動(dòng)態(tài)變化狀況，所以本文選取水邊線作為風(fēng)暴期間海灘的岸線變化指標(biāo)。

通常用于近岸動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)分析的圖像有3種類型：瞬時(shí)圖像、平均圖像和方差圖像。瞬時(shí)圖像是數(shù)字影像中某一瞬間的單幅靜止圖像；平均圖像是將單位時(shí)間內(nèi)連續(xù)拍攝的單幀圖像進(jìn)行像素平均后的圖像，可以有效的濾除隨機(jī)噪聲；方差圖像是計(jì)算單位時(shí)間平均圖像中的方差變化，可以提高圖像中的灰度強(qiáng)度變化的對(duì)比度。相較于瞬時(shí)圖像，平均圖像和方差圖像都能明顯提高水邊線邊緣的對(duì)比度[19]，從視覺(jué)上就可以判定海岸線位置，但是從計(jì)算效率和保留圖像信息上綜合考慮，我們采用平均圖像進(jìn)行岸線位置信息的檢測(cè)，圖8中的a～d分別為2011年5月25日12點(diǎn)的單幀圖像和不同時(shí)長(zhǎng)的平均圖像，與單幀圖像相比，2 min、5 min和10 min平均圖像的去噪效果逐漸增強(qiáng)，其中10 min平均圖像中沙灘和海水的分界線上的去噪效果最好，因此選取10 min平均圖像進(jìn)行水邊線提取。

圖7　圖像類型Fig.7　Types of imagesa.單幀圖像；b～d.依次為2 min、5 min和10 min的平均圖像；e.CIELab圖像a. Snap-shot image; b～d. time-exposure images of 2 min， 5 min and 10 min; c. CIELab image

3.2.1顏色模型的選取

色彩圖像分割算法的準(zhǔn)確性對(duì)顏色模型具有較大的依賴性。顏色模型(color model)通過(guò)定義一個(gè)三維坐標(biāo)系統(tǒng)和特定模型中的子空間，提供了一種規(guī)定特定色彩的標(biāo)準(zhǔn)方法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，顏色模型就是用一組數(shù)值來(lái)描述顏色的數(shù)學(xué)模型，可以分為設(shè)備相關(guān)模型和設(shè)備無(wú)關(guān)模型。前者常用的有：RGB、CMYK、YUV、HSL和HSV等，主要用于設(shè)備顯示和數(shù)據(jù)傳輸；后者主要是CIELuv和CIELab顏色模型，分別主要用于顯示自發(fā)光的光源(顯示器)和表示反射、投射的物體的顏色。單純采用RGB顏色模型的圖像分割效率較高[20]，但是噪聲較多，受光照條件影響較大；HSL和HSV顏色模型系統(tǒng)提供了適于自然色彩變化的方式[2]，但在非線性轉(zhuǎn)換運(yùn)算時(shí)會(huì)產(chǎn)生溢出，導(dǎo)致圖像失真，且影響特征提取速度；采用YUV顏色模型進(jìn)行圖像分割受光照條件和噪聲影響小[21]，并可利用人眼的特性來(lái)降低數(shù)字彩色圖像所需要的存儲(chǔ)容量，但是難以在復(fù)雜海岸圖像的處理方面上發(fā)揮優(yōu)勢(shì)。

CIELab顏色模型由亮度(L)和兩個(gè)顏色通道(a，b)組成，其主要優(yōu)勢(shì)是色域?qū)掗煟粌H包含了RGB、CMYK的所有色域，還能表現(xiàn)它們不能表現(xiàn)的色彩，只要是人的肉眼能感知的色彩，都能通過(guò)CIELab模型表現(xiàn)出來(lái)；其次，CIELab顏色模型很好地解決了RGB圖像存在的色彩分布不均的問(wèn)題，因?yàn)镽GB圖像在藍(lán)色到綠色之間的過(guò)渡色彩過(guò)多，而在綠色到紅色之間又缺少黃色和其他色彩；同時(shí)，CIELab模型的處理速度與RGB模型相同，并比CMYK模型快很多。Ganesan等[22]對(duì)基于CIELab顏色模型的分割方法進(jìn)行了分析研究，并將結(jié)果與其他邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果顯示基于CIELab的算法適用于包含各種類型噪聲的彩色圖像處理。鑒于CIELab顏色模型在海底色像顯示了良好的彩圖分割效果[22]，針對(duì)本文采用的色彩變化相對(duì)較少、受光照影響較大的近岸視頻影像，本文選取CIELab顏色模型進(jìn)行圖像海水與陸地沙灘的分割和特征提取，成像效果如圖7e所示。

3.2.2圖像分割算法

圖像分割方法主要分為基于閾值、邊緣和區(qū)域等。閾值分割方法主要有迭代法、最大類間房方差法(OTSU)和最大熵法等[23]，其關(guān)鍵和難點(diǎn)是能否選取合適的閾值，而閾值的設(shè)定受光照和噪聲的影響[24]，不適用于光照變化大和易受天氣狀況影響的海岸圖像的處理。圖像中的邊緣總是以強(qiáng)度突變的形式出現(xiàn)，即局部圖像的不連續(xù)性，通常用一階和二階導(dǎo)數(shù)來(lái)描述和檢測(cè)邊緣，常用的邊緣檢測(cè)算子(如Roberts算子、Sobel算子、Kirsch算子和Canny算子等)適用于邊緣灰度值過(guò)渡比較尖銳而且噪聲較小的圖像[25—26]，但是對(duì)于邊緣復(fù)雜(如邊緣模糊、邊緣丟失、邊緣不連續(xù)等)的海岸圖像的處理效果則不太理想[27]。區(qū)域生長(zhǎng)和分列合并法是兩種典型的串行區(qū)域分割方法，其中前者計(jì)算簡(jiǎn)單但在目標(biāo)較大時(shí)分割速度較慢，后者可以更好地分割復(fù)雜圖像但是分裂可能會(huì)破壞區(qū)域的邊界[28]。此外，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法也被應(yīng)用于圖像分割[29]，可以在一定程度上降低噪聲對(duì)圖像的影響，但是開(kāi)、閉、腐蝕、膨脹等運(yùn)算會(huì)導(dǎo)致圖像的過(guò)度平滑，從而導(dǎo)致圖像變形及細(xì)節(jié)丟失，從而影響水邊線提取的準(zhǔn)確度。

3.2.3蟻群優(yōu)化算法

蟻群算法(Ant Colony Optimization， ACO)由意大利M. Dorigo等學(xué)者于1991年首先提出。該算法受自然界中真實(shí)蟻群集體行為的啟發(fā)，利用真實(shí)蟻群通過(guò)個(gè)體間的信息傳遞以及從蟻穴到食物間最短路徑的集體尋優(yōu)特征，來(lái)解決一些離散系統(tǒng)中的優(yōu)化問(wèn)題。從原理上可以將其分為兩類：一種是基于蟻堆形成原理進(jìn)行聚類，起源于對(duì)蟻群墓地、蟻卵的分類研究；另一種是基于螞蟻的覓食原理，利用信息素實(shí)現(xiàn)聚類分析[30]。該算法基于正反饋原理，具有強(qiáng)魯棒性、收斂性好、并行性和自適應(yīng)性等優(yōu)點(diǎn)，初被用于解決大多數(shù)優(yōu)化問(wèn)題或者能夠轉(zhuǎn)化為優(yōu)化求解的問(wèn)題。隨著蟻群算法不斷發(fā)展和完善，目前其應(yīng)用領(lǐng)域已擴(kuò)展到多目標(biāo)優(yōu)化、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚類、模式識(shí)別、系統(tǒng)建模、流程規(guī)劃、信號(hào)處理、圖像處理、決策支持以及仿真和系統(tǒng)辨識(shí)等方面[31]，體現(xiàn)了很好的魯棒性和適應(yīng)性。蟻群算法的離散性和并行性特點(diǎn)對(duì)于離散的數(shù)字圖像非常實(shí)用，可以有效避免光照變化、天氣變化和噪聲的影響，非常適用于近岸數(shù)字視頻影像的圖像處理和特征提取[32]。

蟻群算法的缺點(diǎn)是需要較長(zhǎng)的數(shù)據(jù)搜索時(shí)間，且在搜索中易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象，影響整體圖像處理效率。因此需要針對(duì)不同的優(yōu)化問(wèn)題來(lái)設(shè)計(jì)不同的蟻群算法，合理計(jì)算目標(biāo)函數(shù)、信息更新和群體協(xié)調(diào)機(jī)制。本文根據(jù)Bansal和Aggarwal[33]提出的蟻群聚類改進(jìn)方法，用N個(gè)單元格來(lái)代替數(shù)據(jù)項(xiàng)所在的直角坐標(biāo)系，其中N表示圖像中待聚類的像素總量。在這N個(gè)單元格組成的陣列中，單元格間相互連通以便螞蟻能夠自由活動(dòng)，一個(gè)群組是由特征相同的2個(gè)或2個(gè)以上的像素集合而成的。具體的實(shí)現(xiàn)方法如下：

首先，將待聚類的像素放入單元格陣列，該陣列即為聚類空間(cluster space)。然后從某一群組開(kāi)始搜索未被搜索過(guò)鄰域。發(fā)現(xiàn)未被搜索過(guò)的數(shù)據(jù)項(xiàng)后，利用臨界距離(CMC distance)檢查數(shù)據(jù)項(xiàng)與群組的相似度。對(duì)于兩種CIELab顏色(L1，a1，b1)和(L2，a2，b2)，其色度差異ΔC表示為：

(3)

亮度差異ΔL表示為：

(4)

色調(diào)感知差異ΔH表示為：

(5)

臨界距離ΔE表示為：

(6)

(1) 用同原始圖像大小的矩陣代替圖像直角坐標(biāo)網(wǎng)，每個(gè)矩陣單元對(duì)應(yīng)一個(gè)圖像像素；

(2) 初始化螞蟻未走過(guò)的群組的數(shù)據(jù)項(xiàng)為0，然后隨機(jī)選擇一個(gè)出發(fā)城市；

(3) 隨機(jī)選擇某一螞蟻的初始位置至任意數(shù)據(jù)項(xiàng)，檢查數(shù)據(jù)項(xiàng)的有效性并賦值當(dāng)前的聚類索引；

(4) 如果當(dāng)前數(shù)據(jù)項(xiàng)尚未被檢索，則利用臨界距離檢查數(shù)據(jù)項(xiàng)與群組的相似度M，確定相似度的閾值R，如果M

(5) 如果存在未被遍歷的數(shù)據(jù)項(xiàng)，則N+1，下一個(gè)螞蟻跳轉(zhuǎn)至第3步繼續(xù)執(zhí)行；

(6) 重復(fù)操作，直到?jīng)]有未被遍歷的數(shù)據(jù)項(xiàng)為止。

在整個(gè)算法中引入均方根誤差(mean square error， MSE)計(jì)算群組內(nèi)像素間的距離，以方便進(jìn)行聚類分析，并提供了一種利用臨界距離計(jì)算聚類群組數(shù)量的靈活方法，有效地提高了整個(gè)圖像處理的效率。

4水邊線提取結(jié)果與分析

4.1水邊線提取對(duì)比評(píng)估

由于沙灘的光譜位于黃紅之間，而海洋位于藍(lán)綠之間，因此利用圖像的色彩變化可以識(shí)別海水與沙灘的交界線。彩色相機(jī)的成像靶面的一個(gè)像素可以同時(shí)記錄紅色(red)、綠色(green)和藍(lán)色(blue)3種色彩信息，最簡(jiǎn)單的方法是將RGB色彩圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，根據(jù)灰度圖像直方圖設(shè)定二值化閾值，如圖8a所示，由于圖像中海陸灰度具有弱對(duì)比性，并且難以呈現(xiàn)完整海水區(qū)域輪廓，且圖像細(xì)節(jié)呈現(xiàn)較差。近期的研究表明基于HSV顏色模型比傳統(tǒng)的RGB色彩更適于海灘的海水—沙灘的分界線的檢測(cè)。HSV色彩模型屬于極坐標(biāo)空間結(jié)構(gòu)，能直觀描述顏色，其光強(qiáng)度分量和色度分量是獨(dú)立關(guān)系，因此適合基于人的顏色感知特性進(jìn)行處理和分析的圖像處理算法[34]。如圖8b所示，提取HSV圖像的飽和度分量，利用最大類間方差法(OTSU)進(jìn)行初步閾值分割，然后利用數(shù)學(xué)形態(tài)法進(jìn)行邊緣提取。提取后的水邊線基本能夠如實(shí)地還原海陸邊界，但是明顯不能消除邊緣噪聲(船只等)的干擾，也不能有效地提取狹長(zhǎng)水道的邊緣。與上述兩種算法不同，從圖8c中可以看出，利用CIELab顏色模型和改進(jìn)的蟻群聚類算法相結(jié)合的方法抗噪聲能力更強(qiáng)，獲取的海陸邊界線更加接近實(shí)際，邊緣平滑度更好，更重要的是能很好地識(shí)別狹長(zhǎng)水道并提取其邊緣，保證了目標(biāo)信息的完整性。

聽(tīng)到馱子這么一說(shuō)，大家都理解了。是啊，碰到這樣的孩子，誰(shuí)的心里不煩，不買，就不買！我們嶺北人還是支持馱子這個(gè)外地人，必須支持他！

4.2臺(tái)風(fēng)期間海灘動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)

為了研究極端天氣條件下水邊線的動(dòng)態(tài)相應(yīng)，選取2011年第13號(hào)臺(tái)風(fēng)“梅花”出現(xiàn)期間的圖像資料進(jìn)行處理和分析。臺(tái)風(fēng)“梅花”于2011年8月7日沿西北方向經(jīng)過(guò)山東半島海域，臺(tái)風(fēng)中心距青島市區(qū)最近約410 km。臺(tái)風(fēng)經(jīng)過(guò)期間，青島市沿海最大風(fēng)力達(dá)9～10級(jí)，陣風(fēng)12級(jí)，平均浪高為4～5 m，局部浪高達(dá)6～10 m。8月8日中午減弱為強(qiáng)熱帶風(fēng)暴，之后沿山東半島向西北方向離去。

本文從2011年石老人海水浴場(chǎng)影像庫(kù)中選取風(fēng)暴潮前后的數(shù)據(jù)資料，剔除了大雨天等氣象條件造成的低質(zhì)量圖像以及視頻系統(tǒng)發(fā)生故障導(dǎo)致圖像采集序列不完整等因素的影響，例如8月7日青島市下暴雨，所拍攝的圖像質(zhì)量極差，而8月9日和8月10日兩天供電系統(tǒng)出現(xiàn)故障，沒(méi)有采集到圖像，導(dǎo)致圖像資料不完整。如圖9所示，風(fēng)暴潮來(lái)臨之前波浪覆蓋海灘面積較小，僅在潮汐作用的影響下產(chǎn)生海水的漲落運(yùn)動(dòng)。8月7日到8日凌晨，梅花臺(tái)風(fēng)到達(dá)青島近海附近，從圖像可以看出，風(fēng)浪使得海水平時(shí)很難到達(dá)的游客聚集區(qū)被淹沒(méi)。在隨后的1個(gè)月里，海灘有一個(gè)明顯的恢復(fù)過(guò)程。圖10是基于本文方法提取的水邊線。

研究區(qū)原始圖像是非正攝圖像，為了呈現(xiàn)水邊線的真實(shí)形態(tài)特征和實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的水邊線動(dòng)態(tài)變化的定量分析，按照3.1.2節(jié)方法將圖10中提取的水邊線從圖像坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系，并在約75 000 m2的觀測(cè)區(qū)內(nèi)設(shè)計(jì)了10條等間距的垂直于海灘陸側(cè)邊緣的測(cè)線(圖11)，計(jì)算坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后測(cè)線與水邊線和參考岸線L的兩個(gè)交點(diǎn)之間的坐標(biāo)差，然后轉(zhuǎn)換為實(shí)際水平距離，圖12a顯示的是不同日期和測(cè)點(diǎn)上水邊線的相對(duì)位置變化。

圖8　不同提取方法對(duì)比Fig.8　Comparison of different extraction methodsa.基于灰度圖像的Canny算子方法；b.基于HSV圖像的OTSU和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法；c.基于CIELab圖像的蟻群聚類方法a. Gray image with Canny algorithm; b. HSV image with OTSU and Mathematic Morphology method; c. CIELab image with Ant Colony method

圖9　2011年石老人海灘風(fēng)暴潮前后灘面變化示例影像Fig. 9　The sample images of beach face changes before and after storm influence in Shilaoren beach of Qingdao in 2011

圖10　利用本文方法提取的岸線Fig.10　Extracting coastlines using the proposed method

圖11　坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的水邊線Fig.11　Waterlines after coordinate transformationa-j. 測(cè)線；L. 參考岸線a-j. Measuring lines; L. reference coastline

圖12　風(fēng)暴潮前后水邊線位置的變化Fig.12　The changes of water line positions before and after storma. 水邊線位置；b. 海灘平均寬度a. The waterline positions; b. the average width of the beach

為了更加直觀地展現(xiàn)臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮影響下水邊線位置的變化量，通過(guò)計(jì)算各個(gè)日期的水邊線平均離岸位置構(gòu)成海灘寬度變化直方圖。圖12b中縱軸表示水邊線與參考岸線L之間的實(shí)際水平距離，直方圖高度代表海灘平均寬度。從中可以直接看出，在風(fēng)暴潮影響下，8月8日水邊線平均離岸位置處在平時(shí)極難到達(dá)的最低值，說(shuō)明當(dāng)時(shí)水邊線急劇后退，海水淹沒(méi)了大部分海灘區(qū)域。

從數(shù)據(jù)結(jié)果中可以看出，水邊線位置快速、大幅度的變化與臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮之間有很強(qiáng)的相關(guān)性。風(fēng)暴潮期間石老人海灘處于高能環(huán)境下，加上灘面坡度較小，波浪上涌強(qiáng)烈，使得灘肩寬度變窄。結(jié)果顯示，臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮前后海灘寬度變化最大達(dá)95 m，8月8日當(dāng)天海灘平均寬度更是降到12.31 m。

5結(jié)論

從近岸視頻影像中自動(dòng)、準(zhǔn)確地提取岸線變化信息是近岸視頻監(jiān)測(cè)中面臨的重要挑戰(zhàn)之一，本文針對(duì)近岸圖像色彩變化較少、易受光照變化和天氣條件影響的特點(diǎn)，選擇不依賴光線和顏料的CIELab顏色模型對(duì)近岸圖像進(jìn)行分割與檢測(cè)，結(jié)合具有很好魯棒性和適應(yīng)性的蟻群算法，引入臨界距離概念進(jìn)行數(shù)據(jù)項(xiàng)與群組之間相似度的度量，對(duì)蟻群聚類算法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了近岸影像水邊線的檢測(cè)。將本文的水邊線檢測(cè)算法與傳統(tǒng)的二值圖像閾值分割方法、HSV顏色模型S分量的最大類間方差法和數(shù)學(xué)形態(tài)法所提取的水邊線進(jìn)行了對(duì)比，表明了所提出的算法具有良好的抗噪能力，并且該算法在特殊狹長(zhǎng)區(qū)的識(shí)別能力和邊緣光滑能力上的優(yōu)勢(shì)使其具有良好的應(yīng)用前景。

通過(guò)對(duì)石老人海灘短期的視頻影像資料進(jìn)行分析，證明了本文采用的水邊線檢測(cè)方法適用于定量分析極端天氣條件下灘寬在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生的快速變化，并驗(yàn)證了該方法的可靠性。獲取較小時(shí)空尺度上的水邊線遷移變化信息，對(duì)于促進(jìn)陸海相互作用機(jī)制的

研究、保障海灘游客安全、保護(hù)海岸基礎(chǔ)設(shè)施、監(jiān)控工程后的海灘變化以及海岸管理等具有積極地推動(dòng)作用。為了消除其他環(huán)境因素的干擾從而獲取更加準(zhǔn)確的、單一的風(fēng)暴潮影響因子的數(shù)據(jù)，在隨后的研究中將會(huì)引入潮汐和波浪數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]Addo K A， Walkden M， Mills J P. Detection， measurement and prediction of shoreline recession in Accra， Ghana[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing， 2008， 63(5): 543-558．

[2]Rihouey D， Dugor J， Dailloux D， et al. Application of remote sensing video systems to coastal defence monitoring[J]. Journal of Coastal Research， 2009，58(2): 1582-1586．

[3]Valaouris A， Poulos S， Petrakis S， et al. Processes affecting recent and future morphological evolution of the Xylokastro beach zone(Gulf of Corinth， Greece)[J]. Global NEST Journal， 2014， 16(4):773-786．

[4]Emery K O. A simple method of measuring beach profiles[J]. Limnology and Oceanography， 1961， 6(1): 90-93．

[5]Turner I L， Goodwin I， Davidson M A， et al. Planning for an Australian National Coastal Observatory: monitoring and forecasting coastal erosion in a changing climate[C]// Proceeding of Coastal and Ports. Perth, 2011：737-743．

[6]Harley M D， Turner I L， Short A D， et al. Assessment and integration of conventional， RTK-GPS and image-derived beach survey methods for daily to decadal coastal monitoring[J]. Coastal Engineering， 2011， 58(2): 194-205．

[7]Balouin Y， Rey-Valette H， Picand P A. Automatic assessment and analysis of beach attendance using video images at the Lido of Sète beach， France[J]. Ocean & Coastal Management， 2014， 102(41): 114-122．

[8]Almar R， Ranasinghe R， Sénéchal N， et al. Video-based detection of shorelines at complex meso-macro tidal beaches[J]. Journal of Coastal Research， 2012， 28(5): 1040-1048．

[9]Aarninkhof S G J， Turner I L， Dronkers T D T， et al. A video-based technique for mapping intertidal beach bathymetry[J]. Coastal Engineering， 2003， 49(4): 275-289．

[10]Holman R A， Stanley J. The history and technical capabilities of Argus[J]. Coastal Engineering， 2007， 54(6): 477-491．

[11]Plant N G， Aarninkhof S G J， Turner I L， et al. The performance of shoreline detection models applied to video imagery[J]. Journal of Coastal Research， 2009，23(3): 658-670．

[12]Uunk L， Wijnberg K M， Morelissen R. Automated mapping of the intertidal beach bathymetry from video images[J]. Coastal Engineering， 2010， 57(4): 461-469．

[13]Smith R K， Bryan K R. Monitoring beach face volume with a combination of intermittent profiling and video imagery[J]. Journal of Coastal Research， 2007，23(4): 892-898．

[14]Holland K T， Holman R A， Lippman T C， et al. Practical use of video imagery in nearshore oceanographic field studies[J]. IEEE Journal of Ocean Engineering， 1997， 22(1): 81-92．

[15]Abdel-Aziz Y I, Karara H M. Direct linear transformation from comparator coordinates into object space coordinates in close-range photogrammetry[C]//Proceeding of the ASP Symposium on Close Range Photogrammetry, Fall Church VA: American Society of Photogrammetry, 1971: 1-18.

[16]龔濤. 近景攝影測(cè)量控制點(diǎn)布設(shè)方案的研究[J]. 西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)， 1997， 32(3): 330-335．

Gong Tao. A scheme for distribution of control points in close-range photogrammetry[J]. Journal of Southwest Jiaotong University， 1997， 32(3): 330-335．

[17]Boak E H， Turner I L. Shoreline definition and detection: A review[J]. Journal of Coastal Research， 2005， 21(4):688-703．

[18]Paris P， Mitasova H. Barrier island dynamics using mass center analysis: A new way to detect and track large-scale change[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information， 2014， 3(1): 49-65．

[19]嚴(yán)海兵， 李秉柏， 陳敏東. 遙感技術(shù)提取海岸線的研究進(jìn)展[J]. 地域研究與開(kāi)發(fā)， 2009， 28(1): 101-105．

Yan Haibing， Li Bingbai， Chen Mindong. Progress of researches in coastline extraction based on RS technique[J]. Areal Research and Development， 2009， 28(1): 101-105．

[20]Rajinikanth V， Couceiro M S. RGB histogram based color image segmentation using firefly algorithm[J]. Procedia Computer Science， 2015， 46(5): 1449-1457．

[21]林偉明， 胡云堂. 基于YUV顏色模型的番茄收獲機(jī)器人圖像分割方法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)， 2012， 43(12): 176-180．

Lin Weiming， Hu Yuntang. Image segmentation method based on YUV color space for tomato harvesting robot[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2012， 43(12): 176-180．

[22]Ganesan P， Rajini V， Rajkumar R I. Segmentation and edge detection of color images using CIELAB color space and edge detectors[C]// Emerging Trends in Robotics and Communication Technologies (INTERACT)， 2010 International Conference on. IEEE， 2010: 393-397．

[23]龍建武. 圖像閾值分割關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 長(zhǎng)春：吉林大學(xué)， 2014．

Long Jianwu. Research on Key Techniques of Image Thresholding[D]. Changchun：Jilin University， 2014．

[24]Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms[J]. Automatica， 1975， 11(285/296): 23-27．

[25]Aslam A， Khan E， Beg M M S. Improved edge detection algorithm for brain tumor segmentation[J]. Procedia Computer Science， 2015， 58(8): 430-437．

[26]Shrivakshan G T， Chandrasekar C. A comparison of various edge detection techniques used in image processing[J]. International Journal of Computer Science Issues， 2012， 9(5): 272-276．

[27]宋寅卯， 劉磊. 圖像分割研究方法及進(jìn)展[J]. 電腦學(xué)習(xí)， 2010(2): 1-3．

Song Yinmao， Liu Lei. The methods and progress of image segment[J]. Computer Studies， 2010(2): 1-3．

[28]薛衛(wèi)鵬. 基于Otsu算法與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割算法研究[D]. 沈陽(yáng)：東北大學(xué)， 2009．

Xue Weipeng. An analysis of image segmentation based on otsu method and mathematic morphology[D]. Shenyang：Northeastern University， 2009．

[29]朱培逸， 劉紅晴. 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像分割算法在水果分級(jí)中的應(yīng)用[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程， 2013 (34): 10375-10380．

Zhu Peiyi， Liu Hongqing. Facial expression recognition using multi-feature fusion in color space[J]. Science Technology and Engineering， 2013(34): 10375-10380．

[30]鄢文晉. 蟻群算法及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[D]. 重慶: 重慶大學(xué)， 2007：52-59．

Yan Wenjin. Ant Colony Algorithm and Its Applications in Data Mining[D]. Chongqing: Chongqing University， 2007：52-59．

[31]Nezamabadi-pour H， Saryazdi S， Rashedi E. Edge detection using ant algorithms[J]. Soft Computing， 2006， 10(7): 623-628．

[32]韓彥芳， 施鵬飛. 基于蟻群算法的圖像分割方法[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用， 2004， 40(18): 5-7．

Han Yanfang， Shi Pengfei. Image segmentation based on improved ant colony algorithm[J]. Computer Engineering and Applications， 2004， 40(18): 5-7．

[33]Bansal S， Aggarwal D. Color image segmentation using CIElab color space using ant colony optimization[J]. International Journal of Computer Applications， 2011， 29(9): 28-34．

[34]龐曉敏， 閔子建， 闞江明. 基于HSI和LAB顏色空間的彩色圖像分割[J]. 廣西大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版， 2011， 36(6): 976-980．

Pang Xiaomin， Min Zijian， Kan Jiangming. Color image segmentation based on HSI and LAB color space[J]. Journal of Guangxi University: Natural Science Edition， 2011， 36(6): 976-980．

Analysis method of waterline change from nearshore video images based on ant colony optimization

Yi Weidong1， Yu Xinsheng1，2， Cui Shanggong1

(1.CollegeofMarineGeosciences，OceanUniversityofChina，Qingdao266100，China; 2.KeyLabofSubmarineGeoscienceandProspectingTechniques，MinistryofEducation，Qingdao266100，China)

Abstract:Because of the characteristics of low cost and high spatio-temporal resolution, nearshore video remote sensing technology has become an alternative means for coastal dynamic monitoring in recent years. For nearshore video monitoring, the waterline position can be used as a proxy indicator for mapping the shoreline changes of beach. Under the influence of complex beach terrain and irregular variation of waves and tides, accurate detection of waterline changes from video images has become one of the challenge problems in nearshore video remote sensing. A combined CIELab color model with ant colony optimization algorithm to detect the edge of waterline has been proposed and it has been evaluated under high water level changeduring typhoon storm surge in Shilaoren Beach, Qingdao city. The results of both comparison with traditional methods for edge detection and field images evaluation have showed that the proposed method has better reliability, accuracy and the ability to preserve the detail edges and anti-noise capability, which is particularly suitable for quantifying waterline efficiently. The feasibility of the proposed method for extracting waterline automatically from field video images in extreme weather conditions is demonstrated and it is showed this method is capable to incorporate into an automotive coastal video system for long term shoreline dynamic change monitoring.

Key words:video image; waterline detection; CIELab color model； ant colony optimization； coastal zone monitoring

收稿日期：2015-12-01；

修訂日期：2016-03-12。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41176078)；中國(guó)海洋石油總公司科技發(fā)展項(xiàng)目(C/KJFJDSY 003-2008)。

作者簡(jiǎn)介：伊偉東(1989—)，男，山東省淄博市人，主要從事海岸攝影測(cè)量與地理信息研究。E-mail：jkdywd@163.com *通信作者：于新生(1960—)，男 ，主要從事海底觀測(cè)及信息處理研究。E-mail：xsyu@ouc.edu.cn

中圖分類號(hào):P715.7

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：0253-4193(2016)07-0072-13

伊偉東，于新生，崔尚公. 基于蟻群優(yōu)化的近岸影像水邊線變化分析方法[J]. 海洋學(xué)報(bào)， 2016， 38(7):72-84， doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2016.07.007

Yi Weidong， Yu Xinsheng， Cui Shanggong. Analysis method of waterline change from nearshore video images[J]. Haiyang Xuebao， 2016， 38(7):72-84， doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2016.07.007