陳侯宇 李卓陶 周佳 劉宜萱
摘要:毛毛雨氣象對(duì)光散射作用強(qiáng),常伴隨著較低的能見(jiàn)度,對(duì)航空、交通影響巨大。就現(xiàn)階段而言,自動(dòng)觀測(cè)天氣現(xiàn)象儀存在觀測(cè)毛毛雨報(bào)空率較高的問(wèn)題。文章基于這樣的現(xiàn)實(shí)背景,以“實(shí)現(xiàn)更精確的毛毛雨觀測(cè)技術(shù)”為主要研究目的,提出一種基于圖像增強(qiáng)的毛毛雨觀測(cè)法。本觀測(cè)法利用毛毛雨對(duì)光的反射現(xiàn)象,通過(guò)一種新的圖像處理方法,測(cè)量雨滴掉落在觀測(cè)板上的雨滴大小,實(shí)現(xiàn)了對(duì)毛毛雨氣象的準(zhǔn)確觀測(cè)。該方法一定程度上彌補(bǔ)了現(xiàn)有觀測(cè)技術(shù)的缺陷。
關(guān)鍵詞:觀測(cè)技術(shù);地面氣象;毛毛雨;圖像處理
1.引言
大氣降水測(cè)量是地球水循環(huán)監(jiān)測(cè)的重要環(huán)節(jié),是水資源利用的重要組成部分,也是洪水災(zāi)害預(yù)警和環(huán)境評(píng)估的重要影響因素。因此,降雨量和降雨強(qiáng)度的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè),對(duì)生產(chǎn)實(shí)踐具有重要意義[1]。其中毛毛雨是大氣降水中一種常見(jiàn)的現(xiàn)象,通常是由大量直徑小于0.5?mm雨滴組成,細(xì)小稠密且十分均勻。其對(duì)光散射作用強(qiáng),常伴有霧和低云,能見(jiàn)度較差,對(duì)航空、交通影響巨大。同時(shí)毛毛雨是導(dǎo)致云中積冰和降水積冰的主要原因之一[2]。因此若能精準(zhǔn)觀測(cè)毛毛雨,則能提前預(yù)測(cè)到該氣象帶來(lái)的可能危害。
但是,目前對(duì)毛毛雨的觀測(cè)研究相對(duì)較少,且觀測(cè)方法較單一。人工觀測(cè)是一種常見(jiàn)的毛毛雨觀測(cè)方式。但人工觀測(cè)方式存在人力成本高和準(zhǔn)確度的問(wèn)題[3]。還存在很難24小時(shí)持續(xù)觀測(cè)和很多地區(qū)不適用人工觀測(cè)的問(wèn)題。還有采用雨滴譜儀的自動(dòng)觀測(cè)法,該儀器是一種采用現(xiàn)代激光技術(shù)進(jìn)行測(cè)量的光學(xué)測(cè)量系統(tǒng),并且根據(jù)文獻(xiàn)[4],對(duì)比現(xiàn)階段的雨滴儀與人工觀測(cè),雖然雨滴譜儀對(duì)雨的捕獲率較高,空?qǐng)?bào)率、錯(cuò)報(bào)率、漏報(bào)率均較低,自動(dòng)觀測(cè)記錄準(zhǔn)確性最好,但其存在觀測(cè)毛毛雨空?qǐng)?bào)率較高的缺陷。
在此,本文提出一種基于圖像增強(qiáng)的毛毛雨自動(dòng)觀測(cè)方法。在雨滴滴落到觀測(cè)板后,通過(guò)附著在觀測(cè)板上的毛毛雨雨滴對(duì)進(jìn)入雨滴的光線在雨滴內(nèi)部的存在多次反射和透射現(xiàn)象,并利用圖像處理的相關(guān)方法,進(jìn)而測(cè)量出觀測(cè)板上的雨滴大小,實(shí)現(xiàn)了對(duì)毛毛雨主要特征要素的準(zhǔn)確觀測(cè)。有望解決雨滴譜儀觀測(cè)毛毛雨空?qǐng)?bào)率較高的問(wèn)題。
2.基于圖像增強(qiáng)的毛毛雨觀測(cè)方法
2.1?一種用于毛毛雨圖像增強(qiáng)的補(bǔ)光裝置
若采用一般的圖像觀測(cè)裝置對(duì)毛毛雨圖像進(jìn)行直接處理,由于毛毛雨自身無(wú)色透明的特性,導(dǎo)致在圖像處理過(guò)程中存在毛毛雨與背景板較難分割的問(wèn)題。本文充分利用毛毛雨雨滴對(duì)光的反射和折射現(xiàn)象,設(shè)計(jì)了一種用于毛毛雨圖像增強(qiáng)的補(bǔ)光觀測(cè)裝置,如圖1所示,提高了圖像處理的準(zhǔn)確性。
該裝置底板作為雨滴的承載板,采用黑色半透光的防水材料制成,側(cè)面安裝環(huán)形燈帶和遮光板。這樣可以使得燈帶的燈光受外界的影響較小,均勻的照射在雨滴上面。由于雨滴對(duì)光的反射和內(nèi)部折射作用,此時(shí)用攝像頭捕捉圖像,會(huì)觀測(cè)到雨滴比較清晰的輪廓。此方法較好的解決了圖像處理過(guò)程中毛毛雨與背景板較難分割的問(wèn)題。
2.2一種新的毛毛雨圖像處理方法
文獻(xiàn)[5]所提出的色斑法,是利用人工測(cè)量雨滴落在濾紙上形成的色斑圖樣,判斷降雨情況。此方法說(shuō)明,用圖像法來(lái)觀測(cè)毛毛雨是可能和可行的。色斑法雖然能觀測(cè)到毛毛雨氣象,然而該存在過(guò)程繁瑣、人工參與度高、準(zhǔn)確性不足的缺陷。由此,在前述提出的補(bǔ)光觀測(cè)裝置獲得雨滴圖像的基礎(chǔ)上,本文提出一種新的毛毛雨圖像處理方法,如圖2所示。本方法的關(guān)鍵流程由以下七方面組成:
(1)圖像灰度化處理算法
(2)獲取合適的閾值
(3)圖像分割算法
(4)圖像膨脹腐蝕算法
(5)圖像填充算法
(6)圖像平滑處理算法
(7)計(jì)算雨滴近似面積與直徑
本毛毛雨觀測(cè)方法通過(guò)直接計(jì)算圖像中雨滴的像素大小,有效提高了測(cè)量精度與工作效率,從而可解決現(xiàn)階段色斑法過(guò)程繁瑣,與雨滴譜儀毛毛雨報(bào)空率高的問(wèn)題。
3.毛毛雨圖像處理關(guān)鍵過(guò)程與技術(shù)
3.1毛毛雨圖像灰度處理
將獲取的如圖3所示的毛毛雨原始圖像進(jìn)行灰度化處理,得到如圖4所示的灰度圖像。
3.2毛毛雨圖像閾值分割處理
為了區(qū)分毛毛雨與背景板,需要對(duì)圖像進(jìn)行分割處理。然而直接進(jìn)行圖像分割處理并不容易,需要找到合適的閾值進(jìn)行圖像分割。因此首先進(jìn)行閾值獲取,建立一個(gè)一行二百五十六列的矩陣,遍歷出圖像各個(gè)灰度值的像素個(gè)數(shù)。以灰度值為橫坐標(biāo),灰度值對(duì)應(yīng)的像素?cái)?shù)為縱坐標(biāo),建立一個(gè)直方圖。如果直方圖是單峰值灰度直方圖(圖5),一般采用大津法得到閾值。大津法即最大類間方差法,設(shè)定一個(gè)閾值k,將圖像分成兩組。變動(dòng)k的取值使得兩組的類間方差最大,此時(shí)該值K為大津法所求分割閾值。根據(jù)文獻(xiàn)[6]中有關(guān)大律法在圖像處理方面的應(yīng)用研究,如果直方圖是較明顯的雙峰圖,且雙峰灰度差小于80灰度值。則也可采用雙峰法得出分割閾值。隨后進(jìn)行圖像分割工作,將灰度低于分割閾值的圖像部分轉(zhuǎn)換為黑色,將灰度高于分割閾值的部分轉(zhuǎn)換為白色,得到黑白二值化圖像(圖6)。
3.3毛毛雨圖像膨脹與腐蝕
黑白二值化圖像中的白色雨滴部分較多為斷開(kāi)的月牙型圓,無(wú)法進(jìn)行填充操作,所以需要對(duì)圖像進(jìn)行修補(bǔ)。具體操作為先進(jìn)行圖像膨脹,使得雨滴的斷點(diǎn)連通,然后通過(guò)圖像腐蝕使雨滴恢復(fù)原來(lái)的大小,得到膨脹后的圖像,如圖7所示。腐蝕后的圖像,如圖8所示。
3.4毛毛雨圖像的填充與圖像平滑處理
為了方便得到圖像中每個(gè)雨滴的面積,需要對(duì)圖像中的雨滴圖像進(jìn)行填充操作,使雨滴圖像變?yōu)橐粋€(gè)完整的近似圓,得到毛毛雨填充處理后的圖像,如圖9所示。為了使雨滴圖像變得更為平滑,需要去除圖像中的小顆粒和雨滴之間的粘連,構(gòu)造出一個(gè)圓形元素,去匹配雨滴。利用該圓形元素對(duì)圖像實(shí)現(xiàn)開(kāi)閉運(yùn)算可使圖像變得更為平滑。得到觀測(cè)毛毛雨圓滑處理后的圖像,如圖10所示。
3.5毛毛雨圖像標(biāo)注與計(jì)算
為了得到每滴毛毛雨的圖像數(shù)量及面積,需要標(biāo)注圖像中所有的雨滴,使用外接矩形框框選雨滴圖像,其中雨滴的形心確定矩形框位置,為每個(gè)雨滴標(biāo)上數(shù)字,以此來(lái)統(tǒng)計(jì)雨滴的數(shù)量,得到標(biāo)記雨滴后的圖像,如圖11所示。
最后,計(jì)算出雨滴個(gè)數(shù)以及每個(gè)雨滴的面積。因?yàn)閳D像中存在閾值分割和膨脹腐蝕操作時(shí)造成的大面積白色區(qū)域,所以使用面積中位數(shù)為參考,計(jì)算出當(dāng)前毛毛雨的近似面積和直徑。
根據(jù)公式:
(其中S為實(shí)際雨滴面積,sp為圖像中雨滴大小,i為實(shí)際與圖像的比例系數(shù),R為實(shí)際雨滴半徑)利用圖像中雨滴大小計(jì)算出實(shí)際雨滴大小。
4.結(jié)語(yǔ)
文中提出了一種基于圖像增強(qiáng)的毛毛雨觀測(cè)方法研究,通過(guò)用于毛毛雨圖像增強(qiáng)的補(bǔ)光裝置和一種新的圖像處理法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)毛毛雨天氣現(xiàn)象的更準(zhǔn)確觀測(cè),解決了現(xiàn)階段雨滴譜儀觀測(cè)毛毛雨空?qǐng)?bào)率較高的問(wèn)題。
參考文獻(xiàn):
[1]程曦,漆隨平,李志乾,崔天剛,王尼.降雨量傳感器的故障診斷方法研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2021,34(01):89-95.
[2]王天舒.基于高分辨率觀測(cè)的三類電線積冰研究:氣象要素和微結(jié)構(gòu)相結(jié)合[D].南京信息工程大學(xué),2020.
[3]陸占東.地面氣象觀測(cè)自動(dòng)化正式運(yùn)行后人工觀測(cè)項(xiàng)目探討[J].南方農(nóng)機(jī),2020,51(17):86-87.
[4]葉華忠,李國(guó)棟,邱逸峰.降水現(xiàn)象自動(dòng)觀測(cè)和人工觀測(cè)的對(duì)比分析[J].科學(xué)與信息化,2020,000(010):13,19.
[5]涂曉云,王克勤,趙洋毅,王嘉維,段旭,朱夢(mèng)雪.滇中高原不同林齡華山松林冠層對(duì)天然降雨雨滴能量特征的影響[J].水土保持通報(bào),2021,41(03):40-49.
[6]刁子健,張壽明.基于OpenCV的氣泡檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子測(cè)量技術(shù),2021,44(12):6-11.
作者簡(jiǎn)介:
陳侯宇(2000.01—),男,漢族,四川宜賓人,本科在讀,成都信息工程大學(xué)本科生,研究方向:通信工程
李卓陶(1999.12—),男,漢族,四川成都人,本科在讀,成都信息工程大學(xué)學(xué)生,研究方向:通信工程
周佳(1999.04—),女,漢族,四川資陽(yáng)人,本科在讀,成都信息工程大學(xué)本科生,研究方向:通信工程
項(xiàng)目基金:國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃(S202010621022)