基于图像识别技术的沿岸潮汐测量方法研究

摘 要:基于目前验潮方法存在着间接测量转换误差难以消除,水准联测困难,湿端设备为有源装置,造价高等不足的现状,首次采用光学原理,提出利用摄影及图像识别技术来实现潮汐测量,实现了无源湿端直接自动化潮汐测量,开辟了潮汐测量技术的新途径,为沿岸、岛礁的潮汐测量及内陆水位监测提供一种建站成本低、灵活机动的测量方法。

关键词:潮汐测量; 水尺; 图像采集; 图像识别

中图分类号:TN919 文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2010)13-0120-03

Research on Seacoast Tide Gauge Based on Image Recognition Technology

DENG Yu-fen,SHEN Ming,RUAN Rui,ZHANG Bo

(Navy Institute of Hydrographic Surveying and Charting, Tianjin 300061, China)

Abstract: A scheme of realizing the tide measurement with photography and image recognition technology based on the optical theory is proposed to overcome the difficulties in the face of the existing tide methods, such as elimination of indirect measurement conversion error, implementation of leveling joint measurement, alternation of green-end active device and reduction of fabrication cost. The automatic and direct tide measurement to the passive green end was achieved. A new way of tidal measurement for monitoring the water level of coast, reefs and inland was opened up, which provides a method for building some low-cost measurement stations and a flexible measurement method for the tide measurement. The basic principle and method of the hardware and software design are presented.

Keywords: tide measurement; water gauge; image acquisition; image recognition

目前国内外的潮汐测量技术种类很多,但这些测量方法也各自有一定的缺陷,如水尺验潮自动化程度低,压力式验潮、超声波验潮和GPS验潮等存在着间接测量转换误差难以消除,水准联测困难,湿端设备为有源装置,造价高等不足,为弥补这些不足,使得传统验潮技术有一突破,本文提出利用摄影及图像识别技术来实现沿岸潮汐测量。

1 系统原理与结构

1.1 系统原理

利用摄影与图像识别技术进行潮汐测量的基本原理是在水中竖立一个特制的水尺,水尺上端刻画有一基准线,从基准线往下,按定长画有图形尺码,每个尺码表示一固定的长度。岸边固定光学摄像仪,定时摄录水尺及海面图像,经过自动识别,判别出水尺基准线和海面在水尺上的位置,通过判别两线之间含有多少尺码即可得到水位线距基准线的距离,从而得到潮位值。

1.2 系统结构

系统由湿端和干端两部分组成。湿端设备是立在水中的水尺,干端设备主要有光学成像镜头、CCD摄像头、网络视频服务器及监控计算机组成。测量原理如┩1所示,设水尺顶部标定高度为Ha,水线位置Hb,则海浪潮位Hc=Ha-Hb。可见,只需要找到水位线,就可计算出潮位Hc。

图1 系统结构原理示意图

2 系统主要技术特征

2.1 系统硬件设计

2.1.1 水尺设计

水尺的作用是通过它能读取水位的高度。根据该项目验潮技术的原理,给出潮位必须对3种信息进行判读,一是水尺上部的基准线,因为水位是以此基准线给出的;二是水位线;三是基准线与水位线间有多少个尺码图形。每个尺码图形高度为长度元,有多少个尺码图形,就有多少个长度元,从而得到基准线与水位线间的距离。因此对水尺尺码图形的大小、形状、色(灰)度等都要进行研究与设计,设计出便于通过图像处理的方法进行水位判读的尺码图案。

这里先后对潮高标尺进行了五种图案设计,设计过程如图2所示。

图2 潮高标尺图案设计图

经过多次野外实地试验,得出结论:水尺图案必须兼顾到水位线的判读与水尺尺码图形的判读,也就是说水尺图案要同时具有横条纹和斜条纹的共同特征,由此设计出了锯齿形水尺方案。每个尺码图形如图3所示。

图3 锯齿形方案每个尺码图形

图3是由黑白两个三角形构成,两三角形相互倒置构成一个长方形,尺码图形的高度为10 cm。由于有倾斜的条纹,就能够判读水位线,又由于尺码图形简单,很容易判读出水位线到基准线间共有多少个完整的尺码图形,如有n个,对于不完整的尺码图形(如图4所示),则部分尺码高度h对应的像素值与一个完整尺码高度对应的像素值m进行比较,得到比值h/m,那么水位值H即可按下述公式计算:

H=10[n+(h/m)]

2.1.2 图像采集单元设计

图像采集单元的功能是将水尺及海面通过光学镜头成像在CCD摄像头的光敏面上,摄像头再将图像信息通过网络视频服务器送入监控计算机,并在显示器上进行显示,以供数据处理单元进行水位的识别与处理。为了进行水尺图形的判别,监控计算机屏幕上的水尺图像应尽可能大,即水尺成的像应尽可能大,因此图像采集单元首先要保证在监控计算机屏幕上的水尺图像应足够大,大到能分辨出水尺上1 cm的条纹。为了满足验潮需求,该项目对图像采集单元做了两种设计,一种是近程图像采集单元;另一种是远程图像采集单元,进而达到增大可视距离的作用,满足远距离验潮的需求。

图4 不完整尺码图形

(1) 近程图像采集单元

近程图像采集单元由37倍光学变焦摄像仪、网络视频服务器和监控计算机组成。在该验潮方法中,为了单独使用摄像仪就能获得验潮需要的图像,选用SDZ-375型37倍变焦摄像仪作为图像采集单元,但经过试验发现,37倍变焦摄像仪的成像距离也仅在130 m以内才能采集到清晰有效的图像,超过130 m时所获得的图像质量则无法满足验潮要求。而在有些地方的验潮距离要超过200 m,这样,为了增大可视距离,又设计用长焦望远镜来代替一般的光学镜头,这样可视距离可达200 m以上。

(2) 远程图像采集单元

远程图像采集单元由CCD摄像头、长焦望远镜、网络视频服务器、监控计算机组成。对长焦望远镜的选型应首先确定其焦距,在本方法中,选用1/3 inch CCD摄像头观测,其垂直成像尺寸为36 mm,水平成像尺寸为48 mm,镜头焦点到水尺的常规距离为200 m,水尺高度位为2 m,则由公式可计算出长焦望远镜的焦距(单位:mm):

f=vDV=3.6×200 0002 000=360

该公式表明当CCD摄像头为1/3 inch,长焦望远镜的焦距为360 mm,镜头焦点到物体的距离为200 m,水尺高度为2 m时,则恰好可获得满屏图像,如果长焦望远镜的焦距小于360 mm时,其他条件不变的情况下,则获得图像会缩小,图像分辨率降低。又考虑到镜头焦点到水尺的距离200 m是常规距离,由于不同海岸带的潮间距不同,有些海岸线的验潮距离可能要超过200 m,所以决定选用焦距为480 mm的TP2-80DSS型天地两用长焦望远镜。

网络视频服务器是一种压缩、处理视音频数据的嵌入式设备,它由视音频压缩编码器、输入/输出通道、网络接口、视音频接口、RS 485/RS 232串行接口、协议接口、软件接口等构成。

2.2 系统软件开发平台及功能模块

2.2.1 软件开发平台

由于数据采集单元中网络视频服务器提供的SDK是基于Windows系统下的C++文件包,因此选择Windows XP操作系统作为用户软件运行平台,选择Visual C++6.0作为软件开发平台。

2.2.2 软件功能模块

初始化模块 初始化模块包含两个部分,即视频参数初始化和水尺判读参数初始化。视频参数初始化主要完成网络视频服务器的初始化。水尺判读参数初始化包括设置水尺、设置初值和设置刻度。

视频预览模块 视频预览模块将网络视频服务器采集得到的视频流显示到预览界面,供用户实时观察。

视频回放模块 视频回放模块主要用于回放本地存储的视频。该模块可以根据时间查询指定文件夹下的视频文件,并将视频进行回放。

水尺处理模块 水尺处理模块主要对采集得到的一帧图像进行分析判断,并计算得到水线位置。对图像处理需要进行以下几个步骤:灰度化,中值滤波,灰度均衡,阈值化,轮廓提取,细化,提取横线。

3 技术创新点

(1) 潮汐测量光学化。首次采用光学原理实现无源湿端直接自动化潮汐测量,开辟了潮汐测量技术的新途径,为沿岸、岛礁的潮汐测量及内陆水位监测提供┮恢知建站成本低、灵活机动的测量方法。

(2) 潮汐数据遥测化。该技术成果通过对图像采集单元及自动判读软件的设计,实现了远程水尺的实时视频监控及自动化处理,使传统的人工水尺观测实现了实时自动化测量。

(3) 水尺图案判读化。通过对验潮水尺尺码图形的研究,采用横条纹与斜条纹尺码图形相结合的方法,研制出既适合水位识别又适合尺码读取的新型水尺。

(4) 水位识别自动化。通过灰度化、中值滤波、域值化、细化、轮廓提取等多种图像处理方法及水尺判读算法,首次实现水位高精度自动识别和水尺尺码个数的自动读取。

4 结 语

该方法采用摄影和图像识别技术,通过独特的锯齿形水尺设计,实现了水位的自动识别,从而实现了潮汐的直接自动化测量。该方法设计合理可行,技术先进。与其他验潮方法相比,该方法突出的优点是非接触直接测量、没有转换误差、建站机动灵活、价格低廉,并实现了对海水潮位的非接触自动准确测量。

参考文献

[1]林家明.面阵摄像机光学镜头参数及其相互关系[J].光电子技术与信息,2000(2):183-185.

[2]欧阳永忠,陆秀平,孙纪章,等.GPS测高技术在无验潮水深测量中的应用[ J] .海洋测绘,2005(1): 6-9.

[3]赵列兵,金林.摄像中的聚焦与景深[J].中国有线电视,2002(9):53-54.

[4]林家明,杨隆荣.CCD及摄像机技术在工业中的应用[J].物理学和高新技术,2000(12):732-735.

[5]周立伟.微光成像技术的发展与展望[M].天津:天津科学技术出版社,2003.

[6]Gonzalez R C.数字图像处理[M].阮秋琦,译.北京:电子工业出版社,2005.

[7]杨淑莹.模式识别与智能计算[M].北京:电子工业出版社,2008.

[8]张智辉,田地,杨义先.线阵CCD驱动电路设计的几种方法[J].仪表技术与传感器,2004(6):32-33,52.

[9]李继攀,黄国平.Visual C#2008开发技术实例详解[M].北京:电子工业出版社,2008.

[10]赵铭,吴雷.C#2.0完全参考手册[M].2版.北京:清华大学出版社,2007.