一種用于玻璃水槽內(nèi)水位分析的圖像測量方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像測量技術(shù)領(lǐng)域，涉及到流體邊緣定位問題，特別涉及玻璃水槽內(nèi) 邊壁處水位邊緣的提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在海洋工程模型中，往往將目標(biāo)物放在波流水槽中進(jìn)行運動仿真，從而總結(jié)出研 宄對象在海況中可能出現(xiàn)的運動情況。過程中，水位邊緣的變化是其中一項較為重要的監(jiān) 測項目。目前，在玻璃水槽中進(jìn)行水位邊緣測量時，多使用電阻式或電容式浪高傳感器，而 使用圖像分析技術(shù)進(jìn)行水位的測量，可以有效地減少過程中傳感器的使用，解決接觸式測 量所引起的擾動問題。
[0003] 國內(nèi)外一些資料表明，將圖像技術(shù)應(yīng)用在水位測量上的研宄工作已經(jīng)開展：任明 武等在[1]中通過沈俊算子進(jìn)行邊緣提取，然后利用水位線在圖像上的垂向分布的特性進(jìn) 行辨別，最后使用八鏈碼的方法進(jìn)行邊緣輪廓追蹤。高曉亮等在[2]中通過HSV空間變換和 直方圖閾值法來分割標(biāo)尺，然后通過行統(tǒng)計函數(shù)的差異性進(jìn)行水位線的辨別。王偉等在[3] 中通過大津閾值法進(jìn)行圖像二值化，然后利用形態(tài)學(xué)算法進(jìn)行邊緣細(xì)化，最后使用Hough 變化進(jìn)行水面邊緣的檢測。石玉力等在[4]中通過累積水尺圖像的亮度構(gòu)造能量函數(shù)，并 根據(jù)能量函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)判斷水位邊緣。P D M Brady等在[5]中使用先二值化后邊緣提 取的方法研宄了水槽內(nèi)流體邊緣的提取問題。Jaehyoung Yu等在[6]中首先對圖像進(jìn)行水 平邊緣提取，并進(jìn)行y軸向的變化分析確定邊緣，通過參考標(biāo)志物與邊緣圖像之間的距離 變化來表征水位變化。Valentin Poncos等在[7]中使用遙感圖像的處理方法研宄了多瑙 河三角洲水位的監(jiān)測方法。Troy E.Gilmore等在[8]中采用圖像邊緣檢測的方法捕捉水位 線并與背景參照校準(zhǔn)獲取水位高度。Franco Lin等在[9]中首先對圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，然 后進(jìn)行直方圖均衡，并通過〇stu法進(jìn)行閾值二值化提取邊緣，最后移除小區(qū)域并進(jìn)行形態(tài) 學(xué)方法對邊緣圖像進(jìn)行處理。在這些研宄工作中，將圖像分析技術(shù)與水尺標(biāo)識方法相結(jié)合， 解決了許多實際中水位的監(jiān)測問題。這些研宄中所使用的標(biāo)識物（如水尺）在本方法更替 為玻璃水槽的玻璃壁。正是由于標(biāo)識物的改變與水位測量的特殊性要求，使得這些圖像分 析方法在波流水槽中出現(xiàn)了一系列的問題，如玻璃水槽中水位線的識別問題、波浪邊緣包 絡(luò)線的提取問題、以及水位快速變化時的邊緣追蹤問題。
[0004] 綜上所述，目前還沒有一種基于圖像的水位分析技術(shù)可以很好地解決玻璃水槽中 流體邊緣的測量問題。
[0005] 較有代表性的已公開的技術(shù)文獻(xiàn)有以下9篇：
[0006] [1]任明武，楊萬扣，王歡，等.一種基于圖像的水位自動測量新方法.計算機 工程與應(yīng)用，2007, 43 (22) : 204 - 206.
[0007] [2]高曉亮，王志良，王馨，等.基于HSV空間的視頻實時水位檢測算法.鄭州 大學(xué)學(xué)報（理學(xué)版），2010, 42 (3) : 75 - 79.
[0008] [3]王偉，馬福昌.基于圖像處理的水位自動測量技術(shù).南水北調(diào)與水利科 技，2012, 10 (6): 147-150.
[0009][4]石玉立，夏振，王林.基于IDL的視頻圖像水位檢測新算法.科學(xué)技術(shù)與工 程，2014, 14(29): 114-116.
[0010] [5]BradyPD M,BoutounetM,BeechamS.FreeSurfaceMonitoringUsing ImageProcessing. 15thAustralasianFluidMechanicsConference,Sydney, 2004
[0011] [6]YuJ，HahnH.RemoteDetectionandMonitoringofaWater LevelUsingNarrowBandChannel.JournalofInformationScienceand Engineering，2010, 26:71-82.
[0012] [7]PoncosV，TeleagaD，BondarC，etal.Anewinsightonthewaterlevel dynamicsoftheDanubeDeltausingahighspatialdensityofSARmeasurements. JournalofHydrology, 2013, 482:79-91.
[0013] [8]GilmoreTE,BirgandF，ChapmanKW.Sourceandmagnitudeoferror inaninexpensiveimage-basedwaterlevelmeasurementsystem,Journalof Hydrology, 2013, 496:178 - 186.
[0014] [9]LinF,ChangWY,LeeLC,etal.ApplicationsofImageRecognitionfor Real-TimeWaterLevelandSurfaceVelocity. 2013IEEEInternationalSymposiumon Multimedia，AnaheimCA，2013:259-262.

【發(fā)明內(nèi)容】

[0015] 針對波流水槽過程中水位線的提取問題，本發(fā)明將圖像分析技術(shù)與流體特性相結(jié) 合，提出一種用于玻璃水槽內(nèi)水位分析的圖像測量方法。
[0016] 本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0017] 一種用于玻璃水槽內(nèi)水位分析的圖像測量方法，包括一個帶有定焦鏡頭的攝像 機、圖像采集卡、傳輸導(dǎo)線、計算機（PC機）。攝像機固定在玻璃水槽外側(cè)，透過玻璃水槽側(cè) 壁觀測水位邊緣，并通過傳輸導(dǎo)線與計算機連接。圖像采集卡通過PCI或PCIE總線插入PC 機中，負(fù)責(zé)圖像的采集。
[0018] 測量時，首先在圖像上選擇一個控制點，并以它為中心構(gòu)建分析窗口。分析窗口隨 著水位變化而調(diào)整位置以滿足邊緣追蹤的要求。然后，在分析窗口內(nèi)根據(jù)測地距離計算分 類曲線。最后，結(jié)合梯度的峰值與分類曲線的拐點定位分析窗口內(nèi)的水位。具體方法描述 如下：
[0019] 步驟A:根據(jù)測試范圍的要求固定好攝像機的位置，并調(diào)好攝像機參數(shù)。
[0020] 步驟B:打印標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格圖像，并將該網(wǎng)格紙緊緊貼在水槽玻璃內(nèi)壁，網(wǎng)格紙需要覆 蓋整個測試區(qū)域，并在測量坐標(biāo)系下定義每個網(wǎng)格節(jié)點的物理坐標(biāo)。
[0021] 步驟C:對網(wǎng)格紙進(jìn)行拍照，并使用Harris算子檢測網(wǎng)格節(jié)點，得到每個網(wǎng)格節(jié)點 的圖像坐標(biāo)。
[0022] 步驟D :將網(wǎng)格節(jié)點的圖像坐標(biāo)與物理坐標(biāo)相對應(yīng)，形成坐標(biāo)對應(yīng)查找表，命名為 MapLut，此時若網(wǎng)格的密度已達(dá)到測試精度要求，則直接進(jìn)行步驟E;否則，根據(jù)測試精度 要求使用最小二乘法對未存在對應(yīng)值的像素位置進(jìn)行插值，最后形成滿足要求的MapLut。
[0023] 步驟E:采集水位變化圖像，并在圖像中水位邊緣的下方（即水體圖像內(nèi)）選擇初 始分析點P。之后，以P為中心劃分一細(xì)長型分析窗口，行數(shù)大于列數(shù)。
[0024] 步驟F:首次分析時，以P點為分析中心，否則將以指定分析位置或預(yù)測位置為 中心在分析窗口內(nèi)進(jìn)行測地距離計算。兩個像素1和 7之間的測地距離D(x，y)定義為
【主權(quán)項】
1. 一種用于玻璃水槽內(nèi)水位分析的圖像測量方法，包括一個帶有定焦鏡頭的攝像機 (1)、傳輸導(dǎo)線（2)、圖像采集卡（3)、計算機（4);其特征在于， 攝像機（1)固定在玻璃水槽外側(cè)，透過玻璃水槽玻璃壁（5)觀測水位邊緣線化），并通 過傳輸導(dǎo)線（2)與圖像采集卡（3)相連；而圖像采集卡（3)通過PCI總線或PCIE總線插入 計算機（4)中；測量方法如下： 步驟A;固定好攝像機（1)的位置，并調(diào)好攝像機（1)的參數(shù)； 步驟B;打印標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格圖像，并將該網(wǎng)格紙緊緊貼在玻璃水槽玻璃壁巧）的內(nèi)側(cè)，網(wǎng)格 紙需要覆蓋整個測試區(qū)域，并在測量坐標(biāo)系下定義每個網(wǎng)格節(jié)點的物理坐標(biāo)； 步驟C;對網(wǎng)格紙進(jìn)行拍照，并使用Harris算子檢測網(wǎng)格節(jié)點，得到每個網(wǎng)格節(jié)點的圖 像坐標(biāo)； 步驟D;將網(wǎng)格節(jié)點的圖像坐標(biāo)與物理坐標(biāo)相對應(yīng)，形成坐標(biāo)對應(yīng)查找表，命名為MapLut;若網(wǎng)格的密度已達(dá)到測試精度要求，則直接進(jìn)行步驟E;否則，根據(jù)測試精度要求 使用最小二乘法對未存在對應(yīng)值的像素位置進(jìn)行插值，最后形成滿足要求的MapLut; 步驟E;計算機（4)控制圖像采集卡（3)采集水位邊緣線化），并在圖像中水位邊緣的 下方選擇初始分析點P;之后，WP為中屯、劃分一細(xì)長型分析窗口，行數(shù)大于列數(shù)； 步驟F;首次分析時，WP點為分析中屯、，否則將W指定分析位置或預(yù)測位置為中 屯、在分析窗口內(nèi)進(jìn)行測地距離計算；兩個像素X和y之間的測地距離D(x，y)定義為
為連接X和y兩點的所有 路徑的集合，r是連接X和y兩點的8連通空間鄰域像素構(gòu)成的離散序列{X=P。，Pi，… ,Pn-l，Pn=y}； 步驟G;w距離矩陣每行的最小值代替本行，形成一維序列V; 步驟H;將序列VWP點為基準(zhǔn)點，分為兩部分；將兩部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行絕對差值計算，形 成分類曲線Q; 步驟I;使用梯度法統(tǒng)計曲線Q上的拐點位置； 步驟J;若是首幅圖像則選擇第一個拐點位置，否則選擇與預(yù)測值鄰近的拐點位置，并 將選擇的拐點位置記作化； 步驟K;W化為中屯、在垂向鄰域內(nèi)計算灰度梯度，并選擇近鄰的梯度峰值位置Ed,位置Ed即為分析點P垂向的水位位置； 步驟L;按照水位位置占分析窗口的1/4尺寸原則，對原分析窗口位置進(jìn)行垂向調(diào)整， 并將調(diào)整位置的窗口用于下一帖圖像的分析W及同一圖像近鄰位置的水位分析； 步驟M;根據(jù)近鄰的相關(guān)性原理，將Ed作為近鄰位置或下一時刻水位位置的預(yù)測值，重 復(fù)步驟F-L直到水位監(jiān)測停止； 步驟N;將分析后的水位邊緣在MapLut中進(jìn)行近鄰查找，從而完成圖像坐標(biāo)到物理坐 標(biāo)的轉(zhuǎn)換，從而得到水位的變化信息。
【專利摘要】一種用于玻璃水槽內(nèi)水位分析的圖像測量方法，屬于圖像測量技術(shù)領(lǐng)域。由一個攝像機、傳輸導(dǎo)線、圖像采集卡、計算機組成；攝像機固定在實驗水槽外側(cè)，透過玻璃側(cè)壁觀測水位邊緣線，并通過傳輸導(dǎo)線與圖像采集卡相連；而圖像采集卡通過PCI總線或PCIE總線插入計算機中。測量時，首先在圖像上選擇一個控制點，并以它為中心構(gòu)建分析窗口。分析窗口隨著水位變化而調(diào)整位置以滿足邊緣追蹤的要求。在分析窗口內(nèi)根據(jù)測地距離計算分類曲線，結(jié)合梯度的峰值與分類曲線的拐點定位分析窗口內(nèi)的水位。本發(fā)明充分考慮了流體的透明特性、運動的連續(xù)性以及水槽雜質(zhì)對梯度曲線的影響等問題，高效地對玻璃水槽側(cè)壁上的水位邊緣位置信息進(jìn)行準(zhǔn)確測量。
【IPC分類】G01F23-292
【公開號】CN104848917
【申請?zhí)枴緾N201510188617
【發(fā)明人】杜海, 孟娟, 李木國
【申請人】大連理工大學(xué)
【公開日】2015年8月19日
【申請日】2015年4月20日