基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置及方法

Submitted by neurta on Thu, 12/24/2020 - 15:23
海洋图像识别,人工智能,

权利要求书

1.一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置,包括数据采集存储耐压舱(1)、组合型设备集成框架(2),其特征在于,所述数据采集存储耐压舱(1)的顶端通过螺栓连接有耐压舱上密封端盖(3),数据采集存储耐压舱(1)的底端通过螺栓连接有耐压舱下密封端盖(4),耐压舱下密封端盖(4)的下表面通过固定安装组合型设备集成框架(2),组合型设备集成框架(2)包括安装圆盘(6),安装圆盘(6)的上表面与耐压舱下密封端盖(4)的下表面固定安连接,安装圆盘(6)的边缘处通过螺栓(5)连接若干根连接杆(7),连接杆(7)的底端固定连接有支撑圆环(8),安装圆盘(6)的下表面中心位置装有海洋高分辨率摄像设备(9),其镜头方向垂直向下,海洋高分辨率摄像设备(9)的外壁上装有夹持装置(10)并固定装在安装圆盘(6)的下表面上,安装圆盘(6)的下表面上还固定装有三台海洋摄像机辅助照明设备(11),海洋摄像机辅助照明设备(11)以海洋高分辨率摄像设备(9)为中心呈正三边形分布并且以120°夹角安装,海洋摄像机辅助照明设备(11)的外壁上通过传动轴连接有角度调节装置(12)。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置,其特征在于,所述数据采集存储耐压舱(1),数据采集存储耐压舱(1)的外壳为耐压舱壁(1-3),数据采集存储耐压舱(1)的内腔分为上部的供电单元(1-1)和下部的数据采集存储电路板(1-2)组成,数据采集存储电路板(1-2)通过电路板集成支架(1-4)组装,数据采集存储电路板(1-2)内置单片机、固态硬盘、WiFi信号发射装置和信号接收装置,单片机控制连接角度调节装置(12)内部的电动马达。

3.根据权利要求1所述的一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置,其特征在于,所述组合型设备集成框架(2)的材质为316 L不锈钢材料。

4.根据权利要求1所述的一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置,其特征在于,所述海洋高分辨率摄像设备(9)内置高分辨率的CCD传感器,其像素数为1200万,海洋高分辨率摄像设备(9)采用316 L不锈钢的外壳封装,铝合金硬质氧化材料作为镜头外壳材料,镜头另由橡胶螺旋罩封装保护,其直径为51 mm,长度为180mm。

5.根据权利要求1所述的一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置,其特征在于,所述摄像机辅助照明设备(11)为LED灯,摄像机辅助照明设备(11)采用316 L不锈钢的外壳封装,铝合金硬质氧化材料作为照明灯的外壳材料,照明灯另由橡胶螺旋罩封装保护。

6.如权利要求1-5所述的一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置的方法,其特征在于,具体步骤如下:

S1:对装置拍摄的视频进行分帧处理,接着对每一帧图像进行处理;

S2:图像几何操作;对所获视频的每一帧图像均需以相同的操作截取,确保处理过程的一致性;

S3:图像灰度化;在彩色图像RGB模型中,对于R=G=B,则其对应的灰度值等于RGB值;对于RGB不等的彩色图像而言,需要根据国际电信联盟(ITU)定义的ITU标准(ITU/EBU 3213standard)来计算,即:

Gray(i,j)=0.222015*R(i,j)+0.706655*G(i,j)+0.071330*B(i,j)

得到图像灰度化结果;

S4:图像增强;首先用最小值滤波器w1提取像素领域内的最暗点,其计算公式为:R=min{Zk|k=1,2,...,n},得到最初背景图;继而用均值滤波器w2对图像进行平滑,其滤波计算公式为:

Image removed.,

得到最终背景图;最后用原灰度图减去最终背景图,得到增强后的图像;其中,w1和w2取相同值,即w=w1=w2,其大小是通过室内实验比对选出的最佳值,窗口大小为奇数,最小从3开始;

S5:形态学算法;首先创建结构体元素,由于海洋悬浮颗粒物呈椭圆形或圆形,因此选用“disk”圆盘状的结构体,结构体的大小需要根据反复试验比对最终得出;然后对图像先进行腐蚀运算,再进行膨胀运算,即完成结构体Se对原图像f的开运算,得到背景图像;最后进行两幅图像的减运算,即用原灰度图像减去背景图像,达到最终图像;

S6:图像二值化,利用阈值处理技术对图像进行二值化,通过选取阈值T,任何满足的点称为对象点,其他点则称为背景点,阈值处理后的图像定义为:

Image removed.

式中:g(x,y)=1的像素对应于目标对象,而g(x,y)=0的像素指的是图像背景;

S7:图像信息提取;特征值及对应水深的浊度值利用min-max标准化方法,对原始数据进行线性变换是所有数值落在[0,1]之间,即:Image removed.,最终处理后的归一化特征值与归一化浊度值分别沿水深的剖面曲线。

7.根据权利要求6所述的一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置的方法,其特征在于,所述步骤S6中阈值T采用Otus法、迭代阈值法以及区域生长法对图像进行处理,并将处理结果进行比较分析,最终确定适用于图像处理的最佳阈值算法。

8.根据权利要求7所述的一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置的方法,其特征在于,所述Otus法具体步骤为:对于图像I(x,y),前景即目标和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点个数占整幅图像的比例记为ω0,平均灰度值记为μ0;背景像素点个数占整幅图像的比例为ω1,平均灰度值记为μ1;图像的总平均灰度值记为μ,类间方差记为g;假设图像的背景较暗且其大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有:

ω0=N0/M×N

ω1=N1/M×N

ω0+ω1=1

μ=ω0×μ0+ω1×μ1

g=ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2

将上述公式进行整理,得到等价公式,即类间方差g=ω0ω1(μ0-μ1)2,通过反复循环计算,得出类方差的最大值,即得到最终用于分割图像的阈值T。

9.根据权利要求7所述的一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置的方法,其特征在于,所述迭代阈值法具体步骤为:

S61:设定参数T0,并选择一个初始的估计值T1;

S62:用阈值T1分割图像,将图像分成两个部分;G1由灰度值大于T1的像素组成,G2由灰度值小于或等于T2的像素组成;

S63计算G1和G2中所有像素的平均灰度值µ1和µ2,以及新的阈值T2=(μ1+μ2)/2;

S64如果|T2-T1|<T0,则推出T2为最佳阈值;否则,将T2赋值给T1,并重复S62~S64,直到获得最优阈值。

10.根据权利要求7所述的一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置的方法,其特征在于,所述区域生长法以图像相邻像素间的灰度差为相似性准则,即:

|f(x1,y1)- f(x2,y2)|≤T,

式中:T为根据图像特性设定的阈值,得到图像二值化算法结果。

说明书

基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置及方法

技术领域

本发明属于海洋水文观测技术领域,具体涉及一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置及方法。

背景技术

海洋悬浮颗粒物一般是指海水中无法通过规格为滤膜的物质,其中包含作为生物来源的有机组分以及悬浮泥沙等无机组分。海洋悬浮颗粒物具有双重生态效应,一方面作为微生物分解作用的场所,向水体释放无机氮和无机盐;另一方面具有消光作用,通过对太阳光的散射、吸收等物理作用,影响海水中绿色浮游植物的光合作用,所以海洋悬浮颗粒物浓度在一定程度上影响着海洋内部的初级生产力。而且,海洋悬浮颗粒物是深入了解海洋沉积过程的重要因子,在海岸侵蚀和淤积等方面发挥重要作用,其浓度变化是海洋环境动力研究的重要参数之一,是泥沙运移、沉积和再悬浮等运动过程的直接体现。此外,海洋水体中海洋悬浮颗粒物的状况,对海水水质状况以及海上平台、水底管线等海上构筑物的可靠性和使用寿命会产生一定程度的影响。因此,海洋水体中悬浮颗粒物的浓度的精确测定对海洋环境保护、海洋工程开发、物质迁移与运输以及海洋沉积动力学的研究意义重大。

海洋悬浮颗粒物浓度的传统测量方法应用广泛,测量技术已相对成熟,但其存有测量原理性不足的缺陷,如:光学法测量过程受颗粒粒径影响大、单点测量值无法代表断面悬浮颗粒物浓度值;声学法标定困难计算繁琐;激光衍射法测量范围小,这些缺点制约着海洋悬浮颗粒物浓度测量的进一步发展。在传统的海洋水文调查中,常用透射计或浊度计测量海水中悬浮颗粒物浓度的变化,透射计和浊度计基于光学测量的原理,通过测定光束在海水中的衰减或反射量来反映海水中的悬浮颗粒物浓度。这种基于光学的测量方法,容易受到海水中溶解性物质的影响,光束的衰减量或反射量会受到一定的损失,导致测量结果存在一定的误差;由于测量原理的限制,透射计对粗颗粒物质较为敏感,浊度计对细颗粒物质较为敏感,因此海洋中的颗粒粒径的不均匀分布总是影响测量结果的准确性;此外生物因素也往往会影响光学测量的准确性,使测量结果存在误差。因此,海水中悬浮颗粒物浓度的精确测定方法有待进一步研究解决。

发明内容

为了弥补现有技术的不足,本发明提供了基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置及方法。

本发明是通过如下技术方案实现的:一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置,包括数据采集存储耐压舱、组合型设备集成框架,其特征在于,所述数据采集存储耐压舱的顶端通过螺栓连接有耐压舱上密封端盖,数据采集存储耐压舱的底端通过螺栓连接有耐压舱下密封端盖,耐压舱下密封端盖的下表面固定安装组合型设备集成框架,组合型设备集成框架包括安装圆盘,安装圆盘的上表面与耐压舱下密封端盖的下表面固定安连接,安装圆盘的边缘处通过螺栓连接若干根连接杆,连接杆的底端固定连接有支撑圆环,安装圆盘的下表面中心位置装有海洋高分辨率摄像设备,其镜头方向垂直向下,海洋高分辨率摄像设备的外壁上装有夹持装置并固定装在安装圆盘的下表面上,安装圆盘的下表面上还固定装有三台海洋摄像机辅助照明设备,海洋摄像机辅助照明设备以海洋高分辨率摄像设备为中心呈正三边形分布并且以120°夹角安装,海洋摄像机辅助照明设备的外壁上通过传动轴连接有角度调节装置。

作为优选方案,数据采集存储耐压舱,数据采集存储耐压舱的外壳为耐压舱壁,数据采集存储耐压舱的内腔分为上部的供电单元和下部的数据采集存储电路板组成,数据采集存储电路板通过电路板集成支架组装,数据采集存储电路板内置单片机、固态硬盘、WiFi信号发射装置和信号接收装置,单片机控制连接角度调节装置内部的电动马达。

作为优选方案,组合型设备集成框架的材质为316 L不锈钢材料。

作为优选方案,海洋高分辨率摄像设备内置高分辨率的CCD传感器,其像素数为1200万,海洋高分辨率摄像设备采用316 L不锈钢的外壳封装,铝合金硬质氧化材料作为镜头外壳材料,镜头另由橡胶螺旋罩封装保护,其直径为51 mm,长度为180mm。

作为优选方案,摄像机辅助照明设备为LED灯,摄像机辅助照明设备采用316 L不锈钢的外壳封装,铝合金硬质氧化材料作为照明灯的外壳材料,照明灯另由橡胶螺旋罩封装保护。

一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置的方法,具体步骤如下:

S1:对装置拍摄的视频进行分帧处理,接着对每一帧图像进行处理;

S2:图像几何操作;对所获视频的每一帧图像均需以相同的操作截取,确保处理过程的一致性;

S3:图像灰度化;在彩色图像RGB模型中,对于R=G=B,则其对应的灰度值等于RGB值;对于RGB不等的彩色图像而言,需要根据国际电信联盟(ITU)定义的ITU标准(ITU/EBU 3213standard)来计算,即:

Gray(i,j)=0.222015*R(i,j)+0.706655*G(i,j)+0.071330*B(i,j)

得到图像灰度化结果;

S4:图像增强;首先用最小值滤波器w1提取像素领域内的最暗点,其计算公式为:R=min{Zk|k=1,2,...,n},得到最初背景图;继而用均值滤波器w2对图像进行平滑,其滤波计算公式为:

Image removed.,

得到最终背景图;最后用原灰度图减去最终背景图,得到增强后的图像;其中,w1和w2取相同值,即w=w1=w2,其大小是通过室内实验比对选出的最佳值,窗口大小为奇数,最小从3开始;

S5:形态学算法;首先创建结构体元素,由于海洋悬浮颗粒物呈椭圆形或圆形,因此选用“disk”圆盘状的结构体,结构体的大小需要根据反复试验比对最终得出;然后对图像先进行腐蚀运算,再进行膨胀运算,即完成结构体Se对原图像f的开运算,得到背景图像;最后进行两幅图像的减运算,即用原灰度图像减去背景图像,达到最终图像;

S6:图像二值化,利用阈值处理技术对图像进行二值化,通过选取阈值T,任何满足的点称为对象点,其他点则称为背景点,阈值处理后的图像定义为:

Image removed.

式中:g(x,y)=1的像素对应于目标对象,而g(x,y)=0的像素指的是图像背景;

S7:图像信息提取;特征值及对应水深的浊度值利用min-max标准化方法,对原始数据进行线性变换是所有数值落在[0,1]之间,即: Image removed.,最终处理后的归一化特征值与归一化浊度值分别沿水深的剖面曲线。

作为优选方案,步骤S6中阈值T采用Otus法、迭代阈值法以及区域生长法对图像进行处理,并将处理结果进行比较分析,最终确定适用于图像处理的最佳阈值算法。

进一步地,Otus法具体步骤为:对于图像I(x,y),前景即目标和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点个数占整幅图像的比例记为ω0,平均灰度值记为μ0;背景像素点个数占整幅图像的比例为ω1,平均灰度值记为μ1;图像的总平均灰度值记为μ,类间方差记为g;假设图像的背景较暗且其大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有:

ω0=N0/M×N

ω1=N1/M×N

ω0+ω1=1

μ=ω0×μ0+ω1×μ1

g=ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2

将上述公式进行整理,得到等价公式,即类间方差g=ω0ω1(μ0-μ1)2,通过反复循环计算,得出类方差的最大值,即得到最终用于分割图像的阈值T。

进一步地,迭代阈值法具体步骤为:

S61:设定参数T0,并选择一个初始的估计值T1;

S62:用阈值T1分割图像,将图像分成两个部分;G1由灰度值大于T1的像素组成,G2由灰度值小于或等于T2的像素组成;

S63计算G1和G2中所有像素的平均灰度值µ1和µ2,以及新的阈值T2=(μ1+μ2)/2;

S64如果|T2-T1|<T0,则推出T2为最佳阈值;否则,将T2赋值给T1,并重复S62~S64,直到获得最优阈值。

进一步地,区域生长法以图像相邻像素间的灰度差为相似性准则,即:|f(x1,y1)-f(x2,y2)|≤T式中:T为根据图像特性设定的阈值,得到图像二值化算法结果。

本发明由于采用了以上技术方案,与现有技术相比使其具有以下有益效果:本发明提出的提出一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置及处理方法,将数字图像处理技术应用于海洋悬浮颗粒物浓度的测量,该方法的测量精度仅依赖于测量装置的拍摄精度和后续算法的改进,克服了传统海洋悬浮颗粒物浓度测量技术的原理性缺陷,如:易受海洋悬浮颗粒物粒径大小及海洋悬浮颗粒物粒径分布的影响等,粒径大小以及粒径分布影响的缺点,同时具有直观、连续观测以及操作简便等优点,因此,在海洋调查中具有广阔的应用前景。该方法将数字图像处理技术推广到海洋海洋悬浮颗粒物浓度观测领域也体现了多学科领域的交叉,具有较好的研究借鉴意义。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显,或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:

图1为本发明的主视结构示意图;

图2为本发明的底部立体结构示意图;

图3为本发明的底部局部放大结构示意图;

图4为本发明的俯视结构示意图;

图5为本发明的仰视结构示意图;

图6为数据采集存储耐压舱的内部结构示意图;

图7为视频图像处理流程图;

图8为视频图像灰度化处理结果图;

图9为视频图像增强处理流程图;

图10为视频图像增强算法处理效果对比图;

图11为视频图像形态学算法处理流程图;

图12为视频图像形态学算法处理结果图;

图13为视频图像二值化算法处理结果图;

图14为视频图像归一化特征值与归一化浊度值对比结果图,

其中,图1至图6中附图标记与部件之间的对应关系为:

1数据采集存储耐压舱,1-1供电单元,1-2数据采集存储电路板,1-3耐压舱壁,1-4电路板集成支架,2组合型设备集成框架,3耐压舱上密封端盖,4耐压舱下密封端盖,5螺栓,6安装圆盘,7连接杆,8支撑圆环,9海洋高分辨率摄像设备,10夹持装置,11海洋摄像机辅助照明设备,12角度调节装置。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

下面结合图1至图14对本发明的实施例的基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置及处理方法进行具体说明。该装置用于获取高质量的海洋悬浮颗粒物图像,海洋悬浮颗粒物图像的质量对后续海洋悬浮颗粒物图像特征值算法的建立具有极大的影响,高质量的海洋悬浮颗粒物图像可以简化算法步骤及处理流程,提高图像处理速率,而当图像质量较低时,不仅处理效率低下,而且对后续海洋悬浮颗粒物浓度数据反演的准确性也有着较大的影响。海洋悬浮颗粒物图像的获取质量主要受复杂的海洋拍摄环境(如光损失严重、光照不均匀、海洋生物活动影响等)以及海洋图像采集装置自身拍摄性能的影响。

如图1至图6所示,本发明提出了本发明是通过如下技术方案实现的:一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置,包括数据采集存储耐压舱1、组合型设备集成框架2,组合型设备集成框架2的材质为316 L不锈钢材料,可保证海洋悬浮颗粒物摄像装置在拍摄过程中安全稳定。其中,数据采集存储耐压舱1的顶端通过螺栓连接有耐压舱上密封端盖3,数据采集存储耐压舱1的底端通过螺栓连接有耐压舱下密封端盖4,耐压舱下密封端盖4的下表面固定安装组合型设备集成框架2,组合型设备集成框架2包括安装圆盘6,安装圆盘6的上表面与耐压舱下密封端盖4的下表面固定安连接,安装圆盘6的边缘处通过螺栓5连接若干根连接杆7,连接杆7的底端固定连接有支撑圆环8,安装圆盘6的下表面中心位置装有海洋高分辨率摄像设备9,其镜头方向垂直向下,以保证摄像机视场内没有障碍物影响拍摄。海洋高分辨率摄像设备9的外壁上装有夹持装置10并固定装在安装圆盘6的下表面上,安装圆盘6的下表面上还固定装有三台海洋摄像机辅助照明设备11,海洋摄像机辅助照明设备11以海洋高分辨率摄像设备9为中心呈正三边形分布并且以120°夹角安装,海洋摄像机辅助照明设备11的外壁上通过传动轴连接有角度调节装置12,在海洋高分辨率摄像设备9侧边以30°-60°的角度进行照射,每个海洋摄像机辅助照明设备均通过传动轴与角度调整装置连接,角度调整装置可以通过控制电路单片机控制其内部的电动马达,从而实现对测量角度的调整。

海洋高分辨率摄像设备9和海洋摄像机辅助照明设备11供电的安装角度极大地影响着拍摄视场的光照分布,从而海洋悬浮颗粒物图像的采集质量,最终会影响后续的海洋悬浮颗粒物浓度的反演结果,导致数据不可靠。因此,应当合理设计海洋高分辨率摄像设备9和海洋摄像机辅助照明设备11的位置和安装角度,保证拍摄视场内具有均匀且充实的光照分布从而获得最佳的海洋悬浮颗粒物图像,保证反演结果的可靠性。实验室实验结果表面,当海洋摄像机辅助照明设备沿拍摄方向以30°至60°的倾斜角度顺光照射时,获得的图像均匀且充实,图像质量最为理想。将本发明的观测装置直接使用海洋科考船A型架进行下放测量,或者集成在其他海洋观测平台内部同步进行测量。该装置不仅可以达到现场采集的海洋悬浮颗粒物图像的最佳拍摄质量,而且整个采集装置位于316 L材质的不锈钢外壳框架内,可保证海洋悬浮颗粒物摄像装置在拍摄过程中安全稳定。

数据采集存储耐压舱1,数据采集存储耐压舱1的外壳为耐压舱壁1-3,数据采集存储耐压舱1的内腔分为上部的供电单元1-1和下部的数据采集存储电路板1-2组成,上部供电单元1-1用于给下部数据采集存储电路板-12供电,数据采集存储电路板1-2通过电路板集成支架1-4组装,数据采集存储电路板1-2内置单片机、固态硬盘、WiFi信号发射装置和信号接收装置,下部数据采集存储电路板可以实现数据采集、数据处理、数据存储、供电单元控制、WiFi信号连接控制等功能。其中,数据采集和供电单元控制通过单片机来实现,数据存储通过内置大容量固态硬盘来存储海底摄像数据和数据处理结果,WiFi信号连接控制通过内置的WiFi信号发射装置和信号接收装置来实现对内部数据采集、数据处理、数据存储、供电单元控制等功能的控制,可以满足参数设置、数据导出、外部调试等需求,同时避免了另行外置水密接插口连接电脑的繁琐程序。使用时只需用手机或电脑连接耐压舱WiFi信号,即可实现外部设备与装置之间的无线通讯。单片机控制连接角度调节装置12内部的电动马达,从而实现对测量角度的调整。

海洋高分辨率摄像设备9内置高分辨率的CCD传感器,其像素数为1200万,可实现海洋悬浮颗粒物图像的高质量拍摄。海洋高分辨率摄像设备9采用316 L不锈钢的外壳封装,铝合金硬质氧化材料作为镜头外壳材料,镜头另由橡胶螺旋罩封装保护,其直径为51mm,长度为180mm。海洋高分辨率摄像设备9尺寸较小易于安装布放,并具有高耐压性及耐腐蚀性,可在深度为2000m的海洋环境中工作使用。

摄像机辅助照明设备11为LED灯,LED灯相较于其他形式的照明灯具有寿命长、体积小、低耗电、高光效以及无闪频等优势。海洋摄像机辅助照明灯可改善海洋摄像机的拍摄环境,使其在光衰减严重的海洋环境中实现高质量海洋悬浮颗粒物视频图像的获取。摄像机辅助照明设备11采用316 L不锈钢的外壳封装,铝合金硬质氧化材料作为照明灯的外壳材料,照明灯另由橡胶螺旋罩封装保护。封装后的海洋摄像机辅助照明灯同样具有高耐压及耐腐蚀性,其工作水深可达2000 m。

一种基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置的处理方法,如图7所示,通过基于图像处理技术的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置获取的高分辨率海洋视频图像资料,可以很直观的观测到目标体海洋悬浮颗粒物,然而,仅靠肉眼无法定量得出悬沙的垂向分布情况,数字图像处理技术可为采集到的水下视频图像的后期处理提供解决方案。本发明基于数字图像处理技术,通过内置的数据处理电路板实现对视频图像的一系列处理,首先对视频进行分帧处理,接着对每一帧图像进行处理,包括:图像的几何操作,灰度化、图像增强以及图像二值化处理。其中图像增强分别采用基于空域的算法以及基于形态学的算法两种处理手段,根据处理结果选择最优算法;图像二值化处理分别采用Otus阈值分割法、迭代阈值法以及区域生长法三种处理手段,同样根据处理结果比较以选择最优。具体步骤如下:

S1:对装置拍摄的视频进行分帧处理,接着对每一帧图像进行处理;

S2:图像几何操作;对所获视频的每一帧图像均需以相同的操作截取,确保处理过程的一致性;

海洋高分辨率摄像设备两侧的海洋摄像机辅助照明设备为摄像机的拍摄视场提供充足、均匀的柔光,然而在整个漆黑的深海环境中,拍摄得到的图像两边基本处于漆黑状态,因此需要对图像进行几何操作,框选出待处理的区域用以后续处理。

S3:图像灰度化;在彩色图像RGB模型中,对于R=G=B,则其对应的灰度值等于RGB值;对于RGB不等的彩色图像而言,需要根据国际电信联盟(ITU)定义的ITU标准(ITU/EBU3213 standard)来计算,即:

Gray(i,j)=0.222015*R(i,j)+0.706655*G(i,j)+0.071330*B(i,j)

得到图像灰度化结果,如图8所示;

图像灰度化指的是把彩色图像转换为灰度图像,在彩色图像中每个像素的颜色由R、G、B三个分量组成,每个分量都有255种灰度值可以取,而灰度图像则是三个分量灰度值相同的一种特殊图像,灰度图像依然可以反应图像整体和局部的亮度以及色度特性。在数字图像处理过程中,将彩色图像转换为灰度图像,会减少图像的复杂度、信息处理量以及后续图像处理的计算量。

S4:图像增强;如图9所示,首先用最小值滤波器w1提取像素领域内的最暗点,其计算公式为:R=min{Zk|k=1,2,...,n},得到最初背景图;继而用均值滤波器w2对图像进行平滑,其滤波计算公式为: Image removed.,得到最终背景图;最后用原灰度图减去最终背景图,得到增强后的图像;其中,w1和w2取相同值,即w=w1=w2,其大小是通过室内实验比对选出的最佳值,窗口大小为奇数,最小从3开始;得到图像增强结果,其中(a)为原灰度图;(b)为w=3;(c)为w=5;(d)为w= 7,如图10所示。

图像增强是指选择性的突出图像中需要突出的“有用”信息、衰减不需要或干扰信息,以增强目标体特征与背景之间的差别,便于后续目标体特征提取等操作,在此操作过程中,不考虑图像质量的下降。该技术依据不同的处理空间,可分为基于空域或频率两大类算法。其中,空域法是指直接对图像操作;而频域法则是在图像的某个变换域内操作。除此之外,基于图像的形态学算法亦可实现图像增强的目的。本方法采用基于空域的算法以及灰度图像形态学算法实现图像的增强。

经过预处理后的灰度图像,由于目标体特征并不突出,如果直接对其进行特征提取操作,达不到预期的效果,因此需要进行图像增强。通过观察该灰度图像,发现目标体(海洋悬浮颗粒物)相对于背景(海洋水体)而言具有较强的灰度级。最小值滤波器的作用原理为寻找待处理像素邻域内的最小值,并将该值赋予为待处理像素点的亮度值,从而找到邻域区域里的最暗点,其计算公式为:R=min{Zk|k=1,2,...,n};均值滤波器的作用原理为求得邻域内各个像素的平均值,并将其赋予为中心点的亮度值,其模板矩阵系数均为1,对于(2k+1)*(2k+1)的窗口模板,其滤波计算公式为: Image removed.,主要用途用于对图像进行平滑处理,均值滤波的平滑效果与滤波半径成正相关,滤波半径越大,平滑效果越好,图像越模糊。

S5:形态学算法;如图11所示,首先创建结构体元素,由于海洋悬浮颗粒物呈椭圆形或圆形,因此选用“disk”圆盘状的结构体,结构体的大小需要根据反复试验比对最终得出;然后对图像先进行腐蚀运算,再进行膨胀运算,即完成结构体Se对原图像f的开运算,得到背景图像;最后进行两幅图像的减运算,即用原灰度图像减去背景图像,达到最终图像;

数学形态学是使用某一结构元素,当该结构在图像中不断移动时,获得图像整体与部分之间的关系,以此得到图像的特性结构。基本的形态学算法有膨胀和腐蚀,开运算和闭运算,根据这些算法可实现图像增强的目的。基于形态学算法原理,本方法根据原灰度图像中目标体海洋悬浮颗粒物的特征,得到形态学算法结果,如图12所示。

S6:图像二值化,利用阈值处理技术对图像进行二值化,通过选取阈值T,任何满足的点称为对象点,其他点则称为背景点,阈值处理后的图像定义为:

Image removed.

式中:g(x,y)=1的像素对应于目标对象,而g(x,y)=0的像素指的是图像背景,得到图像二值化算法结果,如图13所示;

图像经过前面的一系列处理,图像中的颗粒已经突出增强,然而,要对图像中所需目标进行后续分析,还需进行图像二值化处理,也就是对图像进行分割处理,即将一副图像划分为目标以及背景两部分。灰度图像的分割算法通常而言基于图像亮度的不连续性或相似性,其中不连续特性的处理方法是通过图像亮度的突变来分割一副图像,如根据边缘检测分割;而相似性则是依据事先定义的准则将图像分割成相似的区域。本发明选用第二种方式,利用阈值处理技术对图像进行二值化。

阈值T采用Otus法、迭代阈值法以及区域生长法对图像进行处理,并将处理结果进行比较分析,最终确定适用于图像处理的最佳阈值算法。

Otus法又称为最大类间方差法,基于图像的灰度直方图,找到最大化类间方差g所对应的阈值。具体步骤为:对于图像I(x,y),前景即目标和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点个数占整幅图像的比例记为ω0,平均灰度值记为μ0;背景像素点个数占整幅图像的比例为ω1,平均灰度值记为μ1;图像的总平均灰度值记为μ,类间方差记为g;假设图像的背景较暗且其大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有:

ω0=N0/M×N

ω1=N1/M×N

ω0+ω1=1

μ=ω0×μ0+ω1×μ1

g=ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2

将上述公式进行整理,得到等价公式,即类间方差g=ω0ω1(μ0-μ1)2,通过反复循环计算,得出类方差的最大值,即得到最终用于分割图像的阈值T。

迭代阈值法是通过迭代的方法求出分割的最佳阈值,迭代阈值法具体步骤为:

S61:设定参数T0,并选择一个初始的估计值T1;

S62:用阈值T1分割图像,将图像分成两个部分;G1由灰度值大于T1的像素组成,G2由灰度值小于或等于T2的像素组成;

S63计算G1和G2中所有像素的平均灰度值µ1和µ2,以及新的阈值T2=(μ1+μ2)/2;

S64如果|T2-T1|<T0,则推出T2为最佳阈值;否则,将T2赋值给T1,并重复S62~S64,直到获得最优阈值。

区域生长是指根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程。本发明根据待处理图像的特性,基于区域灰度差的准则,从而实现区域生长。区域生长法以图像相邻像素间的灰度差为相似性准则,即:|f(x1,y1)- f(x2,y2)|≤T式中:T为根据图像特性设定的阈值,得到图像二值化算法结果。

S7:图像信息提取;经过处理后的图像是二值图像,其中目标体是所有灰度值为1的像素点,通过对其分析处理,计算图像中所有像素点为1的个数,即可得到目标体悬浮颗粒物在水体中所占的比例,从而实现图像颗粒面积要素的提取。

图像处理法计算得到的特征值与浊度计获取的浊度值并不可直接反应水体中悬浮颗粒物浓度,且二者具有不同的量纲级别,它们沿水深的剖面曲线不可直接进行比较,因此,本发明对特征值及对应水深的浊度值利用min-max标准化方法,对原始数据进行线性变换是所有数值落在[0,1]之间,即: Image removed.,最终处理后的归一化特征值与归一化浊度值分别沿水深的剖面曲线。

在本发明的描述中,术语“多个”则指两个或两个以上,除非另有明确的限定,术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制;术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解,例如,“连接”可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本说明书的描述中,术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且,描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。