趙江濤， 張鎖平， 張東亮， 董 濤， 劉 寧

(國(guó)家海洋技術(shù)中心，天津300112)

基于圖像處理的投棄式溫深儀探頭姿態(tài)測(cè)量研究*

趙江濤， 張鎖平， 張東亮， 董 濤， 劉 寧

(國(guó)家海洋技術(shù)中心，天津300112)

為改進(jìn)國(guó)產(chǎn)投棄式溫深儀(XBT)的下降速率公式，采用基于圖像處理的方法測(cè)量XBT 探頭的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。采用背景差分法獲取差分圖像，選擇合適的閾值并對(duì)差分圖像二值化，標(biāo)記二值圖像中的連通區(qū)域,將二值圖像分割為幾個(gè)互相獨(dú)立的區(qū)域。通過(guò)計(jì)算分析各連通區(qū)域的特征集合來(lái)識(shí)別XBT探頭。利用探頭中軸線描述探頭的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，將探頭的長(zhǎng)軸作為探頭的初始中軸線，然后通過(guò)迭代優(yōu)化的方法得到更加精確的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法角度測(cè)量平均誤差小于0.5°，能滿足XBT探頭姿態(tài)測(cè)量精度要求。目前已將基于該算法搭建的視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)應(yīng)用于XBT投放實(shí)驗(yàn)中，取得了令人滿意的結(jié)果。

投棄式溫深儀; 下降速率公式; 圖像處理; 中軸線法;姿態(tài)測(cè)量

0 引 言

投棄式溫深儀[1](XBT)是一種快速機(jī)動(dòng)測(cè)量海洋溫度剖面的投棄式測(cè)量傳感器，廣泛應(yīng)用于海洋環(huán)境調(diào)查、科學(xué)研究以及國(guó)防軍事等領(lǐng)域。XBT由探頭、傳輸線、發(fā)射器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成。XBT探頭入水后即開(kāi)始海水溫度的測(cè)量，XBT探頭在下落過(guò)程中釋放內(nèi)藏的傳輸線，XBT所測(cè)溫度經(jīng)傳輸線傳送到與其相連的船上數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)。為了確定海水的溫度剖面曲線，需要將所測(cè)溫度與相應(yīng)的海水深度對(duì)應(yīng)。XBT不攜帶壓力測(cè)量元件，其下落深度需通過(guò)一個(gè)經(jīng)驗(yàn)公式又稱下降速率公式[2](falling rate equation，F(xiàn)RE)計(jì)算得到。計(jì)算公式準(zhǔn)確與否直接影響了XBT溫度剖面曲線的可靠性，這一問(wèn)題至今仍是世界各國(guó)學(xué)者討論的熱點(diǎn)。XBT探頭的下降速率公式與探頭的本身性質(zhì)有關(guān)，同時(shí)也受投放環(huán)境的影響。相同類型的XBT探頭具有相同的下降速率公式，然而不同的投放狀態(tài)使得同類型探頭在入水時(shí)刻有不同的速度與姿態(tài)。為探究XBT探頭入水時(shí)刻的速度和姿態(tài)對(duì)下降速率公式深度計(jì)算精度的影響，本文采取基于圖像處理的方法對(duì)XBT探頭入水前下落過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行測(cè)量和分析。

基于圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)三維姿態(tài)參數(shù)測(cè)量技術(shù)廣泛應(yīng)用于靶場(chǎng)測(cè)量領(lǐng)域[3,4]。目前對(duì)于火箭、炮彈、導(dǎo)彈等這類軸對(duì)稱回轉(zhuǎn)體目標(biāo)，主要通過(guò)提取2臺(tái)或多臺(tái)相機(jī)同一時(shí)刻采集圖像上的目標(biāo)中軸線來(lái)解算目標(biāo)的三維姿態(tài)角。目前常用的中軸線提取方法包括：人機(jī)交互法、基于輪廓[5]的方法、基于Hough[6]變換的方法等，這些方法大多通過(guò)提取目標(biāo)的直線邊緣特征然后計(jì)算目標(biāo)的中軸線方程。當(dāng)目標(biāo)的尺寸相對(duì)較小且不存在直線邊緣時(shí)，這些方法將不再適用。針對(duì)流線型的XBT探頭及其它不存在直線邊緣特征的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，本文提出了基于長(zhǎng)軸的迭代優(yōu)化方法來(lái)提取目標(biāo)的中軸線方程，基于該算法所搭建的測(cè)量系統(tǒng)已應(yīng)用于XBT下落實(shí)驗(yàn)分析中，取得了一系列的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

1 XBT探頭運(yùn)動(dòng)圖像中軸線提取

實(shí)驗(yàn)中收集到的XBT下落圖像如圖1中各子圖所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)中所收集的XBT探頭下落圖像

1.1 XBT探頭輪廓區(qū)域提取

為測(cè)量XBT探頭姿態(tài)需要提取探頭的中軸線方程，探頭的中軸線方程提取在很大程度上依賴于探頭輪廓區(qū)域的精確獲取。本文采取如圖2所示的流程提取下落過(guò)程中XBT探頭的輪廓區(qū)域。

圖2 探頭輪廓區(qū)域提取流程

采用空域中值濾波平滑圖像以減少攝像機(jī)抖動(dòng)和椒鹽噪聲的影響。利用統(tǒng)計(jì)平均法構(gòu)建背景，通過(guò)背景差分法去除背景獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓。對(duì)差分圖像采用最大類間方差法二值化處理得到包含XBT探頭的二值化圖像，對(duì)得到的二值化圖像采用形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算去除小的背景干擾。采用基于區(qū)域的標(biāo)記分割方法[7]對(duì)得到的二值圖像分割，只保留面積大于某閾值的目標(biāo)物，分割后的圖像是互不連通的二值區(qū)域。計(jì)算每一個(gè)連通區(qū)域的特征屬性(線度、偏心率、占空比)形成連通區(qū)域描述的集合，從而可以快速檢測(cè)連通區(qū)域是否為XBT探頭輪廓區(qū)域。其中，定義線度C=P/A，P為連通區(qū)域的周長(zhǎng)，A為連通區(qū)域的面積。偏心率E=M/N，M為連通區(qū)域長(zhǎng)軸，N為連通區(qū)域短軸。占空比B=S/C，S為連通區(qū)域面積，C為連通區(qū)域最小外接矩形面積。

對(duì)于XBT下落過(guò)程中的某幀圖像經(jīng)過(guò)連通區(qū)域分割后圖像包含兩個(gè)連通區(qū)域(如圖3)，區(qū)域A(探頭區(qū)域)和相似區(qū)域B(干擾)，分別計(jì)算2個(gè)連通區(qū)域的特征屬性如表1所示。通過(guò)分析每一個(gè)連通區(qū)域的特征屬性集合，可以快速地分割出感興趣目標(biāo)的輪廓區(qū)域[8]。

圖3 連通區(qū)域分割后圖像

表1 各連通區(qū)域特征屬性

1.2 基于長(zhǎng)軸的迭代優(yōu)化中軸線提取算法

本文通過(guò)迭代的方法對(duì)探頭的中軸線方程優(yōu)化提取，迭代優(yōu)化過(guò)程如圖4所示。

圖4 中軸線優(yōu)化提取流程

在探頭輪廓區(qū)域完成分割的前提下，定義探頭輪廓區(qū)域A的直徑為：Diam(A)=max[D(pi,pj)]。其中，D是距離的度量，pi和pj是輪廓邊界上的點(diǎn)。探頭的長(zhǎng)軸為連接探頭輪廓區(qū)域直徑的2個(gè)端點(diǎn)所表示的線段的長(zhǎng)度與方向。目標(biāo)長(zhǎng)軸通過(guò)基于重心的快速算法[9]予以計(jì)算，探頭的長(zhǎng)軸并不能精確地描述探頭的姿態(tài)，需要進(jìn)一步優(yōu)化提取探頭的中軸線方程，具體算法如下：

1)通過(guò)重心法求得探頭整體區(qū)域的質(zhì)心C0為(u0v0)。假設(shè)所求的XBT輪廓區(qū)域長(zhǎng)軸為L(zhǎng)0：y=k0x+b0，將L0作為探頭的初始中軸線方程。

2)過(guò)探頭輪廓區(qū)域的整體質(zhì)心C0且垂直于直線L0可以確定一條直線，該直線將探頭輪廓區(qū)域分為面積大致相等的兩部分P1,P2。

3)利用重心法求得XBT輪廓P1部分的質(zhì)心C1為(u1v1)，過(guò)C0和C1兩點(diǎn)確定一條直線L1：y=k1x+b1。

4)比較2次計(jì)算得到的直線L0,L1的斜率k0,k1，當(dāng)2次求得直線方程的斜率差別小于Ta時(shí)將新求得的直線L1作為XBT探頭最終的中軸線方程。其中，Ta可以根據(jù)實(shí)際需求與實(shí)驗(yàn)方法確定。若2次求得的直線方程不滿足上述條件，則將新求得的直線L1作為探頭的初始中軸線方程，即令L0=L1，并返回步驟(2)。當(dāng)?shù)螖?shù)大于一定限制但仍未滿足上述條件時(shí)也應(yīng)停止迭代，并將最后一次求得的直線L1作為探頭的中軸線方程。

圖5中實(shí)線為優(yōu)化提取后中軸線，虛線為探頭的初始中軸線。通過(guò)迭代優(yōu)化提取中軸線的方法不依賴于探頭的邊界而是與探頭的整體輪廓區(qū)域有關(guān),即便探頭輪廓區(qū)域未能完整分割時(shí)，通過(guò)迭代優(yōu)化的方法所提取的中軸線仍然能保持較高精度。由于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的長(zhǎng)度要遠(yuǎn)大于其寬度，一般來(lái)說(shuō)通過(guò)2～3次迭代即可得到較高精度的中軸線方程,算法的實(shí)時(shí)性也可得以保證。

圖5 圖像中軸線提取結(jié)果

2 實(shí)驗(yàn)與分析

2.1 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證本文方法的可行性與數(shù)據(jù)的有效性，對(duì)靜態(tài)圖像進(jìn)行測(cè)試測(cè)量。將XBT探頭以標(biāo)準(zhǔn)角度擺放，調(diào)整相機(jī)角度使成像平面與探頭所在平面盡量平行并多次測(cè)量，所得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表2所示。

實(shí)驗(yàn)表明：利用本文算法能較為精確地計(jì)算探頭的姿態(tài)角，測(cè)量平均誤差小于0.5°。通過(guò)迭代優(yōu)化方法得到的中軸線方程能精確地表征探頭的姿態(tài)，尤其是當(dāng)探頭輪廓區(qū)域不能完整提取時(shí)，通過(guò)迭代優(yōu)化方法所計(jì)算的探頭的中軸線方程更為穩(wěn)定、精確。探頭中軸線的提取精度決定了姿態(tài)角的測(cè)量精度。目標(biāo)成像的大小和輪廓能否完整分割對(duì)中軸線的提取精度有直接影響，當(dāng)探頭輪廓區(qū)域較大且能完整分割時(shí)能取得較高的精度的中軸線方程。

表2 XBT探頭姿態(tài)測(cè)量結(jié)果

2.2 XBT探頭投放實(shí)驗(yàn)

目前已經(jīng)將基于本文算法所搭建的圖像測(cè)量系統(tǒng)應(yīng)用于XBT探頭下落實(shí)驗(yàn)分析研究中，將XBT探頭在5 m高的平臺(tái)投放，其下落過(guò)程中探頭中軸線與豎直方向的夾角測(cè)量結(jié)果如圖6所示，對(duì)不同角度投放的XBT探頭跟蹤測(cè)量得到了大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

圖6 下落過(guò)程中角度變化

3 結(jié) 論

為改進(jìn)國(guó)產(chǎn)XBT下降速率公式的測(cè)量精度，采用基于圖像處理的方法測(cè)量XBT探頭下落過(guò)程中的姿態(tài)參數(shù)。針對(duì)XBT探頭的外形特點(diǎn)和下落過(guò)程，提出了基于長(zhǎng)軸的迭代優(yōu)化方法來(lái)提取探頭的中軸線方程。仿真與實(shí)驗(yàn)證明：所提出的運(yùn)動(dòng)參數(shù)測(cè)量方法是可行的，并可取得較高精度。基于本文算法所搭建的視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)已成功應(yīng)用于XBT探頭運(yùn)動(dòng)參數(shù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)中，為XBT下降速率公式的改進(jìn)提供了物理實(shí)驗(yàn)方法。

[1] Xiao Hong,Zhang Xinhua.Numerical investigation of the fall rate of a sea-monitoring probe[J].Ocean Engineering,2012,56:20-27.

[2] Francis Bringas.The first meters of the XBT fall[C]∥The Second XBT Science Workshop,Victoria:NOAA,2013.

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[4] 溫聚英,路 鷹,梁雅軍,等.基于立體視覺(jué)的飛行器運(yùn)動(dòng)姿態(tài)測(cè)量技術(shù)及其應(yīng)用[J].宇航計(jì)測(cè)技術(shù),2013,33(2):13-14.

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Study of pose measurement for XBT probe based on image processing*

ZHAO Jiang-tao, ZHANG Suo-ping, ZHANG Dong-liang， DONG Tao, LIU Ning

(National Ocean Technology Center,Tianjin 300112,China)

In order to improve domestic-made XBT fall rate equation(FRE),use method based on image processing to measure movement parameters of XBT probe.Difference image is obtained by background difference method, appropriate threshold is selected and binaryzation of difference image is carried out,connected region of binary image is labeled and binary image is divided into several independent regions.The XBT probe is recognized by calculating and analyzing characteristic set of each connected region.Motion posture of probe is described by central axis of probe,long axis of XBT probe used as initial central axis of probe, and iterative optimization method is used to get more precise results.The experimental results show that average error of angle measurement is less than 0.5° and the algorithm satisfies precision requirement of posture measurement of XBT probe.Vision measurement system based on this algorithm has been applied in XBT deployment experiments and results are satisfied.

XBT; fulling rate equation(FRE); image processing; axis method; pose measurement

10.13873/J.1000—9787(2015)03—0028—03

2014—07—15

國(guó)家海洋公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目(201305033)；國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41206031)

TP 391

A

1000—9787(2015)03—0028—03

趙江濤(1988-)，男，山東濱州人，碩士研究生，研究方向?yàn)閳D像處理與視覺(jué)測(cè)量。