（河北省水文勘測(cè)研究中心，河北石家莊 050000）

0.引言

水文監(jiān)測(cè)是水系生態(tài)環(huán)境進(jìn)行全維度分析，然后通過(guò)水體資源的空間分布、地區(qū)發(fā)展現(xiàn)狀等，依據(jù)生態(tài)水環(huán)境監(jiān)測(cè)信息，為后續(xù)生態(tài)環(huán)境防控措施的開(kāi)展提供數(shù)據(jù)支撐。水文監(jiān)測(cè)系統(tǒng)則是融合信息技術(shù)、傳感技術(shù)、定位技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等，將地域內(nèi)水環(huán)境信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)，例如，水體水位、水體流速、水體蒸發(fā)量等，然后通過(guò)系統(tǒng)對(duì)此類信息同步傳輸?shù)焦芾聿块T，通過(guò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用，可進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)效率，真實(shí)的映射出水環(huán)境信息。

1.數(shù)字圖像處理技術(shù)概述

數(shù)字圖像處理技術(shù)是通過(guò)搭載計(jì)算機(jī)設(shè)備，將外部傳感器采集到的圖像信息，經(jīng)過(guò)降噪、增強(qiáng)、提取特征的模式，對(duì)圖像信息進(jìn)行優(yōu)化處理，進(jìn)而提高圖像亮度、色彩等方面的視感質(zhì)量。從處理形式來(lái)講，特征信息提取可以看成是一個(gè)基于視覺(jué)效果的預(yù)處理模式，其針對(duì)不同處理節(jié)點(diǎn)，所起到的實(shí)際效用也具有差異性，例如，顏色特征、形態(tài)特征?，通過(guò)不同視域下的操控，可進(jìn)一步縮短圖像信息的傳輸時(shí)間，且可高度描述出圖像的紋理信息以及各類圖像點(diǎn)的關(guān)系結(jié)構(gòu)。數(shù)字圖像處理技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，則是對(duì)含有一定的噪聲及其他干擾因素的圖像信息進(jìn)行處理，提高圖像信息的精度及質(zhì)量，更為真實(shí)的反應(yīng)出當(dāng)前水環(huán)境信息[1]。

2.數(shù)字圖像處理技術(shù)在水文監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.1 水文監(jiān)測(cè)圖像增強(qiáng)方面的運(yùn)用

圖像增強(qiáng)作為數(shù)字圖像處理技術(shù)的一個(gè)重要屬性，其本身是對(duì)不同圖片的成像精度進(jìn)行分析，結(jié)合圖像信息在系統(tǒng)的識(shí)別度，設(shè)定出相對(duì)應(yīng)的解決策略，有效避免因?yàn)閳D像信息精度不足所造成系統(tǒng)錯(cuò)誤錄入的現(xiàn)象。但是在對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理時(shí)，受到圖像信息不同屬性的影響，其所采用的增強(qiáng)方面也存在一定差異性。但是從具體實(shí)現(xiàn)機(jī)制而言，不同圖像在進(jìn)行增強(qiáng)時(shí)，本質(zhì)是對(duì)有用信息進(jìn)行采集，對(duì)無(wú)用信息進(jìn)行弱化，以實(shí)現(xiàn)操控工序的簡(jiǎn)化處理。對(duì)于水文圖像信息來(lái)講，起到?jīng)Q定性作用的信息是指是水文尺上面的標(biāo)注信息，而此類信息對(duì)于圖像還原的依賴程度較小。在對(duì)其進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理時(shí)，則應(yīng)以圖像本身具有的亮度、對(duì)比度為切入點(diǎn)，采取相對(duì)應(yīng)算法，提高圖像信息在主處理系統(tǒng)中的適應(yīng)性。此外，從圖像信息呈現(xiàn)出的價(jià)值屬性來(lái)看，其針對(duì)目標(biāo)所呈現(xiàn)出的獲取特性來(lái)看，主要是在時(shí)間、空間兩個(gè)方面，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)信息的整合，保證圖像在固有空間節(jié)點(diǎn)下呈現(xiàn)出的頻率特征具有時(shí)序性特點(diǎn)，這樣便可真正實(shí)現(xiàn)基于頻域多變的處理方案，確保圖像信息可實(shí)時(shí)響應(yīng)到主系統(tǒng)中，滿足圖像高精度處理訴求。

2.2 基于HSV模型的水文圖像分割

傳統(tǒng)水文監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在對(duì)圖像信息進(jìn)行分割處理時(shí)，只是單純以模式識(shí)別，針對(duì)圖像描述信息進(jìn)行不同顏色區(qū)域的劃分與比對(duì)，但是在實(shí)際處理時(shí)，圖像顏色閾值信息確立難度較大，且整個(gè)空間信息處理范疇較為局限，特別是針對(duì)具有波谷特征的圖像分析時(shí)，空間獲取信息呈現(xiàn)出不同之處，將造成色彩模型量不同比的問(wèn)題。此時(shí)，技術(shù)人員則是依據(jù)灰度圖像處理模式，分析出當(dāng)前色彩區(qū)域內(nèi)，不同模型所代表的含義，并結(jié)合相對(duì)應(yīng)的信息分量，將顏色區(qū)域進(jìn)行整合，并通過(guò)圖像信息在固有空間、時(shí)間節(jié)點(diǎn)下呈現(xiàn)出的特征作為閾值，將具有數(shù)據(jù)類似特征的數(shù)據(jù)區(qū)域進(jìn)行二次融合處理，提高信息檢索精度。

2.2.1 色彩模型選取

本文采用的HSV模型所呈現(xiàn)出顏色對(duì)比度、飽和度、色彩辨識(shí)度等，高于傳統(tǒng)RGB模型。HSV色彩模型在確立時(shí)，顏色分量之間呈現(xiàn)出的關(guān)聯(lián)性不高，這就降低不同色彩之間的干預(yù)度。HSV模型的呈現(xiàn)是對(duì)原有色彩進(jìn)行色彩區(qū)域呈現(xiàn)，此過(guò)程中，每一個(gè)顏色在椎體中產(chǎn)生的角度不同，紅色、綠色、藍(lán)色三種原色在椎體頂角相互補(bǔ)色，且在遞進(jìn)延伸過(guò)程中，不同色彩區(qū)域過(guò)渡趨勢(shì)與色彩本身具有對(duì)比特征，此類對(duì)比特征在邊界處最為明顯。在對(duì)色彩量化區(qū)間進(jìn)行定位時(shí)，其主要是作用于飽和度之上，通過(guò)與色彩所呈現(xiàn)的各類閾值進(jìn)行比對(duì)，進(jìn)而劃分出具有人體視覺(jué)感官所能查驗(yàn)到的色彩范圍內(nèi)，便于人眼對(duì)其進(jìn)行特征識(shí)別。

2.2.2 圖像分割

數(shù)字圖像處理技術(shù)中圖像分割的實(shí)現(xiàn)，類似于地貌侵水的水處理方法，其可以針對(duì)當(dāng)前水域環(huán)境，對(duì)水體區(qū)域邊界進(jìn)行持續(xù)性的分割，直到區(qū)域內(nèi)水體邊界封閉位置。在進(jìn)行實(shí)地分析處理時(shí)，圖像分割是把圖像所呈現(xiàn)出的像素值當(dāng)成是基于數(shù)據(jù)峰值的海拔高度，且像素值與海拔高度呈現(xiàn)出線性正比的關(guān)系，在對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行分割處理時(shí)，邊界線則代表著海拔與水體溢出的交匯點(diǎn)。通過(guò)連續(xù)性、封閉性的線性處理，可確定出當(dāng)前水體區(qū)域內(nèi)細(xì)微的變化模式。例如，灰度值變化、圖像噪聲變化、紋理變化等，但應(yīng)注意的是，如果測(cè)定數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)值之間的差異較小時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生基于區(qū)域空間變化的過(guò)度分割的問(wèn)題[2]。

2.3 基于YUV的水文圖像分割

YUV是通過(guò)灰階值、色度，對(duì)圖像信息呈現(xiàn)出的色彩、飽和度進(jìn)行分析與界定。在對(duì)顏色空間進(jìn)行確認(rèn)時(shí)，主要是通過(guò)色彩模型與色彩分量之間的界定，分析出不同測(cè)量視域下，像素信息所代表的各個(gè)色度、明亮度等，是否符合基準(zhǔn)數(shù)據(jù)的比對(duì)。利用YUV對(duì)水文圖像進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，考慮到不同色彩分量之間呈現(xiàn)出差異性，則應(yīng)對(duì)承接水文監(jiān)測(cè)的各個(gè)設(shè)備進(jìn)行分量基準(zhǔn)值的確認(rèn)，以保證在顏色特征的監(jiān)測(cè)下，可進(jìn)一步分析出圖像像素信息的灰度值，將監(jiān)測(cè)目標(biāo)分理處整個(gè)背景圖之上。

2.3.1 算子邊緣檢測(cè)

基于算子邊緣檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)，主要是提取圖像中的特征信息，并將邊緣點(diǎn)作為監(jiān)測(cè)基準(zhǔn)，這樣通過(guò)圖像信息的去中心化處理，則可進(jìn)一步提高實(shí)際檢測(cè)效率，精準(zhǔn)界定出算子在邊緣處的數(shù)據(jù)位置，提高實(shí)際測(cè)量精度。在進(jìn)行實(shí)際監(jiān)測(cè)時(shí)，主要是是通過(guò)高斯濾波處理、梯度值計(jì)算、非極限值抑制、閾值邊緣監(jiān)測(cè)流程，實(shí)現(xiàn)對(duì)是算子邊緣的監(jiān)測(cè)及確認(rèn)。

2.3.2 水文尺監(jiān)測(cè)

水文尺監(jiān)測(cè)則是針對(duì)已經(jīng)分割的圖像信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)，分析出不同畫面界定下，拍攝角度與成像畫面之間的對(duì)接性，當(dāng)然，此過(guò)程的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，是建立在觀察者訴求之上，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)，進(jìn)而降低實(shí)際操作誤差，提高水文監(jiān)測(cè)成像精度。如圖1所示，為變化前后的圖像顯示。通過(guò)圖像比對(duì)可以看出，整個(gè)圖像信息的呈現(xiàn)對(duì)于系統(tǒng)而言，可更為真實(shí)的顯示出相對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景，以強(qiáng)化實(shí)際監(jiān)測(cè)質(zhì)量。

圖1 監(jiān)測(cè)校正結(jié)構(gòu)

3.結(jié)語(yǔ)

數(shù)字圖像處理技術(shù)支撐下的水文監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可對(duì)水文圖像信息進(jìn)行精度化處理、自動(dòng)識(shí)別，為后續(xù)監(jiān)測(cè)工作的開(kāi)展提供數(shù)據(jù)支撐。為此，在后續(xù)發(fā)展過(guò)程中，必須進(jìn)一步強(qiáng)化實(shí)際技術(shù)應(yīng)用范疇，結(jié)合系統(tǒng)應(yīng)用范疇，制定出更為詳盡的管控措施，提高水文監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行精度。