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        基于遙感技術(shù)的洪水監(jiān)測研究

        2022-03-09 02:16:34
        水利技術(shù)監(jiān)督 2022年2期
        關(guān)鍵詞:均衡化直方圖差分

        秦 良

        (濰坊市水利事業(yè)發(fā)展中心,山東 濰坊 261061)

        近年來,遙感技術(shù)在洪水監(jiān)測中發(fā)揮了重要作用。與用于洪水測繪的光學(xué)傳感器相比,這種發(fā)展提供了全天候監(jiān)測能力。洪水繪圖是用于洪水監(jiān)測的技術(shù)之一[1- 2],在這種技術(shù)中,將洪水前后的圖像進行比較,對非洪水和洪水區(qū)域進行分類。最初洪水監(jiān)測性能受限于衛(wèi)星和航空圖像[3],但是,隨著雷達遙感技術(shù)的發(fā)展,在惡劣天氣條件下(如云層、閃電等)預(yù)測性能有限的問題也得到了解決。合成孔徑雷達(SAR)圖像的使用解決了洪水監(jiān)測的問題,因為它具有全天候能力。在廣義上,洪水繪圖技術(shù)分為監(jiān)督式(需要操作員參與)、半監(jiān)督式和非監(jiān)督式技術(shù)[4- 5]。

        一些被廣泛應(yīng)用的洪水繪圖技術(shù)包括目視解譯、閾值化、紋理匹配等方法。目視解譯是洪水繪圖中常用的監(jiān)督方法。半監(jiān)督(分段)技術(shù)的提出是為了盡量減少用戶的參與。該技術(shù)從用戶中選擇種子點,使用模糊邏輯生成連接圖,取決于種子點的正確識別(由用戶選擇)。一些學(xué)者提出了一種無需用戶參與和基于種子生長機制的洪水圖,以克服用戶經(jīng)驗不足的問題。然而,該方法仍然需要用戶能夠定位分割點[6- 7]。閾值化則將某些閾值用于無監(jiān)督洪水監(jiān)測?;?個電磁散射模型的輸出來選擇閾值,以快速生成洪水圖。然而,這些閾值在復(fù)雜的環(huán)境條件下效果可能并不好[8]。紋理匹配也用于從圖像中識別水域。水的同質(zhì)區(qū)域被分割,然后將顏色和紋理特征與預(yù)定義的水樣進行比較。主要限制是計算時間長和紋理特征重疊[9]。復(fù)相干圖用于對SAR數(shù)據(jù)進行洪水監(jiān)測分析。這種技術(shù)不僅限于洪水破壞評估,還可以監(jiān)測其他特性(如地震)。但是,這對于觀測區(qū)域光學(xué)圖像的可用性具有更高的要求[10]。

        最近,江巨浪等[11]提出了一種處理方法。該方法應(yīng)用不同的處理鏈(自適應(yīng)直方圖裁剪(AHC)、直方圖重映射(HR)和直方圖均衡化(HE))來提高可視化性能。然后通過組合處理過的前、后和差分圖像來生成RGB圖像。然而,這個過程有時會突出差分圖像中的額外細節(jié),從而降低質(zhì)量。此外,均衡過程導(dǎo)致對比度增強,這又使處理后的圖像看起來不自然。為了解決上述方法中的這些問題,我們提出了一種基于對比度增強的技術(shù)來提高合成洪水圖的圖像質(zhì)量。該技術(shù)遵循了上述3條生成鏈。然而,這些鏈僅用于生成差分圖像的前圖像和后圖像。通過將差分圖像與均衡的前圖像和后圖像相結(jié)合,可以快速生成洪水圖。本文使用了具有低百分位值的自適應(yīng)直方圖均衡化方法(AHE)來提高可視化性能。結(jié)果使用實例進行評估,這些數(shù)據(jù)集顯示了所提出技術(shù)的可行性。

        1 研究方法

        本文提出了一種基于自適應(yīng)直方圖均衡化(AHE)的洪水監(jiān)測技術(shù),它由3個處理鏈組成。令I(lǐng)X(l,m)為前圖像、IY(l,m)為后圖像、IZ(l,m)為差分圖像,其中l(wèi)∈[0,…,(L-1)]和m∈[0,…,(M-1)]。

        第一步是自適應(yīng)直方圖裁剪(AHC),用來保存信息內(nèi)容。圖像的直方圖在特定的百分位值處被剪切/截斷(去除包含較少信息量的強度)。使用特定的百分位值q。裁剪原像IX的直方圖。讓hX(i)成為IX圖像的直方圖,其中i代表強度等級,即[0- 255],累積直方圖CX(i)計算公式如下:

        (1)

        q值計算如下:

        q=arg[CX(i)|CX(i)=q×M×L]

        (2)

        一些論文采用q=0.98。然而問題是最終的RGB圖中存在過多的細節(jié),最終的RGB圖是在建議的q百分位下生成的。為了解決這個問題,我們在第一步中使用了不同的q百分位值來生成差分圖像。據(jù)觀察,在低百分位值時,所需的細節(jié)被去除,而在高百分位值時,不需要的細節(jié)變得更加突出,從而降低了質(zhì)量。因此,我們使用了q=0.3,因為它保留了導(dǎo)致洪水的強度值。

        在第二步直方圖重映射(HR)中,使用線性縮放將裁剪的直方圖重新映射到原始強度范圍。圖像IX1的直方圖被重新映射到全強度范圍[0- 255]。min(IX1)代表所有強度的最小值,max(IX)代表圖像中所有強度的最大值。IX2(直方圖重映射圖像IX1)計算公式如下:

        (3)

        在第三步(AHE),我們使用自適應(yīng)直方圖均衡化來增強圖像。傳統(tǒng)HE有時會過度增強圖像并產(chǎn)生不需要的偽影(粗糙度等)。而且圖像有時可能顯示所有細節(jié)或合并細節(jié),從而導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。需要對比度增強技術(shù)來保持圖像的平滑和自然,以獲得更好的視覺結(jié)果。因此使用了一個新的直方圖修改框架,通過保留細節(jié)來提高可視化效果。

        HE通常將i的輸入強度水平映射到Xi的輸出強度水平:

        Xi=(N-1)×CX(i)

        (4)

        式中,N—圖像中的總強度水平;CX(i)—累積直方圖。

        這種映射適用于具有連續(xù)強度水平的圖像,在這些圖像中,它完美地均衡不同的直方圖。為了使其適用于數(shù)字圖像,可以修改輸入直方圖而不損害其對比度。然后,修改后的直方圖可以用作HE的映射函數(shù)。同時引入了專門設(shè)計的懲罰項,可用于調(diào)整對比度增強的級別。一旦強度范圍被重新映射,AHE可以削減一些不利影響(如過度增強,偽像和不自然的圖像)。AHE的原理是使修正的hXm與當前直方圖h的差異最小化,使得修正的直方圖也更接近于統(tǒng)一直方圖hXu,即:

        (5)

        式中,α—當前直方圖和均衡化直方圖的貢獻。通過式(6)求解修正直方圖hXm:

        (6)

        修正直方圖hXm用于生成圖像IX3和IY3(如圖1所示),值得注意的是使用傳統(tǒng)直方圖會產(chǎn)生不想要的偽像、過度增強和不自然的外觀。這是因為傳統(tǒng)HE的目標是將輸入直方圖與均勻分布相匹配。但是,AHE還將修正直方圖和輸入直方圖之間的差分降至最低。因此,AHE為洪水監(jiān)測提供了更可靠的結(jié)果。然后使用IX3和IY3生成差分圖像IZ:

        (7)

        圖1 算法的流程

        2 模擬和結(jié)果

        為了評估此方法的可用性,以山東省濰坊市某洪水發(fā)生區(qū)為例。這些圖像分別為洪水前的圖像(如圖2(a)所示)和洪水后的圖像(如圖2(b)所示)。

        差分圖像相對于百分位值q的變化如圖3所示。q值變大,則圖像中的細節(jié)增加(反之亦然)。

        在圖3(a)中,我們可以注意到河流周圍的地面區(qū)域很暗,這在圖3(b)中變得非常明顯,但是洪水并不那么清晰。在百分位值q=0.3時(如圖3(c)所示),地面面積、河流和洪水淹沒區(qū)在要求的水平可見。當我們移動到更高的百分位值(q>0.3)時,地面區(qū)域逐漸變得更加突出,這種效應(yīng)可以在圖3(d—i)中觀察到。

        由各自的差分圖像生成的RGB圖像如圖4所示。

        在圖4(a)和4(b)中,被淹沒的區(qū)域是暗淡的,在河流周圍逐漸消失。在圖4(c)(q=0.3)中,河流周圍的淹沒區(qū)域(在圖像的頂部中心)變得非常明顯,達到令人滿意的圖像水平。對于較高的百分位值(q>0.3)的圖4(d—g),RGB圖像逐漸增加圖像底部中心的淹沒區(qū)域(墨藍色)。圖像頂部中心的淹沒區(qū)能見度也不好。這個現(xiàn)象在圖4(h)和圖4(i)中非常明顯,在圖4(h)和圖4(i)中,洪水淹沒的區(qū)域在河流周圍變得更加模糊。

        本文改進方法(AHE)與原方法(HE)的比較如圖5所示。

        圖2 洪水發(fā)生區(qū)的原始圖像

        圖3 不同q值下的差分圖像IZ

        圖4 不同q百分位數(shù)的RGB圖像

        圖5 2種方法的洪水圖像結(jié)果比較

        圖5(a)是使用原方法生成的差分圖像,圖5(b)是使用改進后方法生成的差分圖像。這些圖像在細節(jié)上有明顯的區(qū)別。圖5(a)突出地顯示了地面細節(jié),而圖5(b)相對突出了主要的所需細節(jié)。這些細節(jié)上的差分對它們各自的RGB圖有很大影響(如圖5(c)和5(d)所示)。我們可以注意到圖5(c)河流周圍的淹沒區(qū)域是模糊不清的,這降低了能見度。在RGB中差分圖像的不相關(guān)細節(jié)的占比非常大(圖像底部中心和右上角的深色區(qū)域)。圖5(d)顯示了河流周圍淹沒區(qū)域的更好可見性(在頂部中心、右上角和底部中心)。可以清楚地注意到地面區(qū)域的細節(jié),以及河流與洪水淹沒區(qū)域的對比。

        3 結(jié)論

        本文提出了一種基于自適應(yīng)直方圖均衡化的洪水圖像監(jiān)測方法,該方法由直方圖自適應(yīng)裁剪、重映射和自適應(yīng)直方圖均衡化3個步驟組成。處理淹沒前和淹沒后的圖像會產(chǎn)生不同的處理結(jié)果和差分圖像。然后,使用處理過的前圖像和后圖像與差分圖像的組合,生成洪水圖。一種對比增強技術(shù)AHE被用作第三步,以消除由HE產(chǎn)生的過度增強。結(jié)果表明,對于較高的百分位值(q>0.3)的圖,圖像頂部中心的淹沒區(qū)能見度并不好。當q=0.3時,河流周圍的淹沒區(qū)域變得非常明顯,達到較好的圖像水平。所提出的技術(shù)是對現(xiàn)有技術(shù)的改進,并具有更高的可靠性,此技術(shù)有望用于洪水監(jiān)測工作。

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