王利鋒，辛麗平*，劉家碩，鞠蓮

(1.青島理工大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，山東 青島 266520；2.國(guó)家海洋局北海環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，山東 青島 266033；3.山東省海洋生態(tài)環(huán)境與防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266033)

1 引言

隨著海洋運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，海面溢油事故（船舶溢油、油輪溢油、油井平臺(tái)溢油）的發(fā)生也愈加頻繁。若溢油事故未被及時(shí)發(fā)現(xiàn)并得到有效控制，溢漏的石油（原油、汽油、柴油等）在海風(fēng)/浪的影響下將會(huì)在海面上形成數(shù)百甚至數(shù)千平方千米的大規(guī)模油膜覆蓋，這必將嚴(yán)重破壞海洋生態(tài)環(huán)境[1-3]。因此，開展海面溢油識(shí)別技術(shù)的研究以第一時(shí)間鑒別溢油的發(fā)生，不僅可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并有效控制溢油事故，而且有利于防治海洋環(huán)境污染、保護(hù)海洋生物資源。

目前，海面溢油監(jiān)測(cè)方式主要有浮標(biāo)監(jiān)測(cè)、遙感監(jiān)測(cè)、船舶監(jiān)測(cè)、定點(diǎn)監(jiān)測(cè)等[4-6]。浮標(biāo)監(jiān)測(cè)是通過觀測(cè)浮標(biāo)監(jiān)測(cè)海水特性指標(biāo)來分析海面是否存在油膜，該方法只能監(jiān)測(cè)已設(shè)置浮標(biāo)的固定區(qū)域海面是否發(fā)生溢油，對(duì)于未設(shè)置浮標(biāo)的區(qū)域無法探測(cè)。遙感監(jiān)測(cè)是通過衛(wèi)星和飛行器攜帶可見光傳感器、紫外傳感器、多/高光譜成像儀、合成孔徑雷達(dá)（SAR）或激光熒光傳感器等傳感檢測(cè)設(shè)備來感知海面是否存在油膜以識(shí)別海面溢油的發(fā)生[7-11]。其中，可見光傳感器與紫外傳感器受外界光照條件影響嚴(yán)重，其應(yīng)用場(chǎng)合十分有限；多/高光譜成像儀的檢測(cè)精度受云層及海面惡劣天氣影響嚴(yán)重[8-9]；SAR 雖可穿透云層、全天候檢測(cè)海面油膜，但難以排除生物油膜、降雨區(qū)、低風(fēng)速區(qū)等“假目標(biāo)”區(qū)域的干擾[10-11]；激光熒光傳感器是目前唯一能探測(cè)海灘、冰雪油污染的傳感器，但其造價(jià)昂貴，推廣困難[4]。遙感監(jiān)測(cè)只有在海面已呈現(xiàn)大規(guī)模油膜覆蓋后才能識(shí)別海面溢油，對(duì)于石油運(yùn)輸、碼頭作業(yè)等過程中發(fā)生的持續(xù)性小規(guī)模溢油，遙感監(jiān)測(cè)無法及時(shí)識(shí)別溢油事故。船舶監(jiān)測(cè)是通過巡邏船攜帶傳感器對(duì)海域進(jìn)行巡視來采集海面信息[12]。定點(diǎn)監(jiān)測(cè)是在碼頭、港口的特定區(qū)域設(shè)置固定的傳感器來監(jiān)視海面是否發(fā)生溢油[6]。如德國(guó)OPTIMARE 公司的溢油監(jiān)測(cè)設(shè)備SpillWatch；美國(guó)InterOcean 公司的Slick Sleuth；深圳鹽田港布置的激光熒光傳感器溢油報(bào)警裝置[13]；它們能實(shí)時(shí)獲取特定區(qū)域的海面環(huán)境信息，故在及時(shí)發(fā)現(xiàn)溢油事故方面有一定優(yōu)勢(shì)。但由于它們所采用的傳感器易受到太陽耀斑、海面波浪、低光照、海霧等惡劣天氣條件的干擾，其檢測(cè)精度和靈敏度難以令人滿意[12-13]。熱紅外傳感器是基于油膜呈現(xiàn)的熱特性來分析油膜的物理化學(xué)性質(zhì)，不僅能克服太陽耀斑及光照條件對(duì)油膜識(shí)別帶來的影響，還能全天候監(jiān)測(cè)海面油膜的具體分布情況及其變化趨勢(shì)[14-18]。但熱紅外傳感器難以區(qū)分與油膜具有相同/相似的熱特性的自然物體（如水藻及其他海面漂浮物）[5]。此外，目前主流的視頻監(jiān)測(cè)算法在復(fù)雜海面環(huán)境下容易產(chǎn)生誤報(bào)，且處理時(shí)間較長(zhǎng)，因此難以滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的需求[19-20]。

為此，本文結(jié)合溢油發(fā)生時(shí)油膜面積迅速擴(kuò)大的特性，采用熱紅外視頻圖像監(jiān)測(cè)油膜面積變化，通過設(shè)置面積變化率閾值來排除相似物干擾區(qū)域，從而提出快速識(shí)別海面溢油區(qū)域的方法。基于單幀熱紅外圖像提取海面前景區(qū)域并通過已開發(fā)的像素面積法[21]計(jì)算各區(qū)域所代表的實(shí)際物理面積；基于單幀熱紅外圖像提取海面前景區(qū)域（包含油膜區(qū)域和相似物干擾區(qū)域）并通過已開發(fā)的像素面積法[19]計(jì)算各區(qū)域所代表的實(shí)際物理面積；基于視頻圖像跟蹤測(cè)算前景區(qū)域中各連通區(qū)域的實(shí)際物理面積；依據(jù)石油泄露時(shí)海面油膜的擴(kuò)散特征，設(shè)置面積變化率閾值，當(dāng)海面前景區(qū)域的面積變化率大于所設(shè)閾值時(shí)，標(biāo)志著該海面區(qū)域正在發(fā)生溢油。本方法能快速識(shí)別特定場(chǎng)景下（如碼頭、船舶等）正在發(fā)生的海面溢油，能為溢油事故的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和有效控制提供技術(shù)支持。

2 實(shí)驗(yàn)與原理

2.1 實(shí)驗(yàn)材料與裝置

本次實(shí)驗(yàn)選用Fotric288 非制冷型紅外熱像儀采集海面視頻數(shù)據(jù)，紅外熱像儀的關(guān)鍵設(shè)備參數(shù)如表1所示。實(shí)驗(yàn)用石油樣品為美孚（Mobil）公司黏度等級(jí)為20W-50 和0W-20 的成品油。實(shí)驗(yàn)海水來自膠州灣近海水域。實(shí)驗(yàn)水槽為污染物運(yùn)移水動(dòng)力模擬水槽（國(guó)家海洋局北海環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，青島），長(zhǎng)、寬、高分別為20 m、0.8 m、2 m，水槽外側(cè)與底部設(shè)有隔光紙（去除雜光干擾），水槽配有造浪裝置，可產(chǎn)生周期為2 s、振幅為0～50 cm 的規(guī)則波，實(shí)驗(yàn)時(shí)水槽內(nèi)水深為1 m。溢油模擬裝置采用直徑8 cm、高10 cm 的自制塑料圓環(huán)。

表1 Fotric288 參數(shù)規(guī)格Table 1 Specifications of the Fotric288

2.2 視頻圖像采集

實(shí)驗(yàn)室位于地下一層，為恒溫實(shí)驗(yàn)室，實(shí)驗(yàn)時(shí)室內(nèi)溫度為23 °C、濕度為65%；實(shí)驗(yàn)前將海水注入實(shí)驗(yàn)水槽中并于恒溫實(shí)驗(yàn)室內(nèi)靜置48 h 以上。將熱像儀安裝在距水面1.5 m 位置以垂直監(jiān)測(cè)水面狀況。水面溢油油膜視頻圖像采集示意圖如圖1 所示，將溢油模擬裝置（塑料圓環(huán)）靜置于水面（熱像儀可監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)）；用量筒量取50 mL 的石油樣品，通過導(dǎo)油管緩慢滴入溢油模擬裝置；待石油樣品完全滴入并保持穩(wěn)定后，撤除模擬裝置，用紅外熱像儀記錄油膜擴(kuò)散的動(dòng)態(tài)變化過程。實(shí)驗(yàn)設(shè)置3 種不同的水面環(huán)境（分別為平靜水面環(huán)境、含波浪干擾的水面環(huán)境、含漂浮物干擾的水面環(huán)境），共采集5 組不同實(shí)驗(yàn)條件下的視頻數(shù)據(jù)，具體實(shí)驗(yàn)條件如表2 所示。每組數(shù)據(jù)采集完畢后，使用吸油氈清理水槽。

圖1 水面油膜熱紅外視頻采集示意Fig.1 Schematic of thermal infrared video acquisition of water surface oil film

表2 實(shí)驗(yàn)條件Table 2 Experimental condition setting

2.3 海面油膜識(shí)別原理

由于油與水的熱輻射率存在差異，油膜區(qū)域與海面背景在熱紅外圖像中的亮度溫度不同，當(dāng)油膜厚度大于最小可檢測(cè)厚度時(shí)，亮度溫度是識(shí)別油膜的可靠參數(shù)[17]。雖然海面漂浮物等相似物干擾區(qū)域可能在熱紅外圖像中表現(xiàn)出與油膜區(qū)域相同或近似的亮度溫度特性，但相似物干擾區(qū)域通常無明顯的面積變化特性。而石油在泄漏初期會(huì)向四周快速擴(kuò)散，具有明顯的擴(kuò)散特征。Lehr 等[1]于波斯灣進(jìn)行了溢油擴(kuò)散實(shí)驗(yàn)，使用同種輕質(zhì)原油，分別獲取了20 桶與51 桶油在水面的擴(kuò)散情況。油膜區(qū)域面積變化情況如圖2所示。

圖2 油膜區(qū)域面積變化情況Fig.2 Variation of the area of oil films

可見，在石油泄漏早期，油膜區(qū)域面積呈單調(diào)遞增趨勢(shì)。因此，可以通過熱紅外視頻圖像中油膜的面積變化特性來排除相似物的干擾。

3 方法

3.1 單幀熱紅外圖像處理方法

3.1.1 圖像預(yù)處理

熱像儀采集到的原始熱紅外視頻圖像以RGB 顏色空間表示，R、G、B 分別代表圖像的紅、綠、藍(lán)3 個(gè)色彩通道，圖像中每個(gè)像素點(diǎn)以一個(gè)三維數(shù)組表示。通過下述步驟對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理：（1）對(duì)比R、G、B 各通道的灰度分布特征，選擇灰度分布最均勻的分量灰度圖像替代原始圖像；（2）采用3×3 的中值濾波器進(jìn)行濾波處理；（3）采用拉普拉斯算子進(jìn)行銳化處理，補(bǔ)償由中值濾波引起的圖像模糊現(xiàn)象。

3.1.2 前景區(qū)域分割

在本文中，水面油膜區(qū)域和相似物干擾區(qū)域?yàn)榍熬皡^(qū)域，其他區(qū)域?yàn)楸尘皡^(qū)域。由于前景區(qū)域與背景區(qū)域之間具有明顯的灰度值差異，因此選用Otsu[22]提出的最大類間方差法對(duì)圖像進(jìn)行分割。將圖像中灰度值大于閾值T的像素群認(rèn)定為前景區(qū)域，小于T的像素群認(rèn)定為背景區(qū)域，可表示為

式中，f(x,y) 為 灰度圖像中任一點(diǎn)的像素值；g(x,y)為分割后二值圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的像素值。

分割后圖像中存在孔洞與離散像素的干擾，采用形態(tài)學(xué)操作對(duì)圖像進(jìn)行降噪處理。設(shè)Qi為前景區(qū)域中的第i連通區(qū)域，i≥1，則經(jīng)形態(tài)學(xué)操作后圖像中任意一點(diǎn)的像素值可表示為

Qi的像素?cái)?shù)量和可表示為

3.2 面積計(jì)算方法

圖像中任一單位像素在世界坐標(biāo)系中都代表一塊實(shí)際物理區(qū)域，利用像素面積法[21]可求得單位像素在世界坐標(biāo)系下所代表的實(shí)際物理尺寸，從而計(jì)算出圖像中任意區(qū)域所代表的實(shí)際物理面積。連通區(qū)域Qi的實(shí)際物理面積可表示為

式中，H為紅外鏡頭焦點(diǎn)至成像平面的物距；α×β為紅外鏡頭的視場(chǎng)角。

3.3 視頻圖像處理方法

3.3.1 多幀圖像間的區(qū)域跟蹤

由于海面存在海風(fēng)、海浪、海流等外力的影響，海面油膜除了擴(kuò)散外，往往還會(huì)出現(xiàn)徑向移動(dòng)。在圖像中的表現(xiàn)為：多幀視頻圖像間的Qi的像素?cái)?shù)量和重心坐標(biāo)會(huì)不斷發(fā)生改變[23]。為此，本文通過以下步驟實(shí)現(xiàn)多幀圖像間的連通區(qū)域跟蹤：

（1）分別對(duì)當(dāng)前幀圖像ft與前一幀圖像ft-1進(jìn)行3.1 節(jié)中的單幀圖像處理，得到處理后的圖像與，其中i和j分別為當(dāng)前幀圖像與前一幀圖像中連通區(qū)域的數(shù)量。

（6）重復(fù)上述步驟實(shí)現(xiàn)連續(xù)多幀圖像間的區(qū)域跟蹤。

3.3.2 油膜區(qū)域的提取與標(biāo)記

由于在溢油初期油膜區(qū)域面積會(huì)迅速增大，若前景區(qū)域中某一連通區(qū)域在多幀圖像內(nèi)的面積呈單調(diào)遞增趨勢(shì)且變化率大于一定范圍，則可將其認(rèn)定為感興趣的油膜區(qū)域（Region of Interest,ROI）；若前景區(qū)域中某一連通區(qū)域在多幀圖像內(nèi)面積變化不大或無變化，則將其認(rèn)定為相似物干擾區(qū)域?；谏鲜鎏匦?，通過多幀圖像間的連通區(qū)域面積變化率進(jìn)行ROI 提取，可表示為

若前景區(qū)域中連通區(qū)域Qi的面積變化率滿足式（8），則Qi為圖像中的ROI，數(shù)學(xué)表達(dá)式為

如此一來，圖像中的ROI 即被提取出來，且表示為白色。通過對(duì)與原始熱紅外圖像進(jìn)行像素融合，可在原始熱紅外圖像中標(biāo)記ROI[24]。

4 結(jié)果與討論

4.1 單幀熱紅外圖像處理結(jié)果

圖3 是平靜水面條件下的20W-50 成品油單幀圖像處理結(jié)果?？梢钥闯觯紵峒t外圖像中前景區(qū)域與海面背景的亮度溫度差異明顯。經(jīng)預(yù)處理后圖像中的細(xì)微噪聲被較好地去除且區(qū)域邊緣特征明顯。經(jīng)前景區(qū)域分割后，圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，圖像中僅有一塊連通區(qū)域。經(jīng)面積計(jì)算后可得，連通區(qū)域所代表的實(shí)際物理面積（S1）為42.23 cm2。為含漂浮物干擾的水面條件下的0W-20 成品油單幀圖像處理結(jié)果。圖4 能得到與圖3 相同的前景區(qū)域分割效果。圖4c 的二值圖像中有兩塊連通區(qū)域。由圖4d 可見，經(jīng)面積計(jì)算后，各連通區(qū)域的序號(hào)在區(qū)域重心位置給出，連通區(qū)域1（S1）與連通區(qū)域2（S2）所代表的實(shí)際物理面積分別為84.41 cm2與96.02 cm2。

圖3 水槽實(shí)驗(yàn)平靜水面條件下的20W-50 成品油單幀圖像處理結(jié)果Fig.3 Image processing results of 20W-50 refined oil under calm water surface in tank experiment

圖4 含漂浮物干擾的水槽實(shí)驗(yàn)條件下的0W-20 成品油單幀圖像處理結(jié)果Fig.4 Image processing results of 0W-20 refined oil under water surface with floating objects in tank experiment

4.2 視頻圖像處理結(jié)果

4.2.1 平靜水面條件下的多幀圖像處理結(jié)果

為了提高實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下的處理速度，選擇等間隔采樣構(gòu)造視頻圖像處理數(shù)據(jù)集，采樣間隔為5 幀（即1/6 s），在每秒30 幀圖像中選擇6 幀進(jìn)行處理。本文取每秒鐘圖像的第1 幀、第6 幀、第11 幀、第16 幀、第21 幀、第26 幀（分別用t1-t6表示）構(gòu)建數(shù)據(jù)集。

圖5 為水槽實(shí)驗(yàn)平靜水面條件下的20W-50 成品油多幀圖像處理結(jié)果，可以看出，6 幅二值圖像中都僅存在單塊連通區(qū)域。連通區(qū)域1 所代表的實(shí)際物理面積不斷增大，在6 幅圖像中從42.23 cm2逐步增加至114.63 cm2。由于其面積變化率大于M，判定連通區(qū)域1 為ROI。如圖5d 所示，連通區(qū)域1 在原始熱紅外圖像中以黃色標(biāo)記，其面積在圖像左上角以黃色字符表示。

4.2.2 含波浪干擾的水面條件下的多幀圖像處理結(jié)果

圖6 是水槽實(shí)驗(yàn)含波浪干擾水面條件下20W-50成品油多幀圖像處理結(jié)果?？梢钥闯觯瑘D像中僅有一塊面積逐漸增加的連通區(qū)域，其面積從58.93 cm2逐步增加至207.54 cm2。從圖6d 可以看出，標(biāo)記出的ROI 與原始圖像中的前景區(qū)域完全吻合。與圖5d 中的計(jì)算結(jié)果對(duì)比可以看出，相較于平靜海面下的油膜擴(kuò)散情況，在水面含波浪干擾的情況下，油膜的擴(kuò)散面積更大。圖7 是水槽實(shí)驗(yàn)含波浪干擾水面條件下0W-20 成品油多幀圖像處理結(jié)果，可見圖7 也能達(dá)到與圖6 相同的分割效果。圖7 中ROI 區(qū)域面積從156.35 cm2逐步增加至455.2 cm2。圖7d 中標(biāo)記出的ROI 與原始圖像中的前景區(qū)域完全吻合。對(duì)比圖6與圖7 的面積結(jié)果可見，由于0W-20 成品油的黏度低于20W-50 成品油，其在水面的擴(kuò)散面積更大。

圖5 水槽實(shí)驗(yàn)平靜水面條件下的20W-50 成品油多幀圖像處理結(jié)果Fig.5 Multi-frame image processing results of 20W-50 refined oil under calm water surface in tank experiment

圖6 水槽實(shí)驗(yàn)含波浪干擾水面條件下20W-50 成品油多幀圖像處理結(jié)果Fig.6 Multi-frame image processing results of 20W-50 refined oil under water surface with waves in tank experiment

圖7 水槽實(shí)驗(yàn)含波浪干擾水面條件下的0W-20 成品油多幀圖像處理結(jié)果Fig.7 Multi-frame image processing results of 0W-20 refined oil under water surface with waves in tank experiment

4.2.3 含漂浮物干擾的水面條件下的多幀圖像處理結(jié)果

圖8 是含漂浮物干擾的水槽實(shí)驗(yàn)條件下的20W-50 成品油多幀圖像處理結(jié)果。可以看出，經(jīng)前景區(qū)域分割后，各連通區(qū)域被完整地提取，其形狀特征與原始圖像保持一致。連通區(qū)域1 的面積在6 幅圖像中基本無變化，保持在95～98 cm2的區(qū)間內(nèi)；連通區(qū)域2 的面積在6 幅圖像中逐漸增大，從63.23 cm2增加至149.13 cm2；連通區(qū)域3 的面積保持在6～6.20 cm2區(qū)間內(nèi)；連通區(qū)域4 僅在后兩幅圖像中出現(xiàn)，面積分別為1.17 cm2與1.02 cm2。由于連通區(qū)域2 的面積呈單調(diào)遞增趨勢(shì)，且面積變化率大于M，而其他連通區(qū)域雖然面積發(fā)生變化，但變化率不大，且不滿足單調(diào)遞增規(guī)則。因此，將連通區(qū)域2 認(rèn)定為ROI，如圖8d所示，標(biāo)記出的ROI 與實(shí)際觀察到的水面油膜區(qū)域一致。

圖9 是含漂浮物干擾的水槽實(shí)驗(yàn)條件下的0W-20 成品油多幀圖像處理結(jié)果?？梢?，圖9 也能達(dá)到與圖8 相同的分割效果，分割后海面上存在兩處明顯的連通區(qū)域。連通區(qū)域1 的面積在6 幅圖像中逐漸增大，從84.41 cm2增加至351.54 cm2；連通區(qū)域2 的面積維持在93～99 cm2區(qū)間內(nèi)。由于連通區(qū)域1 的面積呈單調(diào)遞增趨勢(shì)且變化率大于M，將其認(rèn)定為ROI，這與實(shí)際觀察到的海面油膜區(qū)域一致。

4.3 面積計(jì)算結(jié)果與誤差分析

圖10 是在5 種實(shí)驗(yàn)條件下的ROI 面積變化情況?？梢钥闯?，各實(shí)驗(yàn)條件下的ROI 面積均呈單調(diào)遞增趨勢(shì)，這與Leh 等[1]所得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致。在保持相同的水面條件時(shí)，黏度更低的0W-20 成品油的ROI 擴(kuò)散面積大于20W-50 成品油的擴(kuò)散面積。在使用相同的石油樣品時(shí)，油膜在含波浪干擾的條件下的擴(kuò)散面積大于平靜水面下的擴(kuò)散面積。在海面存在漂浮物干擾時(shí)，所用方法依然能準(zhǔn)確跟蹤ROI 擴(kuò)散情況。顯然，該方法在5 種實(shí)驗(yàn)條件下均能有效跟蹤水面油膜的面積變化情況。

圖10 不同實(shí)驗(yàn)條件下的感興趣的油膜區(qū)域面積變化情況Fig.10 The changes of the area of region of interest under different experimental conditions

為了獲得各幀圖像間的油膜擴(kuò)散速率，在含漂浮物干擾的水面條件下，取原始熱紅外視頻中的前60 幀（即前2 s）圖像，根據(jù)式（8）計(jì)算了20W-50 成品油與0W-20 成品油圖像ROI 的面積變化率M，并對(duì)M進(jìn)行了最小二乘擬合，結(jié)果如圖11 與圖12 所示?？梢钥闯觯谝缬蛣倲U(kuò)散時(shí)的ROI 面積變化率最大，隨著時(shí)間的推移，M呈遞減趨勢(shì)并逐漸趨近于0。

對(duì)比圖11 與圖12 可以發(fā)現(xiàn)，黏度更低的0W-20 成品油的M在數(shù)值上整體高于20W-50 成品油，20W-50 成品油的M最大值為15.18%，0W-20 成品油的M最大值為19.31%，可見石油樣品的黏度會(huì)對(duì)M取值產(chǎn)生影響，黏度越低的石油樣品M值越大。20W-50 成品油的M值在變化率為1.45%之前變化較快，之后變化穩(wěn)定并逐漸趨近于0；0W-20 成品油的M在變化率為1.51%之前變化較快，之后變化穩(wěn)定并逐漸趨近于0。故本文所用視頻圖像（采樣間隔為5 幀）的M分別取上述變化率的5 倍值，即7.25%與7.55%作為參考值。此參考值僅適用于本文所述實(shí)驗(yàn)條件，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)需要根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景調(diào)整參數(shù)。

圖11 含漂浮物干擾的水槽實(shí)驗(yàn)條件下的20W-50 成品油圖像幀間感興趣的油膜區(qū)域面積變化率Fig.11 The inter-frames region of interest area change rate of 20W-50 refined oil images under water surface with floating objects

圖12 含漂浮物干擾的水槽實(shí)驗(yàn)條件下的0W-20 成品油圖像幀間感興趣的油膜區(qū)域面積變化率Fig.12 The inter-frames region of interest area change rate of 0W-20 refined oil images under water surface with floating objects

在進(jìn)行包含漂浮物干擾的海面實(shí)驗(yàn)時(shí)，海面存在10 cm×10 cm 的均勻泡沫板。以泡沫板作為參照物，可根據(jù)式(10)計(jì)算本次實(shí)驗(yàn)的面積計(jì)算平均誤差，

式中，I為采樣幀數(shù)；S為參照物面積，本實(shí)驗(yàn)S為100 cm2。

可得面積計(jì)算平均誤差為4.05%。結(jié)合圖8 與圖9 所得的面積計(jì)算結(jié)果可以看出，所得到的參照物面積計(jì)算結(jié)果均小于參照物的實(shí)際物理面積。

圖8 含漂浮物干擾的水槽實(shí)驗(yàn)條件下的20W-50 成品油多幀圖像處理結(jié)果Fig.8 Multi-frame image processing results of 20W-50 refined oil under water surface with floating objects in tank experiment

圖9 含漂浮物干擾的水槽實(shí)驗(yàn)條件下的0W-20 成品油多幀圖像處理結(jié)果Fig.9 Multi-frame image processing results of 0W-20 refined oil under water surface with floating objects in tank experiment

4.4 方法對(duì)比與定量評(píng)估

為了驗(yàn)證算法的有效性，將本文算法與GMM（Gaussian Mixture Model）、WEBS（Wigner-Entropybased Background Subtraction）[19]、SFS（Spatiotemporal Features of Superpixel）[20]的ROI 提取效果進(jìn)行對(duì)比。以20W-50 成品油在3 種實(shí)驗(yàn)條件下的前60 幀圖像作為數(shù)據(jù)集，分別使用上述方法進(jìn)行處理，結(jié)果如圖13、圖14、圖15 所示。

圖13 水槽實(shí)驗(yàn)平靜水面條件下20W-50 成品油圖像感興趣的油膜區(qū)域提取結(jié)果對(duì)比Fig.13 Comparison of region of interest extraction results of 20W-50 refined oil image under calm water in tank experiment

圖14 水槽實(shí)驗(yàn)含波浪干擾水面條件下20W-50 成品油圖像感興趣的油膜區(qū)域提取結(jié)果對(duì)比Fig.14 Comparison of region of interest extraction results of 20W-50 refined oil image under water surface with waves in tank experimsent

圖15 含漂浮物干擾的水槽實(shí)驗(yàn)條件下的20W-50 成品油圖像感興趣的油膜區(qū)域提取結(jié)果對(duì)比Fig.15 Comparison of region of interest extraction results of 20W-50 refined oil image under water surface with floating objects in tank experiment

可以看出，GMM 在3 種條件下可以檢測(cè)到幀間的像素變化情況，但無法完整提取變化區(qū)域。WEBS算法雖然可以完整提取ROI，但其前景區(qū)域中也包含了大量的干擾信息；SFS 算法提取的ROI 損失了部分區(qū)域信息；相較之下本文方法提取出的ROI 保證了區(qū)域完整性，與原始圖像中的油膜區(qū)域吻合度最高，又較好地剔除了非目標(biāo)區(qū)域像素的干擾。

通過定量評(píng)估進(jìn)一步驗(yàn)證算法的有效性，本文以F-Measure 與處理時(shí)間為指標(biāo)，對(duì)不同方法之間的性能進(jìn)行客觀對(duì)比，F(xiàn)-Measure 與處理時(shí)間均取60 幀圖像計(jì)算結(jié)果的平均值。F-Measure 為精確率和召回率的加權(quán)平均和，該值表示算法在提取ROI 的同時(shí)又抑制非ROI 目標(biāo)的能力。F-Measure 的計(jì)算方法為

式中，P為精確率；R為召回率；β為權(quán)重系數(shù)，在算法評(píng)價(jià)時(shí)準(zhǔn)確度相較于召回率更加重要，因此本文的β2取0.3 以強(qiáng)調(diào)精確率。

不同方法的對(duì)比結(jié)果如表3 所示?？梢钥闯?，相較于GMM、WEBS、SFS 算法，本文算法在3 種實(shí)驗(yàn)條件下的F-Measure 均有明顯提升，且本文的平均處理時(shí)間為各算法最短。這表明本文算法可快速、精準(zhǔn)、有效地提取ROI，且對(duì)不同的水槽實(shí)驗(yàn)環(huán)境均有良好的適應(yīng)度。

表3 不同方法的感興趣的油膜區(qū)域提取效果對(duì)比Table 3 Comparison of region of interest extraction results of different methods

5 結(jié)論

本文基于熱紅外視頻圖像觀測(cè)數(shù)據(jù)，提出了一種識(shí)別海面溢油的方法?；趩螏瑘D像處理算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、前景區(qū)域分割、連通區(qū)域面積計(jì)算?；谝曨l圖像處理算法對(duì)ROI 進(jìn)行提取并標(biāo)記。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所用單幀熱紅外圖像處理算法可有效分離圖像中的前景區(qū)域；所用像素面積法可準(zhǔn)確計(jì)算各連通區(qū)域所代表的實(shí)際物理面積，面積計(jì)算平均誤差為4.05%。所用視頻圖像處理算法可實(shí)現(xiàn)幀間區(qū)域

跟蹤，基于面積變化閾值的油膜識(shí)別方法可有效提取并標(biāo)記ROI，提取出的ROI 與海面真實(shí)油膜區(qū)域吻合度高，且對(duì)不同種類石油樣品產(chǎn)生的油膜均具有良好的適應(yīng)性。在實(shí)驗(yàn)室模擬的平靜水面、包含波浪干擾的水面、包含漂浮物干擾的水面條件下，該方法均能有效跟蹤油膜區(qū)域的面積變化，具有良好的溢油識(shí)別精度。

致謝：本研究的實(shí)驗(yàn)過程中得到了國(guó)家海洋局北海 環(huán)境監(jiān)測(cè)中心的大力幫助，在此表示衷心的感謝！