活躍破碎的圖像識別*

張 沖 類淑河, 管長龍 周西龍

(1.中國海洋大學數學科學學院 青島 266100;2.中國海洋大學物理海洋實驗室 青島 266100)

海浪破碎在海氣相互作用過程中發揮著重要作用,它使海氣間的動量、能量傳輸和物質交換大大加強。破碎產生的氣泡為慢可溶性氣體從大氣轉移到海洋提供了重要的途徑(Asheret al,1996)。氣泡的破裂以及破碎產生的飛沫會進入空氣中,轉化成海鹽氣溶膠,可以影響低層氣體的組成結構,從而緩和溫室效應的影響(Griniet al,2002;Liao,2004)。此外,海浪破碎研究對海洋遙感、沿海與海洋工程、導航和其它實際應用也有重要的作用(Melville,1996)。

破碎強度的度量一直是海浪破碎研究的焦點,它通常用破碎引致的波浪場能量耗散來表達。Phillips等(1985)提出了一個有效度量破碎強度的統計量Λ(c),即單位海面上速度范圍(c,c+dc)內破碎波峰線平均長度,其一階矩正比于破碎概率,四階矩正比于波浪動量通量,五階矩則正比于破碎造成的能量損失(Phillips,1985)。Gemmrich等(2008)利用海上拍攝的錄像資料,通過計算Λ(c)的四階矩和五階矩來估計破碎波造成的動量損失與能量耗散率,并重新給出相關的參數范圍。Kleiss等(2011)利用等高線法(Contour method)對海表面圖像進行識別來確定Λ(c)以及破碎概率R的分布,用Λ(c)定量描述破碎耗散,從而更好的理解破碎造成的海氣間動量能量轉移和物質交換等過程(Kleiss,2009)。顯然,Λ(c)及其高階矩提供了研究海浪破碎引致的能量耗散、動量轉移等關鍵問題的一個有效途徑。

在這一研究模式中,白冠破碎圖像的識別與處理技術是一個關鍵前提。Monahan等(1969)通過對美加邊界五湖地區的白冠破碎的觀測研究,提出了可通過人工選定的方法得到一個灰度閾值,高于閾值的部分為破碎白冠,低于閾值的部分為背景海洋。隨著計算機技術和數碼攝像技術的發展,白冠圖像識別方法向著高效、一致、自動的方向發展。Massouh等(1999)運用數值計算法判別了圖像封閉的連通區域輪廓,封閉區域內的認為是破碎白冠,從而區分破碎白冠與背景海洋。之后,Callaghan等(2009)在總結前人灰度閾值理論的基礎上,提出了一種利用灰度變化率函數及其導函數計算灰度閾值的自動識別白冠技術。

借助我們在渤海海域的錄像資料,發現Kleiss方法確定活躍破碎閾值結果偏低,有些明顯的破碎尾跡會被誤判為活躍破碎。實際上,活躍破碎與尾跡在灰度上也存在明顯的變化,這個變化應該會由L''曲線特征反映出來。本文通過對多幅白冠破碎圖像資料的分析,考察L''曲線的變化特征,給出區分活躍破碎與尾跡的更合理的閾值。

1 活躍破碎與破碎尾跡的次峰閾值確定方法

活躍破碎與破碎尾跡在圖像上有各自的特點,尾跡灰度介于背景海洋與活躍破碎的灰度值帶之間。活躍破碎的灰度值范圍相對比較集中。我們在渤海地區航海期間進行了航拍錄像觀測。圖1為我們觀測錄像中選取的 2幀圖像(拍攝海域:123°9.858′E,38°44.527′E),圖1a的中間和圖1b的右上方各有一部分是破碎發生之后留下的尾跡。

圖1 白冠破碎圖像示例Fig.1 Images of active whitecaps

圖2 活躍破碎、破碎尾跡以及背景海洋像素點的灰度值分布Fig.2 Gray value distributions of active whitecaps,old foam patches and blue background

為了更清楚地看清活躍破碎、破碎尾跡以及背景海洋3者灰度值的分布情況,圖2給出了部分活躍破碎、破碎尾跡以及背景海洋3類像素點的灰度值分布散點圖,3類像素點基于肉眼判斷,只選取明顯容易判斷的像素點,舍棄不容易區分的。灰度值140—160的實線為Kleiss等(2011)區分非破碎部分與破碎的閾值線(對應圖3中A點值),灰度值200—220的虛線為 Kleiss等(2011)區分活躍破碎與尾跡的閾值線(對應圖3中B點值)。灰度值180—200的實線為次峰閾值方法得到的區分活躍破碎與尾跡的閾值線(對應圖3中C點值)。可以看出背景海洋的灰度值最低,與破碎尾跡像素點的灰度有較清晰的分界。破碎尾跡灰度值大多低于活躍破碎的灰度值,且活躍破碎的灰度較為集中。體現在L函數的變化圖像上(圖3),A點處L的下降開始變慢,此時灰度值剛與破碎尾跡邊緣值相同。Kleiss等基于其圖像資料得到經驗的閾值選取方法,選取曲線 ′′L的最大值所在灰度值(A點的位置)作為區分背景海洋與破碎的灰度閾值,選取′′L最大值的 20%對應的灰度值(B點的位置)作為區分活躍破碎和破碎尾跡的閾值。就我們的數據而言,有許多人工判別為破碎尾跡的點被誤判為了活躍破碎,閾值偏低。

圖3 L函數與L′′的圖像Fig.3 Diagrams of L function and L" function

我們考察了多幅海上破碎圖像資料,發現用Kleiss方法確定的灰度閾值往往偏低,區分活躍破碎和尾跡誤判概率較高。我們還發現,除了在L′′圖像上存在1個主峰之外,后部一般還存在1個明顯的次峰,其位置較為穩定,大致集中在L′′最大值的 4%—15%對應的灰度值范圍內,如圖4所示,橫軸坐標做了歸一化(橫坐標值同時除以最大值點的橫坐標,這樣可以使所有的函數曲線的最大值在同一橫坐標下)。事實上,次峰的出現并非偶然,它正反映的是活躍破碎與尾跡灰度的明顯變化。

將次峰所對應的灰度值作為閾值,可以有效區分活躍破碎與破碎尾跡。對圖1中的兩幅圖像分別使用Kleiss方法和次峰閾值方法進行處理,圖5中給出了區分活躍破碎的結果。無論是破碎之后產生的破碎氣泡,還是破碎白冠經過產生的尾跡,在新方法下圖像結果中尾跡都有明顯的減少。當然,次峰方法識別結果仍保留了一些高灰度值的破碎亮點。活躍破碎與尾跡的灰度值總有交叉,不可能靠1個閾值把它們截然分開。

圖4 30幅圖像的L" 函數結果Fig.4 L" diagrams of 30 images

圖5 Kleiss方法(a)與次峰閾值方法(b)的活躍破碎識別結果Fig.5 Results of the Kleiss method(a)and the second peak threshold method(b)

2 結論

正確計算Λ(c)及其高階矩,首先需要有效區別圖像中的活躍破碎部分和破碎尾跡部分,Kleiss等(2011)活躍破碎閾值的確定方法是基于經驗得到的,有一定的主觀性。就我們的錄像資料而言,其誤判概率較高、閾值偏低。我們通過條幅海浪破碎的圖像驗證,發現L函數的二階導數存在較穩定的次峰,以其對應的灰度值作為區分活躍破碎與破碎尾跡的灰度閾值,可以更有效地區分活躍破碎與尾跡。當然,這樣一種L函數次峰的閾值確定方法,也僅僅是基于部分海上資料的分析得到的,是否具有普適性,還需要更多的海浪破碎觀測資料進一步驗證。

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