基于圖像處理的投棄式溫深儀探頭姿態測量研究*

趙江濤， 張鎖平， 張東亮， 董 濤， 劉 寧

(國家海洋技術中心，天津300112)

基于圖像處理的投棄式溫深儀探頭姿態測量研究*

趙江濤， 張鎖平， 張東亮， 董 濤， 劉 寧

(國家海洋技術中心，天津300112)

為改進國產投棄式溫深儀(XBT)的下降速率公式，采用基于圖像處理的方法測量XBT 探頭的運動參數。采用背景差分法獲取差分圖像，選擇合適的閾值并對差分圖像二值化，標記二值圖像中的連通區域,將二值圖像分割為幾個互相獨立的區域。通過計算分析各連通區域的特征集合來識別XBT探頭。利用探頭中軸線描述探頭的運動姿態，將探頭的長軸作為探頭的初始中軸線，然后通過迭代優化的方法得到更加精確的結果。實驗結果表明：該方法角度測量平均誤差小于0.5°，能滿足XBT探頭姿態測量精度要求。目前已將基于該算法搭建的視覺測量系統應用于XBT投放實驗中，取得了令人滿意的結果。

投棄式溫深儀; 下降速率公式; 圖像處理; 中軸線法;姿態測量

0 引 言

投棄式溫深儀[1](XBT)是一種快速機動測量海洋溫度剖面的投棄式測量傳感器，廣泛應用于海洋環境調查、科學研究以及國防軍事等領域。XBT由探頭、傳輸線、發射器和數據采集系統組成。XBT探頭入水后即開始海水溫度的測量，XBT探頭在下落過程中釋放內藏的傳輸線，XBT所測溫度經傳輸線傳送到與其相連的船上數據收集系統。為了確定海水的溫度剖面曲線，需要將所測溫度與相應的海水深度對應。XBT不攜帶壓力測量元件，其下落深度需通過一個經驗公式又稱下降速率公式[2](falling rate equation，FRE)計算得到。計算公式準確與否直接影響了XBT溫度剖面曲線的可靠性，這一問題至今仍是世界各國學者討論的熱點。XBT探頭的下降速率公式與探頭的本身性質有關，同時也受投放環境的影響。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使得同類型探頭在入水時刻有不同的速度與姿態。為探究XBT探頭入水時刻的速度和姿態對下降速率公式深度計算精度的影響，本文采取基于圖像處理的方法對XBT探頭入水前下落過程中的運動參數進行測量和分析。

基于圖像的運動目標三維姿態參數測量技術廣泛應用于靶場測量領域[3,4]。目前對于火箭、炮彈、導彈等這類軸對稱回轉體目標，主要通過提取2臺或多臺相機同一時刻采集圖像上的目標中軸線來解算目標的三維姿態角。目前常用的中軸線提取方法包括：人機交互法、基于輪廓[5]的方法、基于Hough[6]變換的方法等，這些方法大多通過提取目標的直線邊緣特征然后計算目標的中軸線方程。當目標的尺寸相對較小且不存在直線邊緣時，這些方法將不再適用。針對流線型的XBT探頭及其它不存在直線邊緣特征的運動目標，本文提出了基于長軸的迭代優化方法來提取目標的中軸線方程，基于該算法所搭建的測量系統已應用于XBT下落實驗分析中，取得了一系列的實驗數據。

1 XBT探頭運動圖像中軸線提取

實驗中收集到的XBT下落圖像如圖1中各子圖所示。

圖1 實驗中所收集的XBT探頭下落圖像

1.1 XBT探頭輪廓區域提取

為測量XBT探頭姿態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域的精確獲取。本文采取如圖2所示的流程提取下落過程中XBT探頭的輪廓區域。

圖2 探頭輪廓區域提取流程

采用空域中值濾波平滑圖像以減少攝像機抖動和椒鹽噪聲的影響。利用統計平均法構建背景，通過背景差分法去除背景獲取運動目標輪廓。對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，對得到的二值化圖像采用形態學開運算去除小的背景干擾。采用基于區域的標記分割方法[7]對得到的二值圖像分割，只保留面積大于某閾值的目標物，分割后的圖像是互不連通的二值區域。計算每一個連通區域的特征屬性(線度、偏心率、占空比)形成連通區域描述的集合，從而可以快速檢測連通區域是否為XBT探頭輪廓區域。其中，定義線度C=P/A，P為連通區域的周長，A為連通區域的面積。偏心率E=M/N，M為連通區域長軸，N為連通區域短軸。占空比B=S/C，S為連通區域面積，C為連通區域最小外接矩形面積。

對于XBT下落過程中的某幀圖像經過連通區域分割后圖像包含兩個連通區域(如圖3)，區域A(探頭區域)和相似區域B(干擾)，分別計算2個連通區域的特征屬性如表1所示。通過分析每一個連通區域的特征屬性集合，可以快速地分割出感興趣目標的輪廓區域[8]。

圖3 連通區域分割后圖像

表1 各連通區域特征屬性

1.2 基于長軸的迭代優化中軸線提取算法

本文通過迭代的方法對探頭的中軸線方程優化提取，迭代優化過程如圖4所示。

圖4 中軸線優化提取流程

在探頭輪廓區域完成分割的前提下，定義探頭輪廓區域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。探頭的長軸為連接探頭輪廓區域直徑的2個端點所表示的線段的長度與方向。目標長軸通過基于重心的快速算法[9]予以計算，探頭的長軸并不能精確地描述探頭的姿態，需要進一步優化提取探頭的中軸線方程，具體算法如下：

1)通過重心法求得探頭整體區域的質心C0為(u0v0)。假設所求的XBT輪廓區域長軸為L0：y=k0x+b0，將L0作為探頭的初始中軸線方程。

2)過探頭輪廓區域的整體質心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部分的質心C1為(u1v1)，過C0和C1兩點確定一條直線L1：y=k1x+b1。

4)比較2次計算得到的直線L0,L1的斜率k0,k1，當2次求得直線方程的斜率差別小于Ta時將新求得的直線L1作為XBT探頭最終的中軸線方程。其中，Ta可以根據實際需求與實驗方法確定。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)。當迭代次數大于一定限制但仍未滿足上述條件時也應停止迭代，并將最后一次求得的直線L1作為探頭的中軸線方程。

圖5中實線為優化提取后中軸線，虛線為探頭的初始中軸線。通過迭代優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域有關,即便探頭輪廓區域未能完整分割時，通過迭代優化的方法所提取的中軸線仍然能保持較高精度。由于運動目標的長度要遠大于其寬度，一般來說通過2～3次迭代即可得到較高精度的中軸線方程,算法的實時性也可得以保證。

圖5 圖像中軸線提取結果

2 實驗與分析

2.1 實驗驗證

為驗證本文方法的可行性與數據的有效性，對靜態圖像進行測試測量。將XBT探頭以標準角度擺放，調整相機角度使成像平面與探頭所在平面盡量平行并多次測量，所得實驗數據如表2所示。

實驗表明：利用本文算法能較為精確地計算探頭的姿態角，測量平均誤差小于0.5°。通過迭代優化方法得到的中軸線方程能精確地表征探頭的姿態，尤其是當探頭輪廓區域不能完整提取時，通過迭代優化方法所計算的探頭的中軸線方程更為穩定、精確。探頭中軸線的提取精度決定了姿態角的測量精度。目標成像的大小和輪廓能否完整分割對中軸線的提取精度有直接影響，當探頭輪廓區域較大且能完整分割時能取得較高的精度的中軸線方程。

表2 XBT探頭姿態測量結果

2.2 XBT探頭投放實驗

目前已經將基于本文算法所搭建的圖像測量系統應用于XBT探頭下落實驗分析研究中，將XBT探頭在5 m高的平臺投放，其下落過程中探頭中軸線與豎直方向的夾角測量結果如圖6所示，對不同角度投放的XBT探頭跟蹤測量得到了大量的實驗數據。

圖6 下落過程中角度變化

3 結 論

為改進國產XBT下降速率公式的測量精度，采用基于圖像處理的方法測量XBT探頭下落過程中的姿態參數。針對XBT探頭的外形特點和下落過程，提出了基于長軸的迭代優化方法來提取探頭的中軸線方程。仿真與實驗證明：所提出的運動參數測量方法是可行的，并可取得較高精度。基于本文算法所搭建的視覺測量系統已成功應用于XBT探頭運動參數測量實驗中，為XBT下降速率公式的改進提供了物理實驗方法。

[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.

[3] 于起峰,孫祥一,陳國軍.用光測圖像確定空間目標俯仰角和偏航角的中軸線法[J].國防科技大學學報,2000,22(2):15-19.

[4] 溫聚英,路 鷹,梁雅軍,等.基于立體視覺的飛行器運動姿態測量技術及其應用[J].宇航計測技術,2013,33(2):13-14.

[5] 張 榮,黃海瑩,衛劍鋒,等.基于圖像處理的炮彈運動參數檢測技術[J].紅外與激光工程，2008，37(2):293.

[6] 康文靜,丁雪梅,崔繼文,等.基于改進Hough變換的直線圖形快速提取算法[J].光電工程,2007,28(1):143-1146.

[7] 岡薩雷斯.數字圖像處理[M].2版.北京: 電子工業出版社,2006:482-485.

[8] 張法全,鄭承棟,沈滿德,等.水下運動目標實時檢測算法研究[J].光子學報,2009,38(6):1558.

[9] 張法全,王國富,曾慶寧,等.利用重心原理的圖像目標最小外接矩形快速算法[J].紅外與激光工程,2013,42(5):1383-1385.

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

國家海洋公益性行業科研專項經費資助項目(201305033)；國家自然科學基金資助項目(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，研究方向為圖像處理與視覺測量。