海底沉油識別與定位方法

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(1.中海石油環保服務(天津)有限公司，天津 300457;2.國家海洋局北海海洋工程勘察研究院，山東 青島 266061;3.中海油安全技術服務有限公司,天津 300450)

海上石油運輸船只、海洋石油平臺等會產生油品泄漏事故，因油水密度比、湍流、沉積過程中油水相互作用等因素的不同，泄漏的原油以漂浮、懸浮、沉底3種狀態存在。尤其對油水密度比較大、湍流作用較弱、沉積過程相互作用較小的海上泄漏原油而言，非常容易形成海底沉油。

海底沉油形成之后，在波浪、水動力等作用下還會產生移動，對海底生態環境、海洋水產養殖等有著重要的影響作用[1]，如何對這部分原油進行快速識別和定位，以便為海洋溢油應急處置工作提供數據支持和決策支持，是水下溢油應急不可缺少的環節之一。

1 方法

采用聲吶技術對海底沉油進行識別和定位[2]，其關鍵環節在于聲吶圖像的二次處理。采用船載或水下航行器搭載聲吶設備對疑似溢油污染海域及其周邊區域進行掃描，得到回波反射數據，然后進行處理和顯示[3]；對海底沉油的聲吶圖像初步篩選結果進行二次處理，即針對海底沉油的特點，采用圖像增強和圖像邊緣銳化等算法，由此在聲吶圖像上得到海底沉油的精細顯示；最后，根據聲吶圖像的聲吶反射特征，結合周圍環境，對海底沉油進行識別和定位，由此達到借助聲吶圖像對海底沉油進行識別和描述的目的。

在聲吶圖像二次處理的過程中，圖像增強和圖像邊緣銳化兩種方法在海底沉油的有效識別中發揮著重要的作用。

1.1 基于灰度變換的圖像增強算法

圖像增強采用灰度變換的方法，是一種基于點操作的圖像增強方法，將每一個像素的灰度值按照一定數學變換公式轉換為一個新的灰度值，如增強處理中的對比度，一般通過曲線拉伸來實現。由于海底沉油在聲吶圖像上主要集中在低亮度區，因此，采用非線性拉伸中的對數擴展方法[4]。

對數變換，是指輸出圖像的像素點的灰度值與對應的輸出圖像的像素灰度值之間為對數關系,其一般公式為：

(1)

式中：a、b、c為可以選擇的參數；f(x,y)+1是為了避免對0求對數，確保ln [f(x,y)+1]≥0。當f(x,y)=0時，ln [f(x,y)+1]=0，則y=a，a為y軸上的截距，確定變換曲線的初始位置的變換關系；b、c兩個參數確定變換曲線的變換速率。

通過對數變換，擴展了低灰度區，壓縮了高灰度區，能使低灰度區的圖像較清晰地顯示出來，由此達到圖像增強的目的。

1.2 基于微分算法的圖像邊緣銳化算法

在聲吶圖像預處理過程中需要圖像平滑，因為圖像平滑過程中高頻分量被衰減，容易出現圖像模糊的現象，為此需要進行圖像邊緣銳化，即對圖像進行微分運算，就可達到使圖像變清晰的目的[5-6]。

對于微分算法，一階微分運算主要指梯度模運算，圖像的梯度模值包含了邊界及細節信息。梯度模算子用于計算梯度模值，通常認為它是邊界提取算子，具有極值性、位移不變性和旋轉不變性。

圖像f(x,y)在點(x,y)處的梯度G[f(x,y)]定義為一個二維列矢量。

(2)

梯度大的幅值即模值，為

(3)

梯度的方向在f(x,y)最大變化率方向上，方向角可表示為

(4)

由梯度計算公式可知，在圖像灰度變化較大的邊沿區域其梯度值大，在灰度變化平緩的區域梯度值較小，而在灰度均勻的區域其梯度值為零。

根據梯度值來返回像素值，如將梯度值大的像素設置成白色，梯度值小的設置為黑色，就可提取出邊緣，或加強梯度值大的像素灰度值,由此突出細節，達到圖像邊緣銳化的目的。

1.3 聲吶圖像識別

根據圖像二次處理的結果，結合回波反射特征及其周圍環境，對海底沉油進行識別和定位，可知在聲波入射角度相差不大的前提下，不同海底地形起伏和不同海底底質特點具有不同的回波反射特征[7]。

根據海底地形的起伏變化，在地形凸起、凹陷位置正對聲波入射的方向，為強回波反射特征；凸起位置的底部及平坦的地面，為弱回波反射特征；凸起和凹陷位置背對聲波入射的方向，則無回波反射特征。

根據海底底質的特點，堅硬的、粗糙的海底底質具有強回波反射特征；光滑的、柔軟的海底底質具有弱回波反射特征。海底沉油的存在，使海底底質變得光滑和柔軟，因此，在聲吶圖像上顯示弱回波反射特征。

圖1 海底沉油的回波反射特征

根據海底地形的起伏變化及海底底質的特點，結合周圍施工和操作環境，在經過二次處理的聲吶圖像上對海底沉油進行識別，并根據聲吶圖像識別結果，結合船載聲吶GPS定位，確定其位置，并對海底沉油的分布情況進行識別和描述。

2 實例

根據上述方法，對某地區的海底沉油進行識別和定位研究。在利用船載側掃聲吶設備對某溢油點及其周圍地區進行聲吶數據采集和預處理之后，初步篩選聲吶圖像顯示異常的地區進行,然后，對疑似含油區域的聲吶圖像進行濾波和圖像邊緣銳化，即進行二次處理。

將增強之后的圖像(見圖2b))與原始圖像(見圖2a))進行對比可知，增強之后的圖像更為清晰，擴大了像素的對比度，有效改善了圖像的視覺效果。在圖像增強的基礎之上繼續進行圖像邊緣銳化，將邊緣銳化之后的圖像(見圖2c))與原始圖像(圖2a))進行對比可知，圖像邊緣和灰度跳變的部分得到增強，輪廓邊界得到補償后顯得更為清晰。

經過二次處理之后，結合海底沉油的回波反射特征及周邊環境，對海底沉油進行識別和定位。海底沉油在聲吶圖像上表現為“弱回波反射”特征，聲吶特征結合海底地形情況，對海底沉油的分布區域進行確定，結合周邊環境中集油罩的安放的位置，確定海底沉油的分布范圍，并根據聲吶數據采集過程中的GPS定位，定位海底沉油的精確位置。

圖2 海底沉油聲吶圖像二次處理

3 結論

以聲吶技術為基礎，結合聲吶圖像二次處理結果、回波反射特征及其周圍環境對海底沉油進行識別和描述，具有如下優點：①通過進行二次處理，使海底沉油在聲吶圖像上的分布輪廓更為清楚，便于根據圖像對海底沉油的分布范圍進行辨識；②經二次處理之后的聲吶圖像與海底沉油的回波反射特征及周圍環境相結合，用于海底沉油的識別和定位研究，可減少聲吶圖像識別過程中的多解性；③可以較快地實現海底沉油的識別和定位，為海洋環境應急提供技術服務和決策支持。

[1] 安偉,楊勇,李建偉,等.深水溢油事故防范與應急處理措施探討[J].中國造船,2012,53(增刊2):458-463.

[2] AI Ling Chew, POH Bee Tong, CHIN Swee Chia. Automatic detection and classification of man-made targets in sidescan sonar images[C].2017 IEEE:126-132.

[3] WANG Lei, LI Minhui, YE Xinfei, et.al. Specific target recognition and segmentation algorithmfor real-time side scan sonar images[C].2015 IEEE:2649-2653.

[4] 朱昊.基于MATLAB圖像增強技術研究[J].信息與電腦,2015(9):79-81.

[5] 季永煒.基于微分的數字圖像銳化[J].電子世界,2014(12):288-289.

[6] 劉直芳,王運瓊,朱敏.數字圖像處理與分析[M].北京:清華大學出版社,2006.

[7] LI Baojuan, AN Wei, LI Jianwei,et.al.Application of side scan sonar in the detection of sunken oil in shallow sea[C].CGS/SEG, 2017:886-889.