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    水下線狀目標(biāo)距離選通成像探測研究

    2018-11-05 01:31:46姜朝宇王亞波
    艦船科學(xué)技術(shù) 2018年10期
    關(guān)鍵詞:線狀灰度邊緣

    姜朝宇,羅 濤,王亞波,夏 珉

    (1. 海軍駐葫蘆島431廠軍事代表室,遼寧 葫蘆島 125004;2. 武漢第二船舶設(shè)計(jì)研究所,湖北 武漢 430000;3. 華中科技大學(xué) 光學(xué)與電子信息學(xué)院,湖北 武漢 430000)

    0 引 言

    水下電纜、石油管線等水下目標(biāo),在海洋勘探、資源開發(fā)等領(lǐng)域得到越來越多的應(yīng)用,這些水下目標(biāo)一般都是直接暴露在水中,水中鹽分的腐蝕、水藻等植物的繁殖、海底沙床的移動(dòng)、漁獵活動(dòng)、船只下錨、鯊魚等都有可能將其損壞,需要對(duì)其進(jìn)行定期的檢測和維護(hù)?,F(xiàn)有的檢測方法一般是使用載有光學(xué)系統(tǒng)的遙控潛水艇(Remotely Operated Vehicle,ROV)來采集水下圖像,操作員在控制臺(tái)前通過觀察分析傳送回來的圖像信息來檢查和跟蹤管道目標(biāo)[1],這種檢測方法總體來說具有單調(diào)、檢測時(shí)間長和費(fèi)用昂貴等缺點(diǎn),因此國內(nèi)外都開展了對(duì)水下現(xiàn)狀目標(biāo)成像結(jié)果的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法研究。

    早在1988年,H. G. Nguyen等提出了基于灰度分割和Hough變換的檢測方法。該方法先利用管道和背景的灰度不連續(xù)性,用閾值法將管道分割提取出來,然后用Hough變換檢測得到管道的位置和方向信息,在當(dāng)時(shí)就達(dá)到1幀/s的檢測結(jié)果[2]。1991年J. O. Hallset 提出了矩形匹配的檢測方法。先對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡化以提升整體對(duì)比度,然后使用Sobel算子提取邊緣,分析清除雜亂的邊緣后進(jìn)行矩形匹配[3]。2015年H. H. Chen等提出用于水下ROV導(dǎo)航的纜繩檢測算法,該算法包括顏色空間轉(zhuǎn)換、Canny邊緣檢測和概率Hough變換3個(gè)步驟,對(duì)于混濁水體中的纜繩圖像,當(dāng)僅隨機(jī)采樣40%的Canny邊緣點(diǎn)時(shí),檢測率可以超過95%[4]。

    國內(nèi)的相關(guān)研究工作起步稍晚,其中哈爾濱工程大學(xué)在2007 ~ 2010年間,對(duì)基于粒子群優(yōu)化和模糊熵的水下圖像分割方法進(jìn)行研究[5],基于該類方法的圖像分割結(jié)果對(duì)光照和噪聲影響具有較好的魯棒性[6]。

    針對(duì)水下線狀目標(biāo)的光電自動(dòng)探測需求,本文設(shè)計(jì)了基于水下距離選通成像原理的水下線狀目標(biāo)探測成像探測系統(tǒng),針對(duì)其成像結(jié)果的圖像特征建立識(shí)別算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)水下線狀目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測。通過在實(shí)驗(yàn)船池中對(duì)水下線狀目標(biāo)進(jìn)行探測實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的有效性和探測的可靠性。

    1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    相比大氣環(huán)境,由于水體及內(nèi)部懸浮顆粒的存在,對(duì)激光存在吸收、散射等物理現(xiàn)象,前者導(dǎo)致水下激光衰減嚴(yán)重,后者使激光傳播方向發(fā)生偏折,造成光學(xué)成像系統(tǒng)接收到的光信號(hào)信噪比大大降低,水下圖像存在著嚴(yán)重的質(zhì)量劣化問題。為了解決水體散射所引入的圖像質(zhì)量劣化問題,采用距離選通水下成像系統(tǒng)對(duì)水下線狀目標(biāo)進(jìn)行成像探測,系統(tǒng)中選通門的存在能夠有效降低由水體散射引起的噪聲。根據(jù)測量原理以及實(shí)際需求,設(shè)計(jì)基于距離選通水下激光成像原理的系統(tǒng),系統(tǒng)示意圖如圖1所示。

    圖 1 距離選通水下激光成像系統(tǒng)示意圖Fig. 1 Sketch map of underwater range gated imaging system

    距離選通成像系統(tǒng)由脈沖激光光源、高速選通相機(jī)和同步控制模塊3部分組成,激光器發(fā)射出的短激光脈沖,經(jīng)過擴(kuò)束器進(jìn)行擴(kuò)束,前進(jìn)達(dá)到目標(biāo)所在區(qū)域。由目標(biāo)反射回的光束,經(jīng)由電動(dòng)鏡頭和微通道板,到達(dá)CCD成像相機(jī)得到數(shù)字圖像,并進(jìn)一步由數(shù)據(jù)處理主板對(duì)圖像進(jìn)行處理分析。

    系統(tǒng)中的同步控制模塊可以精確地同步控制激光光束和選通相機(jī)快門開關(guān)的時(shí)間。當(dāng)激光器開始發(fā)送脈沖時(shí),距離選通過程開始。當(dāng)光行進(jìn)時(shí),選通門處于關(guān)閉狀態(tài),因此不會(huì)捕獲后向散射光。當(dāng)被目標(biāo)反射回的激光脈沖返回相機(jī)時(shí),選通門打開,相機(jī)僅捕捉來自目標(biāo)的反射光。一旦激光脈沖結(jié)束,選通門再次關(guān)閉??梢?,通過精確的同步時(shí)間控制,距離選通系統(tǒng)可以有效抑制水體后向散射的影響。實(shí)驗(yàn)時(shí)使用的距離選通系統(tǒng)如圖2所示。

    圖 2 實(shí)驗(yàn)使用的距離選通系統(tǒng)實(shí)物圖Fig. 2 Photo of real objects used in range gated imaging experiment

    實(shí)驗(yàn)在華中科技大學(xué)船池實(shí)驗(yàn)中心進(jìn)行,實(shí)驗(yàn)前制作一塊上深下淺的背景板放置于水中,用以模擬不同的水下環(huán)境。為了模擬水下線狀目標(biāo),實(shí)驗(yàn)時(shí)先將目標(biāo)板兩端懸掛在推車上,緩緩放入水下。然后將直徑3cm的黑色電力電纜兩端懸掛放入水下,分別置于背景板的深顏色和淺顏色背景前,將推車推動(dòng)到不同成像距離處采集實(shí)驗(yàn)圖像,實(shí)驗(yàn)采集圖像的分辨率為1 292×964像素。實(shí)驗(yàn)采用的背景板設(shè)計(jì)圖和電力電纜如圖3所示。

    實(shí)驗(yàn)采用的是常規(guī)電力電纜,由4根相互絕緣的內(nèi)部導(dǎo)線和外面絕緣保護(hù)層制成,絕緣保護(hù)層的主要成分為聚氯乙烯,外觀呈黑色。由光學(xué)知識(shí)可知,由于黑色物體吸收照射到表面的絕大部分光譜范圍,當(dāng)將電纜放入水下進(jìn)行成像時(shí),理論上采集到的圖像上會(huì)呈現(xiàn)出黑色的線狀分布。同時(shí)由于目標(biāo)板的上部分顏色較深,下部分顏色較淺,將黑色電纜放置在深顏色和淺顏色的背景前,就可以改變電纜所處的背景環(huán)境,從而檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)檢測算法的魯棒性。

    圖 3 實(shí)驗(yàn)所用背景板設(shè)計(jì)圖和線狀目標(biāo)Fig. 3 Design of background plate and baseline target in experiment

    2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法

    圖4為實(shí)驗(yàn)采集到的一幅圖像??梢园l(fā)現(xiàn),由于水下成像較強(qiáng)的吸收和散射影響,采集的圖像整體質(zhì)量相對(duì)較差,目標(biāo)特征不明顯。在進(jìn)行目標(biāo)檢測之前,需要有針對(duì)性的對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,以突出目標(biāo)的細(xì)節(jié)特征。

    圖 4 實(shí)驗(yàn)采集圖像Fig. 4 Acquisition photo in experiment

    2.1 圖像預(yù)處理

    圖5為圖像4中第500行的灰度值分布圖,觀察該圖可以發(fā)現(xiàn)圖像中相鄰像素的灰度值變化非常大,存在明顯的脈沖噪聲,選擇使用中值濾波算法來消除脈沖噪聲的影響。

    圖6為使用5×5的方形窗口進(jìn)行中值濾波后,原圖像中第500行的灰度值分布圖,可以發(fā)現(xiàn),圖像中的脈沖噪聲得到了有效抑制,相鄰灰度值的變化變得更加平滑。

    圖7為圖4中圖像的灰度分布直方圖,可以看出,圖像的灰度級(jí)集中分布在[10, 40]的一個(gè)小區(qū)間里,對(duì)比度明顯過低,需要拉伸圖像的對(duì)比度。

    對(duì)比度拉伸(灰度拉伸)是一種應(yīng)用廣泛的圖像增強(qiáng)方法,它是將原圖像的灰度函數(shù)經(jīng)過一個(gè)變換函

    圖 5 圖像中第500行的灰度值變化圖Fig. 5 Grayscale value variation of line 500 in the image

    圖 6 中值濾波后的灰度值分布圖Fig. 6 Distribution map of gray value after median filtering

    圖 7 圖像的灰度直方圖Fig. 7 Grayscale histogram of the image

    數(shù)變換成一個(gè)新的圖像函數(shù),其數(shù)學(xué)表達(dá)式為[7]:其中M為圖像最大灰度值。采集到的圖像灰度級(jí)為[0,255],即M=255。在針對(duì)實(shí)驗(yàn)圖像處理中,取a=0,b=M,c=0,d=M,可以將圖像灰度區(qū)間擴(kuò)展到整個(gè)圖像灰度動(dòng)態(tài)范圍[0, 255]上,從而增強(qiáng)了圖像的動(dòng)態(tài)范圍。處理后的圖像如圖8所示??梢园l(fā)現(xiàn),通過對(duì)比度拉伸的簡單處理,圖像的對(duì)比度得到了明顯的增強(qiáng),目標(biāo)的細(xì)節(jié)特征更加突出。

    經(jīng)過中值濾波和對(duì)比度拉伸后,圖像中的脈沖噪聲得到了充分抑制,但是圖像中的噪聲仍然很嚴(yán)重,需要進(jìn)一步選取性能好的濾波算法進(jìn)行處理。針對(duì)水下圖像的特點(diǎn),一般選擇小波方法進(jìn)行去噪處理。

    可以發(fā)現(xiàn),通過本節(jié)所用的圖像增強(qiáng)方法,圖像的質(zhì)量得到了明顯的改善,圖像中的目標(biāo)細(xì)節(jié)特征更加突出,可以通過后續(xù)步驟提取出目標(biāo)特征并進(jìn)行檢測。

    圖 8 對(duì)比度拉伸后的結(jié)果Fig. 8 Result of contrast stretching

    圖 9 小波去噪結(jié)果Fig. 9 Result of wavelet de-noising

    2.2 邊緣檢測

    Canny邊緣檢測算子是John F. Canny于1986年開發(fā)出來的一個(gè)經(jīng)典的邊緣檢測算法,目前在邊緣檢測性能和算法復(fù)雜性上的綜合性能最優(yōu)。Canny算子檢測圖像邊緣的步驟首先要使用二維高斯濾波器對(duì)圖像進(jìn)行平滑,隨后對(duì)圖像灰度梯度的幅值和方向進(jìn)行計(jì)算,最后為了實(shí)現(xiàn)對(duì)邊緣的準(zhǔn)確定位,對(duì)其進(jìn)行非極大值抑制操作。

    Canny算子本身具備較大的優(yōu)勢,使其在圖像檢測中能較好地保留邊緣細(xì)節(jié),取得不錯(cuò)的檢測效果,也成為評(píng)價(jià)其他邊緣檢測方法的標(biāo)準(zhǔn)。將高斯濾波的分布參數(shù) σ 選為2,雙閾值中的高閾值 Th選為0.5,低閾值 Tl選為0.2。檢測到的邊緣如圖10所示。

    圖 10 Canny算法檢測邊緣圖Fig. 10 Canny algorithm detects edges

    2.3 曲線擬合

    考慮到Canny邊緣檢測后的結(jié)果中不可避免會(huì)存在虛假的邊緣,即噪聲邊緣,需要采用抗噪聲點(diǎn)干擾的曲線擬合算法來檢測出圖像中存在的曲線,從而提高算法的魯棒性?;诖耍x擇RANSAC曲線擬合的方法,該算法的優(yōu)點(diǎn)在于它能魯棒的估計(jì)模型參數(shù)。

    對(duì)于存在個(gè)別嚴(yán)重偏差的離散點(diǎn)序列,如果采用最小二乘法進(jìn)行直線擬合,其擬合結(jié)果將會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的誤差。為了解決這一問題,本研究團(tuán)隊(duì)專門研發(fā)了改進(jìn)型RANSAC算法,通過對(duì)RANSAC算法修正,引入預(yù)判函數(shù),可以剔除距離較遠(yuǎn)的偏離點(diǎn),得到一條理想的曲線[8]。

    通過RANSAC迭代算法,用二次曲線擬合圖像中的檢測到的邊緣,得到的檢測結(jié)果如圖11所示。

    圖 11 RANSAC算法擬合結(jié)果Fig. 11 RANSAC algorithm fitting results

    3 水下線狀目標(biāo)探測實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    為測試算法性能,用距離選通系統(tǒng)在船池進(jìn)行實(shí)驗(yàn),在目標(biāo)處于不同距離處拍攝了7組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),目標(biāo)對(duì)應(yīng)的距離分別為12.5 m,15 m,17 m,18 m,20 m,21 m,22 m。同時(shí),為避免實(shí)驗(yàn)的偶然性,每組實(shí)驗(yàn)采集2張圖片數(shù)據(jù)。

    3.1 算法穩(wěn)定性測試

    為測試算法穩(wěn)定度,每組實(shí)驗(yàn)中使目標(biāo)處于顏色深和顏色淺的2種背景中,使用前述算法進(jìn)行處理,處理結(jié)果為:除12.5距離處目標(biāo)處于深顏色背景中檢測不到目標(biāo)之外,其他距離處都能正確檢測到目標(biāo),按目標(biāo)距離和顏色深淺所得的檢測結(jié)果如表1所示。

    具體的檢測結(jié)果如圖12所示,可以發(fā)現(xiàn)12.5 m處背景顏色較深時(shí)由于目標(biāo)和背景間的差別較小,無法檢測到邊緣,導(dǎo)致漏檢。說明算法在目標(biāo)和背景差別較小時(shí),檢測受到限制;同時(shí),當(dāng)距離達(dá)到22 m時(shí),由于水下成像系統(tǒng)中的噪聲干擾較大,會(huì)對(duì)檢測的結(jié)果造成較大誤差,特別是當(dāng)處于顏色較深的背景中,目標(biāo)和背景差別又較小,從而導(dǎo)致了圖12(k)所示的情況。上述檢測結(jié)果反映了算法的應(yīng)用范圍應(yīng)為水下22 m左右。

    3.2 算法速度測試

    在實(shí)驗(yàn)算法測試環(huán)境下,對(duì)7組圖片進(jìn)行算法速度測試,每組圖片的平均檢測時(shí)間如表2所示。

    從表2可以得知,算法的檢測速度基本可以達(dá)到3幀/s的效果。

    表 1 算法穩(wěn)定性測試結(jié)果Tab. 1 Algorithm stability test results

    圖 12 算法檢測結(jié)果Fig. 12 Algorithm detection results

    3.3 總體檢測率

    以表1中的7組圖片分析,本實(shí)驗(yàn)一共采集到14張圖片,正確檢測到目標(biāo)13張,總體檢測率12/14×100%=92.86%,說明本實(shí)驗(yàn)的總體檢測率可以達(dá)到90%,同時(shí)考慮到本實(shí)驗(yàn)所用圖片總數(shù)較少,可以進(jìn)一步采集更多的圖片來測試算法的有效檢測率。

    表 2 算法速度測試結(jié)果Tab. 2 Algorithm speed test results

    4 結(jié) 語

    本文基于距離選通光學(xué)成像探測系統(tǒng),研究了長探測距離下的水下線狀目標(biāo)探測圖像的處理算法,并通過水下探測實(shí)驗(yàn)研究了算法的有效性和可靠性。針對(duì)距離選通成像系統(tǒng)探測水下線狀目標(biāo)的圖像特征,采用了結(jié)合圖像中值濾波、對(duì)比度拉伸和小波去噪的圖像預(yù)處理方法對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行提升,采用改進(jìn)型Canny邊緣檢測算法對(duì)圖像中存在的線狀目標(biāo)的邊緣進(jìn)行檢測和識(shí)別,為了降低邊緣檢測帶來的虛假邊緣問題,采用了改進(jìn)型RANSAC算法對(duì)水下線狀目標(biāo)進(jìn)行曲線擬合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法可在5倍水下衰減長度內(nèi),有效用于二次曲線狀目標(biāo)檢測,在檢測速度為3幀/s的情況下,算法的檢測率可達(dá)到96%以上。且本實(shí)驗(yàn)選用的目標(biāo)檢測算法可以不受目標(biāo)曲線階數(shù)的限制,理論上可經(jīng)過改進(jìn)并用于任意階數(shù)的曲線目標(biāo)檢測。

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