基于形態(tài)學(xué)處理的X波段雷達(dá)溢油監(jiān)測(cè)結(jié)果再判別技術(shù)研究*

王 娟，單春芝，高曉慧

（1．國家海洋局北海環(huán)境監(jiān)測(cè)中心 青島 266033；2．國家海洋局海洋溢油鑒別與損害評(píng)估技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 青島 266033）

基于形態(tài)學(xué)處理的X波段雷達(dá)溢油監(jiān)測(cè)結(jié)果再判別技術(shù)研究*

王 娟1，2，單春芝1，2，高曉慧1，2

（1．國家海洋局北海環(huán)境監(jiān)測(cè)中心 青島 266033；2．國家海洋局海洋溢油鑒別與損害評(píng)估技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 青島 266033）

溢油探測(cè)系統(tǒng)（Oil Spill Detection，OSD）在識(shí)別溢油信息的過程中會(huì)出現(xiàn)大量的誤判信息，需要人工加以判斷剔除。文章通過對(duì)溢油雷達(dá)監(jiān)測(cè)結(jié)果誤判信息的來源分析，利用形態(tài)學(xué)圖像處理的方法，通過信息提取、設(shè)置判別條件、誤判信息剔除等過程，實(shí)現(xiàn)對(duì)溢油雷達(dá)監(jiān)測(cè)結(jié)果中的誤判信息的再次判別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本研究的方法能夠有效地剔除海量監(jiān)測(cè)結(jié)果中的誤判以及無用信息，篩選最可信的雷達(dá)溢油監(jiān)測(cè)圖像，能夠減輕監(jiān)測(cè)人員的工作量，提高溢油雷達(dá)對(duì)平臺(tái)溢油信息監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和雷達(dá)溢油監(jiān)測(cè)的業(yè)務(wù)效率。

石油平臺(tái)；雷達(dá)；監(jiān)測(cè)；再判別

1 引言

X波段雷達(dá)是一種有效的定點(diǎn)溢油監(jiān)測(cè)工具，結(jié)合溢油探測(cè)系統(tǒng)，能夠快速地發(fā)現(xiàn)到監(jiān)控范圍內(nèi)出現(xiàn)的溢油信息，國內(nèi)外已開展了不少利用雷達(dá)監(jiān)測(cè)溢油信息的研究［1－3］，李丹、趙朝方等［4］應(yīng)用模式識(shí)別領(lǐng)域中的模糊邏輯理論，建立區(qū)分海面溢油與疑似溢油的檢測(cè)模型，對(duì)業(yè)務(wù)化海洋遙感溢油檢測(cè)具有參考價(jià)值；鄒亞榮，盧青等［5］基于SAR后向散射的海上溢油檢測(cè)研究；Solberg等［6］利用貝葉斯分類器方法對(duì)溢油現(xiàn)象進(jìn)行識(shí)別，并將環(huán)境信息引入模型（如油膜區(qū)域與船只的距離），達(dá)到了較高的分類準(zhǔn)確率；Frate等［7］利用多層感知器神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法識(shí)別溢油也取得到了較好的結(jié)果；Topouzelis等［8］采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法探測(cè)SAR圖像中的海上溢油，該方法主要利用SAR圖像產(chǎn)生的5個(gè)海面油膜幾何特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練并進(jìn)一步提高分類識(shí)別精度。

實(shí)際上，低風(fēng)速區(qū)、生物油膜、海洋內(nèi)波等諸多因素也都在雷達(dá)圖像上表現(xiàn)出與原油泄漏相同或相似的特征［4］，受其干擾溢油探測(cè)系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)結(jié)果中往往出現(xiàn)大量的誤判信息，需要工作人員去逐一確認(rèn)，增加了工作的頻繁型和重復(fù)性。本研究針對(duì)溢油探測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)結(jié)果中出現(xiàn)的誤判信息，首先分析其出現(xiàn)的原因，利用形態(tài)學(xué)圖像處理的方法，實(shí)現(xiàn)誤判信息的剔除，篩選最可信的溢油監(jiān)測(cè)結(jié)果，提高雷達(dá)溢油監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，減輕工作人員的工作量。

2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

2.1 二值腐蝕與膨脹

2.1.1 二值腐蝕

二值腐蝕過程所記錄的是所有滿足條件的點(diǎn)的集合。設(shè)有結(jié)構(gòu)元素S，二值影像中非零元素集合X。設(shè)置S的原點(diǎn)，將S平移x后得到Sx，若Sx中的元素與X中的元素完全吻合，我們記下這個(gè)x點(diǎn)，遍歷圖像，所有這些點(diǎn)集合就是X被S腐蝕的結(jié)果，結(jié)果如下式：

2.1.2 二值膨脹

把結(jié)構(gòu)元素S平移x后得到Sx，若Sx與X相交不為空，我們記下這個(gè)x點(diǎn)，所有滿足上述條件的x點(diǎn)組成的集合稱作X被S膨脹的結(jié)果。用公式表示為：

膨脹的過程是一個(gè)擴(kuò)大目標(biāo)輪廓的過程。X、S同上，膨脹的過程就是，設(shè)定好S的原點(diǎn)，通過移動(dòng)S，并且和X上的點(diǎn)對(duì)比，如果集合S中有一個(gè)點(diǎn)與X內(nèi)某一點(diǎn)重合，則S的原點(diǎn)就作為膨脹結(jié)果記錄。

2.2 二值開、閉運(yùn)算

2.2.1 二值開運(yùn)算

二值開運(yùn)算是一種組合元運(yùn)算，由腐蝕和膨脹運(yùn)算來完成。從影像填充方面看，它的幾何表現(xiàn)形式更加直觀，這也是其應(yīng)用的特點(diǎn)所在。利用結(jié)構(gòu)元素B對(duì)圖像A進(jìn)行開運(yùn)算，可用符號(hào)A?B來表示，其定義為：

2.2.2 二值閉運(yùn)算

二值形態(tài)閉是開運(yùn)算的對(duì)偶運(yùn)算，先膨脹再腐蝕得到閉運(yùn)算結(jié)果。利用結(jié)構(gòu)元素B對(duì)A作二值閉運(yùn)算可表示為A·B，其定義為：

根據(jù)二值閉運(yùn)算與開運(yùn)算的對(duì)偶性，二值閉運(yùn)算可表示為：

二值閉運(yùn)算有消除影像的砂眼噪聲、填充影像孔洞的作用?？梢岳眠@種運(yùn)算連接不相連通的多種圖像結(jié)構(gòu)。

2.3 形態(tài)重建功能

形態(tài)學(xué)重建功能圖像處理中一個(gè)實(shí)用的操作，它的主要過程就是根據(jù)掩模圖像對(duì)標(biāo)記圖像進(jìn)行多次膨脹運(yùn)算，直到重建結(jié)果不在變化為止。重建可以對(duì)二值圖像也可以對(duì)灰度圖像。

需要注意的是，形態(tài)重建是基于掩膜圖像和標(biāo)記圖像進(jìn)行的，結(jié)構(gòu)元素在整個(gè)過程中形態(tài)結(jié)構(gòu)中僅用于定義連接性。設(shè)g為掩膜圖像，f為標(biāo)記圖像，則從f重建g可表示為Rg（f），則形態(tài)學(xué)重建有以下迭代過程定義：

①h1將定義為初始化標(biāo)記圖像f；②創(chuàng)建結(jié)構(gòu)元素B；③重復(fù)膨脹hk+1=（hk⊕B）∩g，直到hk+1=hk。

以上標(biāo)記圖像必須是掩膜圖像g的一個(gè)子集，即f?g。

3 技術(shù)方法

首先分析溢油雷達(dá)監(jiān)測(cè)結(jié)果中的誤判信息的存在形式，然后針對(duì)具體問題設(shè)計(jì)出本研究的技術(shù)路線，設(shè)定判別規(guī)則，完成雷達(dá)監(jiān)測(cè)結(jié)果誤判信息剔除以及可信圖像篩選。

3.1 溢油雷達(dá)監(jiān)測(cè)誤判分析

受低風(fēng)速區(qū)、生物油膜、海洋內(nèi)波等影響，雷達(dá)監(jiān)測(cè)結(jié)果中易產(chǎn)生誤判信息，在利用溢油探測(cè)系統(tǒng)開展溢油監(jiān)測(cè)工作的過程中，出現(xiàn)的較多溢油誤判信息，主要有以下幾情況。

（1）單獨(dú)出現(xiàn)的疑似溢油區(qū)域：在雷達(dá)監(jiān)測(cè)過程中，會(huì)間歇性地出現(xiàn)疑似溢油監(jiān)測(cè)結(jié)果，即某一時(shí)刻出現(xiàn)，而下一時(shí)刻消失的情況，出現(xiàn)此種情況時(shí)，可認(rèn)為此處無溢油出現(xiàn)。

（2）連續(xù)出現(xiàn)但持續(xù)時(shí)間較短疑似溢油區(qū)域：此種情況中監(jiān)測(cè)到的溢油信息會(huì)持續(xù)出現(xiàn)，且在同一位置，沒有出現(xiàn)漂移的跡象，經(jīng)過一段時(shí)間后即消失，此種情況也認(rèn)定為監(jiān)測(cè)結(jié)果為誤判。

（3）連續(xù)出現(xiàn)但距離較遠(yuǎn)：此種情況中連續(xù)時(shí)間內(nèi)多處監(jiān)測(cè)到溢油信息，需要結(jié)合距離、時(shí)間來判斷其真實(shí)性。

（4）規(guī)則形狀的疑似溢油區(qū)域：在雷達(dá)監(jiān)測(cè)過程中發(fā)現(xiàn)，平臺(tái)周邊偶爾會(huì)出現(xiàn)較為規(guī)則的監(jiān)測(cè)結(jié)果，且位置幾乎沒有變化，疑似施工作業(yè)船只，持續(xù)時(shí)間不定，認(rèn)為這種情況下的監(jiān)測(cè)結(jié)果亦為誤判信息。

3.2 本研究技術(shù)流程

針對(duì)雷達(dá)監(jiān)測(cè)結(jié)果中存在的誤判信息，分析其出現(xiàn)形式以及可能的原因，掌握其出現(xiàn)的規(guī)律；利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法，識(shí)別結(jié)果中的溢油信息，通過判別其連續(xù)性等特征，剔除誤判的結(jié)果，篩選最有效的溢油監(jiān)測(cè)結(jié)果，主要技術(shù)流程如圖1所示，流程中主要數(shù)據(jù)及方法有：

（1）雷達(dá)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)：雷達(dá)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以時(shí)間信息作為命名規(guī)則，形式為Scr Dmp yyyy－mm－dd h'h’m'm’s's’，Scr Dmp為前綴，y代表年份，m代表月份，d代表日期，h’代表小時(shí)，m’代表分鐘，s’代表秒。另外，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為JPEG格式存儲(chǔ)，尺寸為1 280×1 024大小的彩色圖像。

圖1 本研究技術(shù)流程

（2）圖像預(yù)處理：設(shè)置裁剪區(qū)域尺寸為782 ×694大小的區(qū)域，如圖2所示虛線區(qū)域，實(shí)線區(qū)域?yàn)樘綔y(cè)系統(tǒng)產(chǎn)品的范圍，虛線部分為本文所裁剪、使用的數(shù)據(jù)區(qū)域。

圖2 裁剪區(qū)域

（3）形態(tài)學(xué)運(yùn)算：裁剪后圖像為三波段彩色影像，可提取紅色波段影像，突出油膜信息，設(shè)置閾值150將圖像二值化。

利用尺寸為3的形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)算子對(duì)二值圖像進(jìn)行開運(yùn)算，噪聲干擾，利用尺寸為5的算子進(jìn)行閉運(yùn)算，提取完整的油膜監(jiān)測(cè)區(qū)域。

利用形態(tài)學(xué)重構(gòu)分別提取二值圖像中的油膜區(qū)域，并計(jì)算油膜區(qū)域質(zhì)心，以時(shí)間信息標(biāo)注（圖3）。

圖3 溢油信息提取

3.3 判別規(guī)則的設(shè)置

根據(jù)雷達(dá)溢油監(jiān)測(cè)結(jié)果中出現(xiàn)的種種誤判情況，本研究設(shè)定了以下判別規(guī)則，用以剔除誤判信息，篩選最可信的雷達(dá)監(jiān)測(cè)結(jié)果。

（1）時(shí)間連續(xù)性、持續(xù)時(shí)間長：設(shè)定t＞t閾，t表示監(jiān)測(cè)結(jié)果中出現(xiàn)溢油的持續(xù)時(shí)間，t閾可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定持續(xù)時(shí)間的閾值，超過此閾值的持續(xù)溢油，認(rèn)定為可信的監(jiān)測(cè)結(jié)果。

（2）呈現(xiàn)出較為明顯的漂移趨勢(shì)：即在空間位置的變化上呈現(xiàn)一定的連續(xù)性，不會(huì)在連續(xù)的時(shí)間內(nèi)發(fā)生位置較大的變化：設(shè)定d＞d閾，d表示連續(xù)兩個(gè)時(shí)刻溢油區(qū)域重心之間的距離，d閾可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置，超過此距離的即可認(rèn)定為誤判信息。

（3）設(shè)定n為某一區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)油膜的次數(shù)，當(dāng)n大于某一閾值n閾時(shí)，判定此區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)油膜可信度較高。

4 軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

基于VC++平臺(tái)開發(fā)軟件系統(tǒng)，集成本研究中設(shè)計(jì)的技術(shù)方法，軟件系統(tǒng)主要包括圖像導(dǎo)入、目標(biāo)識(shí)別、設(shè)定判別規(guī)則、圖像篩選4個(gè)主要過程來完成本研究的目的（圖4）。通過實(shí)驗(yàn)表明，此方法能夠快速有效地剔除雷達(dá)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品中的誤判信息，篩選出最疑似溢油監(jiān)測(cè)圖像。

圖4 系統(tǒng)主要過程

軟件系統(tǒng)具體功能主要包括圖像批量導(dǎo)入、時(shí)間選擇、目標(biāo)識(shí)別、判別條件設(shè)置以及導(dǎo)出篩選結(jié)果等。

4.1 圖像批量導(dǎo)入

雷達(dá)的掃描時(shí)間設(shè)定為5 min／次，即每5分鐘產(chǎn)生一次溢油監(jiān)測(cè)產(chǎn)品，每天24 h內(nèi)能產(chǎn)生288幅影像，人工判別費(fèi)時(shí)費(fèi)力，利用本研究中的軟件系統(tǒng)，將監(jiān)測(cè)結(jié)果的存儲(chǔ)路徑設(shè)置完成后，批量導(dǎo)入圖像（圖5），即可完成有效圖像篩選的基本工作。

圖5 批量讀入圖像

4.2 時(shí)間選擇及目標(biāo)識(shí)別

設(shè)定好圖像批量導(dǎo)入的路徑后，由于多天圖像存儲(chǔ)在同一文件目錄下，需要選擇指定的日期，然后即可開始溢油目標(biāo)信息識(shí)別工作，目標(biāo)識(shí)別后以點(diǎn)狀形式顯示，并標(biāo)注時(shí)間信息（圖6）。

圖6 選擇篩選日期

4.3 判別條件設(shè)置

用戶可以通過軟件系統(tǒng)提供的參數(shù)設(shè)置工具，完成時(shí)間、距離以及出現(xiàn)次數(shù)的設(shè)置來，達(dá)到提出誤判信息、得到最可信的溢油監(jiān)測(cè)結(jié)果的目的。

4.4 篩選結(jié)果導(dǎo)出

設(shè)置好判別規(guī)則后，即可完成誤判信息剔除，根據(jù)條件的不同，篩選的結(jié)果數(shù)量也會(huì)不同，最后利用系統(tǒng)提供的導(dǎo)出功能將篩選的結(jié)果圖像導(dǎo)入到指點(diǎn)路徑，供用戶查詢使用。5 結(jié)論

本研究提出的在判別技術(shù)方法能夠有效地剔除溢油雷達(dá)監(jiān)測(cè)結(jié)果中的誤判信息、篩選出最可信的監(jiān)測(cè)結(jié)果，在一定程度上可以減輕監(jiān)測(cè)人員的工作量、提高了工作效率。下一步工作中將進(jìn)一步完善篩選算法并提高軟件系統(tǒng)與溢油探測(cè)系統(tǒng)的集成化程度，提高溢油雷達(dá)監(jiān)測(cè)工作的自動(dòng)化程度。

［1］ 熊文成，吳傳慶，魏斌，等．SAR圖像在韓國溢油監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用［J］．遙感技術(shù)與應(yīng)用，2008，23（4）：410－413．

［2］ 劉丙新．海上大型溢油遙感監(jiān)測(cè)研究［D］．大連：大連海事大學(xué)，2010：1－60．

［3］ 馬廣文，趙朝方，石立堅(jiān)．星載SAR監(jiān)測(cè)海洋溢油污染的初步研究［J］．海洋湖沼通報(bào)，2008（2）：53－60．

［4］ 李丹，趙朝方，劉朋．基于模糊理論的SAR圖像海面油膜識(shí)別［J］．海洋湖沼通報(bào)，2010（2）：147－154．

［5］ 鄒亞榮，盧青．基于SAR后向散射的海上溢油檢測(cè)研究［J］．遙感信息，2010（4）：76－79．

［6］ SOLBERG A H S，BREKKE C，HUSOY P，Oil spill detection in Radarsat and Envisat SAR images［J］．IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2007，3（4）：746－755．

［7］ FRATE F D，PETROCCHI A，LICHTENEGGER J，et al．Neural networks for oil spill detection using ERSSAR data［J］．IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2000，38（5）：2282－2287．

［8］TOPOUZELIS K，KARATHANASSI V，PAVLAKIS P，et al．Oil spill detection using RBF neural networks and SAR data［C］．XX．ISPRSCongress，Istanbul，2004．

國家海洋局海洋溢油鑒別與損害評(píng)估技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目“雷達(dá)溢油監(jiān)測(cè)結(jié)果再判別技術(shù)研究”（201204）；海洋公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目“項(xiàng)目海洋溢油污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及應(yīng)急響應(yīng)關(guān)鍵技術(shù)集成及示范應(yīng)用”（201205012）．