CN104568376B - 通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法以及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法，包括在一预定时间段内连续采集移动的泥沙图像；使每一张图像生成一测量断面；提取每一张图片同一固定位置的测量断面，将提取到的测量断面按照采集时间的先后顺序进行重构成历时图；获取历时图中每颗泥沙颗粒的边界，确定泥沙颗粒在历时图中的位置；统计泥沙颗粒的数量；获取在预定时间段内采集的总帧数和采样频率，根据该总帧数和采样频率得到采集时间，并根据采集时间以及统计得到的面积大于一预定值的泥沙颗粒的数量及其位置，生成输沙历时图，进而生成输沙强度历时关系曲线。本发明还公开一种通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的系统以及一种利用河工模型测量卵砾石瞬时输沙强度的方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法以及系统。
背景技术
河工模型试验是进行河流研究的重要手段，它是以河流中有代表性的一段河道为原型，并按照一定的比例缩小制作成河道模型。不同特征的河道使用不同的河工模型，然后根据实际河流的水流和泥沙状况，在河工模型上复演水流运动和泥沙运动，进而实现对实际河流的模拟。与实际河道的组成结构类似，河工模型的具体结构可以包括河岸子模型和河床子模型；所述河床子模型又可以包括河床子模型定床部分和河床子模型动床部分，所述动床部分通常是由模型泥沙、卵砾石铺设于所述河床子模型定床部分的上表面所形成；所述河岸子模型通常是两道模型边墙。目前，人们对河流中水流运动规律、卵砾石带动泥沙的运动规律等还没有完全明确的清晰认识，因此在大量的水利工程中，有关卵砾石带动泥沙输送的相关测量还需要通过河工模型试验来解决，以为以后的水利工程作好一个良好的铺垫和准备。
目前，传统的卵砾石输沙率的测定方法为：在河工模型的水源出口端通过接沙器收集卵砾石，通过这种方式测出的结果存在两个问题：一是尾门接沙为长时间平均卵砾石输沙率，因此，不能反映卵砾石的输沙率的大小变化，与水流条件变化等反应不能体现；二是尾门接沙在操作上易引起输沙量测量误差，尾门接沙量中包含了开始放水时的来水高水头的冲沙量。
也有一些技术可以实现输沙率实时测量，即在接沙器上接一个电子称，实时测量重量，来计算输沙率。但存在的问题是：一是放置位置只能在水源出口端（因为这个位置要挖出一个深槽，将接沙器放入），不能测量水槽中其他断面位置的输沙率；二是在研究非恒定流条件下，卵砾石运动时，卵砾石输移到尾门接沙器的过程中，会出现走走停停，不能及时的反映输沙运动与水流的关系。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：提供了一种通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法、系统以及一种利用河工模型测量卵砾石瞬时输沙强度的方法，可以通过采集的图像精确的分析处理得出输沙强度。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供1、一种通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法，包括以下步骤：
在一预定时间段内连续采集河工模型中的移动的泥沙；
使每一张图像生成一测量断面，其中，每一测量断面位于每一张图像中相同的位置；
提取每一张图片的同一固定位置的测量断面，将提取到的测量断面按照采集时间的先后顺序进行重构以生成一历时图；
获取历时图中每颗泥沙颗粒的边界，确定泥沙颗粒在历时图中的位置；
统计在所述历时图中泥沙颗粒的数量以及每一泥沙颗粒的面积，统计面积大于一预定值的泥沙颗粒的数量；
获取在上述预定的时间段内采集所述移动的泥沙的总帧数和采样频率，根据该总帧数和采样频率计算得到采集时间，并根据采集时间以及统计得到的面积大于一预定值的泥沙颗粒的数量及其位置，生成输沙历时图，进而生成输沙强度历时关系曲线。
进一步的，在获取历时图中每颗泥沙颗粒的边界，确定泥沙颗粒在历时图中的位置的步骤中，包括 ：
计算所述历时图中每一个像素值Y（i,j）的梯度值h，其中，通过计算每一个像素值的梯度值h，i为每颗像素在x轴上的坐标，j为每颗像素在y轴上的坐标；
统计相同梯度值h出现的次数并计算其频率，并据此统计所有梯度值的累计频率；
对累计频率大于一预设值的梯度值所对应的两个像素被视为泥沙颗粒的边界，将累计频率大于预设值的梯度值作为判断颗粒边界的阈值，根据阈值确定泥沙颗粒的边界在历时图中的位置。
进一步的，在获取历时图中每颗泥沙颗粒的边界，确定泥沙颗粒在历时图中的位置的步骤之后，还包括；对每一颗边界不连通或者构成闭合图形的泥沙进行边界膨胀处理，扩大该泥沙颗粒边界的宽度与长度以使该泥沙颗粒的边界连通，进而形成一完整的颗粒边界。
进一步的，在统计在所述历时图中泥沙颗粒的数量以及每一泥沙颗粒的面积，统计面积大于一预定值的泥沙颗粒的数量的步骤中，包括；
统计每一个具有连通边界的泥沙颗粒的个数及其面积，计算所有泥沙颗粒的面积的概率密度，并据此计算面积的累计频率；
将累计频率大于一预设值的面积值视为有效泥沙颗粒的阈值，统计大于该阈值的面积的个数，记为泥沙颗粒的总数量。
为解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案是：提供一种利用河工模型测量卵砾石瞬时输沙强度的方法，包括以下步骤；
调整河工模型的坡度，确定卵砾石输沙强度的采集位置；
在采集位置的上、下游粘贴条带光源在左河岸子模型和右河岸子模型的外壁；
将图像采集装置置于水槽的任何一侧；
使循环供水装置放水至河工模型中；
确定相机的拍摄范围，使图像采集装置的采集范围与采集位置一致，其中，所述拍摄范围为一河床区域；
使图像采集装置在一预定时间段内连续对该拍摄范围进行采集；
通过采集到的图像分析卵砾石输沙强度，其中，根据上述的方法分析卵砾石输沙强度。
为解决上述技术问题，本发明采用了的又一个技术方案是：提供一种通过图像分析孵砾石瞬时输沙强度的系统，包括：
采集模块，用于在一预定时间段内连续采集河工模型中的移动的泥沙；
测量断面生成模块，用于提取每一张图像的固定位置生成一个点时刻的测量断面；
测量断面提取模块，用于提取每一张图片的测量断面；
历时图生成模块，用于将提取到的测量断面按照采集时间的先后顺序进行重构以生成一历时图；
泥沙颗粒的位置确定模块，用于获取历时图中每颗泥沙颗粒的边界，确定泥沙颗粒在历时图中的位置；
泥沙颗粒数量统计模块，用于统计在所述历时图中泥沙颗粒的数量以及每一泥沙颗粒的面积，统计面积大于一预定值的泥沙颗粒的数量；
输沙强度生成模块，用于获取在上述预定的时间段内采集所述移动的泥沙的总帧数和采样频率，根据该总帧数和采样频率计算得到采集时间，并根据采集时间以及统计得到的面积值大于一预定值的泥沙颗粒的数量，生成输沙历时图，进而生成输沙强度历时关系曲线；
进一步的，所述泥沙颗粒的位置确定模块包括：
像素值的梯度值计算模块，用于计算所述历时图中每一个像素值Y（i,j）的梯度值h，其中，通过
计算每一个像素值的梯度值h，i为每颗像素在X轴上的坐标，j为每颗像素在Y轴上的坐标；
累计频率统计模块，用于统计相同梯度值h出现的次数并计算其频率，并据此统计所有梯度值的累计频率；
位置确定子模块，用于对累计频率大于一预设值的梯度值所对应的两个像素被视为泥沙颗粒的边界，将累计频率大于预设值的梯度值作为判断颗粒边界的阈值，根据阈值确定泥沙颗粒的边界在历时图中的位置。
进一步的，还包括：泥沙颗粒边界处理模块，用于对每一颗边界不连通或者构成闭合图形的泥沙颗粒进行边界膨胀处理，扩大该泥沙颗粒边界的宽度与长度以使该泥沙颗粒的边界连通，进而形成一完整的颗粒边界。
进一步的，所述泥沙颗粒数量统计模块包括：面积的累计频率计算模块，用于统计每一个具有连通边界的泥沙颗粒的个数及其面积，计算所有泥沙颗粒的面积的概率密度，并据此计算面积的累计频率；泥沙颗粒数量统计子模块，用于将累计频率大于一预设值的面积视为有效泥沙颗粒的阈值，统计大于该阈值的面积的个数，记为泥沙颗粒的总数量。
本发明的一种通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法、系统以及一种利用河工模型测量卵砾石瞬时输沙强度的方法，可以通过继续采集河工模型中移动的泥沙，对采集的图片进行分析处理，生成瞬时输沙强度，通过在河工模型的左河岸子模型和右河岸子模型的外壁设置条带光源，使得图像采集装置能够清晰的采集到图像，为后续的图像处理提供成像更高的图片。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法一实施方式的流程图。
图2是采集到一帧图像的示意图。
图3测量断面重构后的一历时图。
图4是图1中确定泥沙颗粒在历时图中的位置的流程图。
图5是图1中统计泥沙颗粒的总数量的流程图。
图6是图1中生成的输沙历时图。
图7是根据图6中的输沙历时图而生成的输沙强度关系曲线图。
图8是本发明利用河工模型测量卵砾石瞬时输沙强度的方法一实施方式的流程图。
图9是本发明通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的系统一实施方式的框图。
图10-a是本发明通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法中膨胀处理原始图像X的示意图。
图10-b是膨胀处理中结构元素B的示意图。
图10-c是膨胀处理后的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
首先，在对实施方式进行描述之前，有必要对本文中出现的一些术语进行解释。例如：
本文中若出现使用“第一”、“第二”等术语来描述各种元件，但是这些元件不应当由这些术语所限制。这些术语仅用来区分一个元件和另一个元件。因此，“第一”元件也可以被称为“第二”元件而不偏离本发明的教导。
另外，应当理解的是，当提及一元件“连接”或者“联接”到另一元件时，其可以直接地连接或直接地联接到另一元件或者也可以存在中间元件。相反地，当提及一元件“直接地连接”或“直接地联接”到另一元件时，则不存在中间元件。
在本文中出现的各种术语仅仅用于描述具体的实施方式的目的而无意作为对本发明的限定。除非上下文另外清楚地指出，则单数形式意图也包括复数形式。
当在本说明书中使用术语“包括”和 / 或“包括有”时，这些术语指明了所述特征、整体、步骤、操作、元件和 / 或部件的存在，但是也不排除一个以上其他特征、整体、步骤、操作、元件、部件和 / 或其群组的存在和 / 或附加。
关于实施方式：
请参见图1至图3，本实施方式的通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法包括如下步骤：
S101、在一预定时间段内连续采集河工模型中的移动的泥沙；
本步骤中，所述预定时间可以根据不同的具体实施方式中有不同的变化。所述河工模型包括河床子模型以及位于河床子模型两侧的左河岸子模型和右河岸子模型，所述河工模型包括水源进口端和水源出口端。采集河工模型中移动的泥沙是指在其中一河岸子模型旁边对准预先确定好的采集位置，对采集位置中的移动的泥沙进行连续采集。本步骤中，通过高频相机进行图像的采集。
S102、从每一张图像的同一个固定位置处生成一个测量断面；
具体的，请参阅图2，在图2中，黑色的竖线表示生成的测量断面。将采集到的每一张图片均生成一个测量断面，这些测量断面分别从采集到的图片中的相同位置处划分而来。例如：本次采集到的图片为10张，使每一张图片均生成一个测量断面，例如，第一张图片生成的测量断面位于该图片的横向位置的1/2处，那么，则使剩下的所有的图片的横向位置的1/2处生成与之对应的测量位置，即，第二张图片的测量断面也位于该图片的横向位置的1/2处，第三张图片的测量断面也位于该图片的横向位置的1/2处，以此类推。
S103、提取每一张图片的同一固定位置的测量断面，将提取到的测量断面按照采集时间的先后顺序进行重构以生成一历时图；
本步骤中，提取所有生成的测量断面，并将提取到的所有测量断面按照S101步中采集图片的时间先后进行重构，以生成一个历时图。例如在S102步骤中生成了10个测量断面，那么，本步骤中提取这10个测量断面，并将这10个断面按照采集时间的先后顺序生成新的历时图（请参阅图3）。
S104、获取历时图中每颗泥沙颗粒的边界，确定泥沙颗粒在历时图中的位置；
请参阅图4，本步骤中，包括以下子步骤：
S1041、计算所述历时图中每一个像素值Y（i,j）的梯度值h；
即，对重构成的历时图片进行分析处理，计算该历时图中每个像素值的变化梯度，由于对于图片每一个像素点均有一个像素值Y（i,j），其中，i为像素点在x轴上的坐标，j为像素点在y轴上的坐标；每颗像素值的梯度值h可根据如下公式求得：
S1042、统计相同梯度值h出现的次数并计算其频率，并据此统计所有梯度值的累计频率；
即，通过上述公式求得每一个像素值的梯度值后，统计相同梯度值出现的次数并计算其频率，即相同梯度值出现的次数除以总的频数；并据此统计所有梯度值的累计频率，即累计频率为所有频率之和。所述梯度值、频数、频率以及累计频率的关系如表1所示：
| 梯度值 | 频数 | 频率 | 累计频率 |
| 1.10 | 4 | 8.00% | 8.00% |
| 1.20 | 7 | 14.00% | 22.00% |
| 1.30 | 5 | 10.00% | 32.00% |
| 1.40 | 9 | 18.00% | 50.00% |
| 1.50 | 5 | 10.00% | 60.00% |
| 1.60 | 11 | 22.00% | 82.00% |
| 1.70 | 5 | 10.00% | 92.00% |
| 1.80 | 2 | 4.00% | 96.00% |
| 1.90 | 2 | 4.00% | 100.00% |
表1
表1中，假设一张历时图中的总像素点为50个，梯度值为1.10有4个，其占总频数的8.00%，即它的频率为8.00%；梯度值1.20的有7个，它的频率为14%；梯度值为1.30的有5个，它的频率为10%；梯度值为1.40的有9个，它的频率为18%；梯度值为1.50的有5个，它的频率为10%；梯度值为1.60的有11个，它的频率为22%；梯度值为1.70的有5个，它的频率为10.00%；梯度值为1.80的有2个，它的频率为4.00%；梯度值为1.90的有2个，它的频率为4%。
S1043、对累计频率大于60%的梯度值所对应的两个像素被视为泥沙颗粒的边界，将累计频率大于60%梯度值作为判断泥沙颗粒边界的阈值，根据阈值确定泥沙颗粒的边界在历时图中的位置。
本步骤中，将所有梯度值按照从小至大排序后，计它的频数、频率以及累计频率；例如在表1中，梯度值为1.50时，累计频率达到60.00%，那么记录梯度值大于1.50以上的所有像素，使所有梯度值大于1.50以上的每两个像素作为泥沙颗粒的边界，在确定好泥沙颗粒的边界之后，即能确定泥沙颗粒在历时图中的位置。可以理解的，上述以60%为阈值来判定每颗泥沙颗粒的边界，它仅仅是作为一个举例以清楚的阐述本发明的技术方案。在不同的实施方式中，该阈值还可以有不同的变化。
S105、对每一颗边界不连通或者构成闭合图形的泥沙进行边界膨胀处理，扩大该泥沙颗粒边界的宽度与长度以使该泥沙颗粒的边界连通，进而形成一完整的颗粒边界。
本步骤中，对于一些泥沙颗粒,有可能因为它们的移动速度较快，在重构的历时图中，它们的边界可能有些没有形成一个封闭的边界，对于这些泥沙颗粒，我们则要将它们的边界进行膨胀处理，以使它们的边界形成一个封闭且连通的闭合区域，即形成一颗完整的颗粒边界。具体的，所述膨胀处理通过以下方式进行：
膨胀的算法：
用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素
用结构元素与其覆盖的二值图像做“或”操作
如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1
结果：使二值图像扩大一圈
实际的膨胀运算：
在图10-a至10-c中，左边是被处理的图象X(二值图象，我们针对的是黑点)，中间是结构元素B。膨胀的方法是，拿B的中心点和X上的点及X周围的点一个一个地对，如果B上有一个点落在X的范围内，则该点就为黑；右边是膨胀后的结果。可以看出，它包括X的所有范围，就像X膨胀了一圈似的。
可以理解地，在不同的实施方式中，本步骤并非一个必要的处理步骤。对于一些实施方式中，如果每一颗泥沙颗粒均有完整的边界，则不需要进行该步骤的处理。
S106、统计在所述历时图中泥沙颗粒的数量以及每一泥沙颗粒的面积，统计面积大于一预定值的泥沙颗粒的总数量；
请参阅图5，本步骤包括如下子步骤：
S1061、统计每一个具有连通边界的泥沙颗粒的个数及其面积，计算所有泥沙颗粒的面积的概率密度，即频率，并据此计算面积的累计频率；
| 颗粒面积吹 | 频数 | 频率 | 累计频率 |
| 2.3 | 3 | 8.1% | 8.1% |
| 3.6 | 2 | 5.4% | 13.5% |
| 4.9 | 5 | 13.5% | 27.0% |
| 5.1 | 7 | 18.9% | 45.9% |
| 6.1 | 9 | 24.3% | 70.3% |
| 6.9 | 3 | 8.1% | 78.4% |
| 7.2 | 5 | 13.5% | 91.9% |
| 7.5 | 3 | 8.1% | 100.0% |
表2
见表2，假设具有完整且连通的边界的泥沙颗粒为37颗，颗粒面积为2.3mm2的有3颗，它占总颗数的8.1%，即它的频率为8.1%；颗粒面积为3.6mm2的有2颗，它的频率为5.4%；颗粒面积为4.9mm2的有5颗，它的频率为13.5%；颗粒面积为5.1mm2的有7颗，它的频率为18.9%；颗粒面积为6.1mm2的有9颗，它的频率为24.3%；颗粒面积为6.9mm2的有3颗，它的频率为8.1%；颗粒面积为7.2mm2的有5颗，它的频率为13.5%；颗粒面积为7.5mm2的有3颗，它的频率为8.1%。
S1062、将累计频率大于40%的颗粒的面积视为有效泥沙颗粒的阈值，统计大于该阈值的面积的个数，记为泥沙颗粒的总数量。
本步骤中，如表2，将颗粒的面积以从小至大排序，计它频率以及累计频率。将累计频率大于等于40%的颗粒的面积视为有效颗粒的阈值。例如在表2中，累计颗粒大于等于40%的颗粒的面积所对应的颗粒面积有5.1mm2、6.1mm2、6.9mm2、7.2mm2、7.5mm2，它们对应的颗粒总数为27颗；则，该27颗泥沙颗粒被视为有凃的泥沙颗粒，将这27颗记为泥沙颗粒的总数量。可以理解地，上述以40%为阈值来判定有效颗粒的总个数，它仅仅是作为一个举例以清楚的阐述本发明的技术方案。在不同的实施方式中，该阈值还可以有不同的变化。
S107、获取在上述预定的时间段内采集所述移动的泥沙的总帧数和采样频率，根据该总帧数和采样频率计算得到采集时间，并根据采集时间以及统计得到的大于一预定值的泥沙颗粒的数量和位置，生成输沙历时图，进而根据该输沙历时图生成输沙强度历时关系曲线；
本步骤中，通过公式t=n/f以得到采样的时间，其中，t表示采集时间，n表示采样频率，f表示图片的总帧数。根据计算得到的采集时间和泥沙颗粒的数量和位置，生成输沙强度历时关系曲线。具体的，确定好泥沙颗泥在历时图中的位置后，将采集时间从1开始在X轴上进行递增排列，直至排列到采集到最后一张图片的时间；采集时间排列完后，它的横向长度正好与历时图的横向长度一至；再将泥沙颗粒以与在历时图中相同的位置呈现在该时间轴上，以形成输沙强度历时关系曲线。具体结合实例：见图6至图7，例如本次采集的时间为5秒钟，按0、1、2、3、4、5等比例且递增的从左至右排列在X轴上，使该排列后的横向长度与历时图的长度一致，再将历时图中的得到的有效泥沙颗泥按同样的位置转移到该该时间轴上；即可生成输沙强度历时关系曲线，在图6中，在图6中，每一个圆圈表示一颗泥沙颗粒，0-1秒的在同一位置有3泥沙颗粒移动，1至2秒的在同一位置有2颗泥沙颗粒移动，2到3秒的在同一位置有1颗泥沙颗粒移动，3到4秒的在同一位置有3颗泥沙颗粒移动，4到5秒的在同一位置有2颗泥沙颗粒移动。在生成历时关系曲线时，在每一个时间段之间，泥沙颗粒更靠近哪一个时间点，则将这些泥沙颗粒归为在靠近的那个时间点。例如图6中，1到2秒中的两颗泥沙颗泥，它们更靠近2秒这个时间点，那么在图7的历时关系曲线图中，这2颗泥沙颗粒则被归为在2秒这个时间点上移动的。
本实施方式还包括：
S108、输出该输沙强度历时强度关系曲线。
本发明实施方式，通过对采集到的图像进行分析处理，可以更准确地得到卵砾石瞬时输沙强度，与现有技术相比，它更精确，并且它能够测量泥沙瞬时的移动状态。它对实际的水利工程提供更好的实际测量以及更准确的测量基准。
请参见图8，图8是本发明利用河工模型测量卵砾石瞬时输沙强度的方法一实施方式的流程图。本实施方式的利用河工模型测量卵砾石瞬时输沙强度的方法包括以下步骤：
S201、调整河工模型的坡度，确定卵砾石输沙强度的采集位置；
在本步骤中，根据不同的实施方式对河工模型的河床子模型的坡度进行调整，当然，在一些实施方式中，可以不进行调整而直接确定采集位置；在本实施方式中，在调整好坡度之后，对河工模型进行清洗，以便于更好的确定采集位置、达到最好的采集效果。
S202、在采集位置的上、下游粘贴条带光源在左河岸子模型和右河岸子模型的外壁； 采用这样的方式可以提高采集的时候的亮度；
S203、将图像采集装置置于水槽的任何一侧；
本实施方式中，所述图像采集装置采用高频相机，将高频相机放在任何一侧的河岸子模型的外侧，固定相机，调整相机的位置、焦距，使采集的范围一致、采集的图像能够清晰成像。
S204、使循环供水装置放水至河工模型中；
本步骤中，在一些实施方式中，可能会因为光线折射的影响，需要对相机进行微调聚集以保证采集效果。
S205、确定相机的拍摄范围，使图像采集装置的采集范围与采集位置一致，其中，所述拍摄范围为一河床区域；
本步骤中，根据实时显示的图像质量设置采样频率、曝光时间等测量参数，使拍摄的图像成像清晰、图片亮度均匀。
S206、使图像采集装置在一预定时间段内连续对该拍摄范围进行采集；
S207、通过采集到的图像分析卵砾石输沙强度，其中，根据上述的方法分析卵砾石输沙强度，此处便不再进行一一赘述。
本发明实施方式，用于采用河工模型模拟现实的河流，以采集其图片，对图片进行分析处理生成卵砾石输沙强度关系曲线图，准确的测量到卵砾石瞬时的输沙强度，通过这种方式能够得知与它类似的河流的输沙强度，为后续的水利工程提供一个非常准确的瞬时输沙强度。
请参见图9，图9是本发明通过图像分析孵砾石瞬时输沙强度的系统一实施方式的框图。本实施方式的通过图像分析孵砾石瞬时输沙强度的系统包括：
采集模块301，用于在一预定时间段内连续采集河工模型中的移动的泥沙；
测量断面生成模块302，用于使每一张图像生成一测量断面，其中，每一测量断面位于每一张图像中相同的位置；
测量断面提取模块303，用于提取每一张图片的测量断面；
历时图生成模块304，用于将提取到的测量断面按照采集时间的先后顺序进行重构以生成一历时图；
泥沙颗粒的位置确定模块305，用于获取历时图中每颗泥沙颗粒的边界，确定泥沙颗粒在历时图中的位置；其中：所述泥沙颗粒的位置确定模块305包括：像素值的梯度值计算模块3051，用于计算所述历时图中每一个像素值Y（i,j）的梯度值h，其中，通过
计算每一个像素值的梯度值h，i为每颗像素在X轴上的坐标，j为每颗像素在Y轴上的坐标；
累计频率统计模块3052，用于统计相同梯度值h出现的次数并计算其频率，并据此统计所有梯度值的累计频率；
位置确定子模块3053，用于对累计频率大于60%的梯度值所对应的两个像素被视为泥沙颗粒的边界，将累计频率大于60%梯度值作为判断颗粒边界的阈值，根据阈值确定泥沙颗粒的边界在历时图中的位置。
本实施方式中，还包括泥沙颗粒边界处理模块306，用于对每一颗边界不连通或者构成闭合图形的泥沙颗粒进行边界膨胀处理，扩大该泥沙颗粒边界的宽度与长度以使该泥沙颗粒的边界连通，进而形成一完整的颗粒边界。
泥沙颗粒数量统计模块307，用于统计在所述历时图中泥沙颗粒的数量以及每一泥沙颗粒的面积，统计面积大于一预定值的泥沙颗粒的数量；其中：
所述泥沙颗粒数量统计模块307包括：面积的累计频率计算模块3071，用于统计每一个具有连通边界的泥沙颗粒的个数及其面积，计算所有泥沙颗粒的面积的概率密度，并据此计算面积的累计频率；
泥沙颗粒数量统计子模块3072，用于将累计频率大于40%的面积视为有效泥沙颗粒的阈值，统计大于该阈值的面积的个数，记为泥沙颗粒的总数量。
输沙强度生成模块308，用于获取在上述预定的时间段内采集所述移动的泥沙的总帧数和采样频率，根据该总帧数和采样频率计算得到采集时间，并根据采集时间以及统计得到的大于一预定值的泥沙颗粒的数量及其位置，生成输沙历时图，进而生成输沙强度历时关系曲线；
本实施方式中，还包括：
输出模块309，用于输出该输沙强度历时强度关系曲线。
本发明实施方式的所有模块的功能与作用与上述通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法相对应，此处便不再进行一一赘述。
本发明还包括一个辅助系统，它位于河工模型附近，所述河工模型包括河床子模型和左河岸子模型和右河岸子模型，所述河工模型包括水源进口端和水源出口端，所述辅助系统包括：设于左河岸子模型和/或右河岸子模型的外壁的条带光源、位于左河岸子模型或右河岸子模型外壁的图像采集装置以及位于河工模型的的水源进口端的循环供水装置。本辅助系统通过粘贴条带光源在左河岸子模型和/或右河岸子模型的外壁，增加了光亮度，使图像采集装置能够采集到更清楚、亮度更均匀的图像，方便后续对图像进行更好地分析处理，能够更清楚的处理得到泥沙颗粒的位置、个数以及输沙强度等。
以上仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (7)
1.一种通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
在一预定时间段内连续采集河工模型中的移动的泥沙图像；
使每一张图像生成一测量断面，其中，每一测量断面位于每一张图像中相同的位置；
提取每一张图片的同一固定位置的测量断面，将提取到的测量断面按照采集时间的先后顺序进行重构以生成一历时图；
获取历时图中每颗泥沙颗粒的边界，确定泥沙颗粒在历时图中的位置，该步骤具体包括：
计算所述历时图中每一个像素值Y(i,j)的梯度值h，其中，通过计算每一个像素值的梯度值h，i为每颗像素在x轴上的坐标，j为每颗像素在y轴上的坐标；
统计相同梯度值h出现的次数并计算其频率，并据此统计所有梯度值的累计频率；
对累计频率大于一预设值的梯度值所对应的两个像素被视为泥沙颗粒的边界，将累计频率大于预设值的梯度值作为判断颗粒边界的阈值，根据阈值确定泥沙颗粒的边界在历时图中的位置；
统计在所述历时图中泥沙颗粒的数量以及每一泥沙颗粒的面积，统计面积大于一预定值的泥沙颗粒的数量；
获取在上述预定的时间段内采集所述移动的泥沙图像的总帧数和采样频率，根据该总帧数和采样频率计算得到采集时间，并根据采集时间以及统计得到的面积大于一预定值的泥沙颗粒的数量及其位置，生成输沙历时图，进而生成输沙强度历时关系曲线。
2.如权利要求1所述的通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法，其特征在于，在获取历时图中每颗泥沙颗粒的边界，确定泥沙颗粒在历时图中的位置的步骤之后，还包括；对每一颗边界不连通或者构成闭合图形的泥沙进行边界膨胀处理，扩大该泥沙颗粒边界的宽度与长度以使该泥沙颗粒的边界连通，进而形成一完整的颗粒边界。
3.如权利要求2所述的通过图像分析卵砾石瞬时输沙强度的方法，其特征在于，在统计在所述历时图中泥沙颗粒的数量以及每一泥沙颗粒的面积，统计面积大于一预定值的泥沙颗粒的数量的步骤中，包括；
统计每一个具有连通边界的泥沙颗粒的个数及其面积，计算所有泥沙颗粒的面积的概率密度，并据此计算面积的累计频率；
将累计频率大于一预设值的面积值视为有效泥沙颗粒的阈值，统计大于该阈值的面积的个数，记为泥沙颗粒的总数量。
4.一种利用河工模型测量卵砾石瞬时输沙强度的方法，其特征在于，包括以下步骤；
调整河工模型的坡度，确定卵砾石输沙强度的采集位置；
在采集位置的上、下游粘贴条带光源在左河岸子模型和右河岸子模型的外壁；
将图像采集装置置于水槽的任何一侧；
使循环供水装置放水至河工模型中；
确定相机的拍摄范围，使图像采集装置的采集范围与采集位置一致，其中，所述拍摄范围为一河床区域；
使图像采集装置在一预定时间段内连续对该拍摄范围进行采集；
通过采集到的图像分析卵砾石输沙强度，其中，根据权利要求1至3中任一项权利要求所述的方法分析卵砾石输沙强度。
5.一种通过图像分析孵砾石瞬时输沙强度的系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于在一预定时间段内连续采集河工模型中的移动的泥沙图像；
测量断面生成模块，用于提取每一张图像的固定位置生成一个点时刻的测量断面；
测量断面提取模块，用于提取每一张图片的测量断面；
历时图生成模块，用于将提取到的测量断面按照采集时间的先后顺序进行重构以生成一历时图；
泥沙颗粒的位置确定模块，用于获取历时图中每颗泥沙颗粒的边界，确定泥沙颗粒在历时图中的位置；
泥沙颗粒数量统计模块，用于统计在所述历时图中泥沙颗粒的数量以及每一泥沙颗粒的面积，统计面积大于一预定值的泥沙颗粒的数量；
输沙强度生成模块，用于获取在上述预定的时间段内采集所述移动的泥沙图像的总帧数和采样频率，根据该总帧数和采样频率计算得到采集时间，并根据采集时间以及统计得到面积的大于一预定值的泥沙颗粒的数量，生成输沙历时图，进而生成输沙强度历时关系曲线；
所述泥沙颗粒的位置确定模块包括：
像素值的梯度值计算模块，用于计算所述历时图中每一个像素值Y(i,j)的梯度值h，其中，通过
计算每一个像素值的梯度值h，i为每颗像素在X轴上的坐标，j为每颗像素在Y轴上的坐标；
累计频率统计模块，用于统计相同梯度值h出现的次数并计算其频率，并据此统计所有梯度值的累计频率；
位置确定子模块，用于对累计频率大于一预设值的梯度值所对应的两个像素被视为泥沙颗粒的边界，将累计频率大于预设值的梯度值作为判断颗粒边界的阈值，根据阈值确定泥沙颗粒的边界在历时图中的位置。
6.如权利要求5所述的通过图像分析孵砾石瞬时输沙强度的系统，其特征在于，还包括：泥沙颗粒边界处理模块，用于对每一颗边界不连通或者构成闭合图形的泥沙颗粒进行边界膨胀处理，扩大该泥沙颗粒边界的宽度与长度以使该泥沙颗粒的边界连通，进而形成一完整的颗粒边界。
7.如权利要求6所述的通过图像分析孵砾石瞬时输沙强度的系统，其特征在于，所述泥沙颗粒数量统计模块包括：
面积的累计频率计算模块，用于统计每一个具有连通边界的泥沙颗粒的个数及其面积，计算所有泥沙颗粒的面积的概率密度，并据此计算面积的累计频率；
泥沙颗粒数量统计子模块，用于将累计频率大于一预设值的面积视为有效泥沙颗粒的阈值，统计大于该阈值的面积的个数，记为泥沙颗粒的总数量。
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