CN107833203A - 一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法，其以检测水平面为目标，首先采用图像处理技术中的图像垂直边缘检测技术，检测出水位测量标尺，紧接着使用图像水平边缘检测技术检测出水面，根据水平面的像素值及标杆的实际长宽信息，计算获得实时的水深数据。本发明能够准确地判断出水位线的位置并测量出实时的水深，解决了传统方案中存在的水平面检测困难、易受自然环境影响、测量精度不高等问题，在水资源管理过程中具有应用价值。通过正确检测插入水体的标尺确定水位高度，解决了传统的基于图像处理方法中由于天气，光线等原因造成的水平面辨识困难、操作不便、测量误差较大等问题。

Description

一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法

技术领域

本发明属于计算机视觉图像处理领域，尤其涉及一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法。

背景技术

由于水安全和水资源对社会和经济发展的重要性，当前，国内水利相关部门需要采取措施来监控地方的水位安全，目前的主要措施包括：在江河、湖泊、水库等地区建立视频监视系统；采用水位传感器来自动化获取水位。但是由于光线以及环境等外在因素的影响，采用视频监控方法，大多只用了视频的实时浏览、录像及历史记录的回放功能，对于江河汛情，内涝灾害还是需要人工实时的去观察，仍需耗费一定人力物力，也没有把现有监控系统的作用发挥到最大。水位传感器成本高，维护困难且易受周围环境干扰等缺点，不能满足当前需求。

使用传统的方法对水位进行测量时，往往通过人眼观察的方式来确定水平面的位置，在白天逆光或者傍晚光线不足的时候往往会存在着测量标杆与其水中倒影模糊不清难以区分的情况发生，从而造成水平面的位置难以确定。

近些年来，随着计算机视觉以及图像处理技术的飞快发展，高精度、高效率、低成本的水上测距得以实现。许多国内外的科研机构和科研人员将计算机视觉这一新兴技术引入到水位测量中去，并对该技术的可行性进行了严谨深刻的分析。

发明内容

本发明针对现有技术的不足提供一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法，本发明创造性引入先进的计算机视觉这一新兴学科，利用图像处理技术准确地确定水平面的具体位置，并使用数学比例模型求出测量标杆露出水的真实长度，进而得到水位的深度。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案

一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法，具体包括以下步骤：

步骤1，在待测量河流区域固定一根矩形测量标杆，通过摄像头实时采集该矩形测量标杆所在区域的图像A；

步骤2，采用Sobel垂直边缘检测算子对所采集图像A进行滤波，提取出矩形测量标杆垂直边缘线坐标，标记矩形测量标杆所在区域的图像；

步骤3，采用Sobel水平边缘检测算子对步骤2中提取到的区域图像进行滤波以及阈值分割，获得水位线坐标；

步骤4，根据经过滤波及阈值分割处理之后的图像中矩形测量标杆的宽度与水位线之上矩形测量标杆的长度的比值，计算实际水位线之上测量标杆的长度，进一步计算出实时的水位值。

作为本发明一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法的进一步优选方案，在步骤1中，所述矩形测量标杆为无刻度矩形测量标杆。

作为本发明一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法的进一步优选方案，所述步骤2具体包含如下步骤为：

步骤2.1，采用Sobel垂直边缘检测算子对所采集图像A进行滤波，得到竖直方向上的梯度图像Gx；

步骤2.2，遍历梯度图像Gx，对灰度值按列求和，则在矩形测量标杆两垂直边缘线处出现两个峰值，自定义两个峰值的阈值，进而提取出两条垂直边缘线的坐标，分别为X1，X2；

步骤2.3，标记出矩形测量标杆所在区域X1-X2内的的图像；

作为本发明一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法的进一步优选方案，所述步骤3具体包含如下步骤：

步骤3.1，对2.3中的X1-X2区域内的水位测量装置图像采用Sobel水平边缘检测算子进行滤波；

步骤3.2，遍历梯度图像，对灰度值按行求和，则在矩形测量标杆顶部以及水位线处出现峰值，采取阈值分割提取出标杆顶部以及水位线的坐标分别为L1，L2；

作为本发明一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法的进一步优选方案，在步骤4中：实时的水位值的具体计算如下：

Y＝H-L

其中，L′为几何数学模型中水平面以上测量标杆的长度，L为水平面以上测量标杆的实际长度，X为测量标杆的总宽,H为测量标杆的总长，Y为测量出的水位值。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1、本发明将计算机视觉中的图像处理技术引入到传统的标杆法测量水深方案中去，安装简易水尺即可实现，采用对象检测和直线检测技术提取出图像中的关注区域并转化为数学模型，再使用阈值提取法找出水平面的位置，最后通过计算模型中水平面之上矩形测量标杆的宽与露出水平面的测量标杆的长度来求得测量标杆实际露出水平面的高度，再用测量标高总长减去其露出水平面的实际长度便得到了水深；

2、本发明解决了传统的使用图像处理的方案中存在的诸多问题，具有更高的数值鲁棒性和实时交互性；

3、本发明克服了传统测量方法中水平面位置难以确定的缺点，提供一种基于计算机视觉技术的水平面检测及水位实时测量方案。本发明创造性引入先进的计算机视觉这一新兴学科，利用图像处理技术准确地确定水平面的具体位置，并使用数学比例模型求出测量标杆露出水的真实长度，进而得到水位的深度。

附图说明

图1是本发明基于sobel滤波的水平面检测流程图；

图2是本发明基于sobel滤波的水平面检测布置示意图；

图3是本发明中实时采集的图像；

图4是本发明竖直边缘检测示意图；

图5本发明水平边缘检测示意图。

具体实施方式

本发明公开了一种基于计算机视觉与图像处理技术的水平面检测方法，下面结合附图，进一步阐述本发明。如图1所示主要包括几个步骤：

步骤一：

如图2所示，在待测水域固定一根无刻度矩形标杆，通过摄像头实时采集该标杆所在区域的图像A，如图3所示；

步骤二：

采用Sobel横向边缘检测算子对所采集图像A进行滤波，提取出测量标杆垂直边缘线坐标，标记测量标杆所在区域的图像；如图4所示，

2.1：采用Sobel垂直边缘检测算子对所采集图像A进行滤波，得到竖直方向上的梯度图像Gx：

2.2：遍历梯度图像，测量标杆的两条竖直边缘的梯度值要比左边和右边的点都大，对梯度值按列求和，在测量标杆垂直边缘线处出现两个峰值，自定义阈值，提取出两条垂直边缘线的坐标，分别为X1，X2；

2.3标记出X1-X2内的水位测量装置图像B；

步骤三：

采用Sobel纵向边缘检测算子对步骤2中提取出的图像进行滤波以及阈值分割，获得水位线坐标：如图5所示，

3.1：对2.3中的X1-X2区域内的水位测量装置图像采用Sobel水平边缘检测算子进行滤波,得到水平方向上的梯度图像Gy：

3.2：遍历梯度图像Gy，对梯度值按行求和，在标杆顶部以及水位线处出现峰值，采取阈值分割提取出标杆顶部以及水位线的坐标分别为L1，L2；

步骤四：

根据图像中矩形测量标杆的宽度与水平面之上测量标杆的长度的比值，计算实际水位线之上测量标杆的长度，进一步计算出实时的水位值，具体为：

Y＝H-L

其中，L′为几何数学模型中水平面以上测量标杆的长度，L为水平面以上测量标杆的实际长度，X为测量标杆的总宽,H为测量标杆的总长，Y为测量出的水位值。

Claims (5)

1.一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1，在待测量河流区域固定一根矩形测量标杆，通过摄像头实时采集该矩形测量标杆所在区域的图像A；

步骤2，采用Sobel垂直边缘检测算子对所采集图像A进行滤波，提取出矩形测量标杆垂直边缘线坐标，标记矩形测量标杆所在区域的图像；

步骤3，采用Sobel水平边缘检测算子对步骤2中提取到的区域图像进行滤波以及阈值分割，获得水位线坐标；

步骤4，根据经过滤波及阈值分割处理之后的图像中矩形测量标杆的宽度与水位线之上矩形测量标杆的长度的比值，计算实际水位线之上测量标杆的长度，进一步计算出实时的水位值。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法，其特征在于，在步骤1中，所述矩形测量标杆为无刻度矩形测量标杆。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法，其特征在于，所述步骤2具体包含如下步骤为：

步骤2.1，采用Sobel垂直边缘检测算子对所采集图像A进行滤波，得到竖直方向上的梯度图像Gx；

步骤2.2，遍历梯度图像Gx，对灰度值按列求和，则在矩形测量标杆两垂直边缘线处出现两个峰值，自定义两个峰值的阈值，进而提取出两条垂直边缘线的坐标，分别为X1，X2；

步骤2.3，标记出矩形测量标杆所在区域X1-X2内的的图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法，其特征在于，所述步骤3具体包含如下步骤：

步骤3.1，对2.3中的X1-X2区域内的水位测量装置图像采用Sobel水平边缘检测算子进行滤波；

步骤3.2，遍历梯度图像，对灰度值按行求和，则在矩形测量标杆顶部以及水位线处出现峰值，采取阈值分割提取出标杆顶部以及水位线的坐标分别为L1，L2。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的水平面识别及水位实时测量方法，其特征在于，在步骤4中：实时的水位值的具体计算如下：

Y＝H-L

其中，L′为几何数学模型中水平面以上测量标杆的长度，L为水平面以上测量标杆的实际长度，X为测量标杆的总宽,H为测量标杆的总长，Y为测量出的水位值。