阮哲偉 吳俊 姜宏亮

摘 要：大尺度粒子圖像測(cè)速技術(shù)在復(fù)雜地形流域的原型觀測(cè)實(shí)驗(yàn)中存在安裝難等問題。本文提出了采用移動(dòng)攝影設(shè)備進(jìn)行原型觀測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集的方法，通過對(duì)采集的視頻進(jìn)行去抖動(dòng)處理，得到了無抖動(dòng)的視頻圖像。讀取無抖動(dòng)視頻的幀圖像，進(jìn)行LSPIV流場(chǎng)分析，印證了去抖動(dòng)處理方法的可行性。該方法的成功應(yīng)用，大大降低了復(fù)雜地形流域的原型觀測(cè)實(shí)驗(yàn)的難度，具有良好的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)攝影設(shè)備 LSPIV 去抖動(dòng) 原型觀測(cè) 復(fù)雜地形

中圖分類號(hào)：TV122 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2018）02（a）-0014-02

大尺度粒子圖像測(cè)速（Large Scale Particle Image Velocimetry，LSPIV）是一種基于圖像的河流水面成像測(cè)速技術(shù)，是實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的粒子圖像測(cè)速（Particle Image Velocimetry，PIV）技術(shù)在大尺度現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的擴(kuò)展。

相比聲學(xué)法和雷達(dá)法等非接觸式測(cè)流技術(shù)，LSPIV具有瞬時(shí)全場(chǎng)流速測(cè)量的特點(diǎn)，在快速獲取瞬時(shí)流場(chǎng)、湍流特征、流動(dòng)模式等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。能夠以可視性和穩(wěn)定性較差、但分布更均勻的天然漂浮物以及水面模式作為水流示蹤物（例如植物碎片、泡沫、細(xì)小波紋等天然水面漂浮物及水面模式為水流示蹤物），不僅可用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下明渠水流紊動(dòng)特性的研究，更具有野外天然河道表面流場(chǎng)監(jiān)測(cè)的潛力。

20世紀(jì)90年代，Hasheminejad等人首先提出了將PIV技術(shù)改進(jìn)用于大尺度水面流場(chǎng)觀測(cè)的設(shè)想，并成功將其用于Yodo河的洪水流量測(cè)量，該技術(shù)被稱為大尺度粒子圖像測(cè)速（large-scale PIV，LSPIV）。在河流現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用中，LSPIV能夠以植物碎片、泡沫、細(xì)小波紋等天然水面漂浮物及水面模式為水流示蹤物，以自然光代替激光片光，以普通數(shù)碼相機(jī)或視頻攝像機(jī)代替高幀頻相機(jī)，大大簡(jiǎn)化了硬件系統(tǒng)的配置，加速了實(shí)驗(yàn)室研究向工程野外測(cè)量領(lǐng)域的成果轉(zhuǎn)化。為了克服野外測(cè)量視場(chǎng)小的問題，F(xiàn)ujita等人利用直升機(jī)拍攝的視頻來計(jì)算Yodo河流在2002年的洪水?dāng)?shù)據(jù)。河海大學(xué)的王鑫等使用熱氣球?qū)Υ笮秃恿鞅砻娲怪迸臄z，獲取大范圍的流場(chǎng)測(cè)量結(jié)果。愛荷華大學(xué)的M.Muste等人使用攝像頭代替高幀頻工業(yè)相機(jī)，大大降低了硬件成本。美國(guó)海軍研究實(shí)驗(yàn)室的David W. Dobson等人在提高LSPIV的迭代效率和計(jì)算質(zhì)量上做深入研究。自LSPIV技術(shù)提出以來，以日本神戶大學(xué)、美國(guó)愛荷華大學(xué)、法國(guó)格勒諾布爾國(guó)立理工學(xué)院、美國(guó)威斯康辛大學(xué)等為代表的國(guó)外研究團(tuán)隊(duì)，在原型系統(tǒng)開發(fā)、圖像處理算法研究和測(cè)量不確定度評(píng)估等方面持續(xù)開展了大量研究工作。國(guó)內(nèi)的研究團(tuán)隊(duì)多有實(shí)驗(yàn)室條件下單相流、多相流以及物理河工模型的研究成果，但系統(tǒng)化的探索還處于起步階段。

針對(duì)水力學(xué)方向的大尺度粒子圖像測(cè)速技術(shù)，在實(shí)驗(yàn)室水工模型流場(chǎng)測(cè)量方面已經(jīng)得到較為廣泛的應(yīng)用。在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)使用大尺度粒子圖像測(cè)速技術(shù)，借助實(shí)驗(yàn)大廳內(nèi)的安裝支架、大廳頂部橫梁等，很容易實(shí)現(xiàn)采集設(shè)備的定位、安裝和調(diào)試。然而，針對(duì)自然河流的原型觀測(cè)實(shí)驗(yàn)，由于河流范圍寬廣、周邊地形復(fù)雜等不利因素，存在著測(cè)量設(shè)備難以固定安裝、采集控制操作風(fēng)險(xiǎn)大等技術(shù)難點(diǎn)。本文針對(duì)這一技術(shù)難點(diǎn)，創(chuàng)新性地采用了移動(dòng)攝影設(shè)備對(duì)天然流域河道的表面流場(chǎng)進(jìn)行了原型觀測(cè)實(shí)驗(yàn)，并借助視頻去抖動(dòng)算法，還原出了穩(wěn)定的視覺場(chǎng)景用于LSPIV的計(jì)算分析，并取得了很好的流場(chǎng)結(jié)果。

1 研究方法

1.1 LSPIV技術(shù)

完整的測(cè)算流程包括圖像定標(biāo)、水面模式識(shí)別、水面特征提取、速度場(chǎng)計(jì)算提取等過程。這里所謂的測(cè)速算法即完整的流場(chǎng)采集計(jì)算流程中所用多種算法的統(tǒng)稱?？紤]到工程實(shí)際，水位變化和水面覆蓋面積的變化不可忽視，同時(shí)天氣情況和水體水質(zhì)同樣會(huì)引起圖像背景中光場(chǎng)條件及顏色的巨大變化。在這些環(huán)境干擾的條件下，自動(dòng)測(cè)量的算法必須準(zhǔn)確無誤地勾勒出水面的邊界，并動(dòng)態(tài)調(diào)整算法測(cè)量的網(wǎng)格。在前期工作中我們已驗(yàn)證了通過顏色向量的方向來自動(dòng)區(qū)分水面與陸面的算法。然而此算法存在一定的誤差，有時(shí)需要人工修正來去除誤差。我們將嘗試改進(jìn)此算法，通過在圖像上疊加流場(chǎng)的方法來自動(dòng)訓(xùn)練圖像分類算法的參數(shù)調(diào)整。即在圖像分類之前先通過流場(chǎng)算法計(jì)算整個(gè)圖像的流動(dòng)，將平均流速一定閾值的區(qū)域視為水面區(qū)域。通過這樣的預(yù)處理，將會(huì)提供圖像分類算法的可靠性。

圖像測(cè)速算法的主要目的為從圖像中獲取對(duì)應(yīng)特征的變化情況，通過對(duì)應(yīng)特征的運(yùn)動(dòng)或結(jié)構(gòu)變化來描述相對(duì)應(yīng)的物理現(xiàn)象。這里是從圖像中提取具備良好示蹤效果的水面模式特征或示蹤物特征，用來計(jì)算流場(chǎng)的流速分布，推斷其水動(dòng)力特征分布。為了實(shí)現(xiàn)更好的特征識(shí)別和結(jié)構(gòu)識(shí)別，我們嘗試使用多種算法獲取其合理的識(shí)別結(jié)果。

1.2 視頻去抖動(dòng)處理

手持式移動(dòng)攝影設(shè)備拍攝的視頻通常會(huì)受到抖動(dòng)的影響，通過后期去抖動(dòng)處理，可以得到穩(wěn)定視野的視頻畫面。去抖動(dòng)的原理主要包括兩個(gè)部分：（1）運(yùn)動(dòng)估計(jì)；（2）運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。

運(yùn)動(dòng)估計(jì)的基本思想是將視頻的每一幀圖像分割成若干個(gè)互不重疊的宏塊，并以宏塊為單位認(rèn)為宏塊內(nèi)的所有像素位移量統(tǒng)一的，設(shè)法求出這些宏塊在相鄰幀間的運(yùn)動(dòng)偏移量參數(shù)得到運(yùn)動(dòng)矢量。

運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償是通過先前的局部圖像來預(yù)測(cè)、補(bǔ)償當(dāng)前的局部圖像，它是減少幀序列冗余信息的有效方法。

2 應(yīng)用實(shí)例分析

應(yīng)用手持設(shè)備（手機(jī)），在黃河岸邊拍攝了一組黃河某流域的流動(dòng)視頻。

不進(jìn)行任何去抖動(dòng)處理，計(jì)算出相鄰幀間的流場(chǎng)，如圖1所示。原始圖像上部為河對(duì)岸的山體，中間為黃河流道，下部為拍攝者站立的河岸。從圖1中可以看出，由于視頻的抖動(dòng)，LSPIV計(jì)算結(jié)果算出山體和河岸都具有一定的運(yùn)動(dòng)速度，這和實(shí)際情況顯然是矛盾的。

圖1（a）給出了一個(gè)具有平移抖動(dòng)特征的流場(chǎng)矢量圖，平移抖動(dòng)一般是拍攝者的手進(jìn)行上下俯仰或者左右偏轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)造成的。其主要的特點(diǎn)是，全局速度矢量在統(tǒng)一方向上出現(xiàn)統(tǒng)一大小的增量。

圖2（a）給出了一個(gè)具有扭轉(zhuǎn)抖動(dòng)特征的流場(chǎng)矢量圖，扭轉(zhuǎn)抖動(dòng)一般是拍攝者單手持移動(dòng)設(shè)備，由于手機(jī)重心位于手之外，手根據(jù)重力感應(yīng)進(jìn)行閉環(huán)反饋調(diào)節(jié)設(shè)備位置造成的。

應(yīng)用去抖動(dòng)處理之后，可以顯著消除視頻抖動(dòng)效果，獲取平穩(wěn)的視頻圖像。讀取視頻的每一幀進(jìn)行流場(chǎng)分析，結(jié)果見如圖3所示。

由圖3可見，河對(duì)岸的山體和河此岸的石頭地部分，由于去抖動(dòng)處理，已經(jīng)基本不存在運(yùn)動(dòng)速度。主流速度方向從左至右（從上游至下游）分布合理。

視頻的拍攝幀率為30fps，從視頻中連續(xù)截取200幀圖像，通過LSPIV計(jì)算得到100張速度矢量圖，圖4給出了100張結(jié)果的平均流場(chǎng)。

3 結(jié)論

針對(duì)自然流域的大尺度粒子圖像測(cè)速技術(shù)的難點(diǎn)問題，本文開創(chuàng)式的驗(yàn)證了手持移動(dòng)攝影設(shè)備進(jìn)行大尺度粒子圖像測(cè)速測(cè)量的可行性，并取得了很好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。本文主要完成了一下工作。

（1）應(yīng)用移動(dòng)攝影設(shè)備實(shí)地獲取黃河某流域的流動(dòng)視頻。

（2）對(duì)具有不規(guī)則抖動(dòng)規(guī)律的視頻進(jìn)行去抖動(dòng)處理。

（3）應(yīng)用LSPIV算法計(jì)算流域流場(chǎng)特性。

（4）采用邊界識(shí)別剔除不相關(guān)速度矢量，保留水動(dòng)力速度矢量數(shù)據(jù)。