鴨子蕩水庫地形前處理研究

黃凌霄，李春光，鄭蘭香，楊 程

(1.寧夏大學土木與水利工程學院，寧夏銀川750021；2.寧夏大學信息工程學院，寧夏銀川750021； 3.北方民族大學土木工程學院，寧夏銀川750021；4.寧夏大學資源環境學院，寧夏銀川750021)

鴨子蕩水庫地形前處理研究

黃凌霄1，2，李春光3，鄭蘭香4，楊 程3

(1.寧夏大學土木與水利工程學院，寧夏銀川750021；2.寧夏大學信息工程學院，寧夏銀川750021； 3.北方民族大學土木工程學院，寧夏銀川750021；4.寧夏大學資源環境學院，寧夏銀川750021)

利用SURF算法提取了鴨子蕩水庫局部圖像的特征點，采用k-d Tree算法對特征點進行了匹配，用線性漸變融合算法拼接出了寬視野水庫圖像；再利用數學形態學方法檢測出水庫圖像的水岸邊緣，用CAD軟件描繪水庫岸邊的輪廓線，并將其轉化為*.kml文件；最后提取輪廓線在GE軟件中的經緯度信息，利用Delaunay三角化算法生成網格并進行優化，取得了滿意的地形前處理效果，為鴨子蕩水庫泥沙淤積數值模擬提供前提條件。

數學形態學；圖像拼接；SURF算法；Delaunay三角化；鴨子蕩水庫

0 引 言

在水庫實測的過程中，由于水庫水岸邊緣情況的復雜性、人力物力的限制和耗費時間較長等原因，實測采集到的水庫水岸邊緣信息不夠多，不能準確地描述水庫的初始地形。因此，本文使用谷歌地球(Google Earth，GE)進行地形前處理，把GE發布的鴨子蕩水庫信息和實測的水庫地理信息進行匹配，提取GE發布的水庫水岸邊緣經緯度信息和實測的水庫經緯度信息，提高水庫地形前處理的精度和效率，為水庫的數值模擬提供可靠的數據支持和可視化的演示效果。

1 圖像拼接技術

為了獲取精確的水庫水岸邊緣線，導致GE得到的水庫圖像都是局部的，需要通過圖像拼接技術[3]將多張局部圖像拼接成一張完整圖像，從而得到精確的水岸邊緣線。

圖像匹配是圖像拼接技術首先要考慮的問題。其中，較常用的是基于特征點的匹配算法。在圖像匹配中，特征點的提取及匹配方法有很多，如Harris算子、Susan算子、Forstner算子、Moravec算子及SIFT算子[4]等都是比較常用的算子。其中，SIFT算子是Lowe提出的一種尺度不變特征變換算法，該算法雖然具有良好的尺度、光照、空間旋轉不變性，但該算法耗時較長；Bay等[5]提出的加速魯棒特性(Speeded-Up Robust Features，SURF)算法對SIFT算法進行了改進，使用積分圖像和方框濾波提高了計算速度。本文采用SURF算法來實現水庫局部圖像特征點的提取。

1.1 SURF特征點檢測

SURF算法的核心是積分圖像和Hessian矩陣。積分圖像是某一矩形范圍內的像素之和。一旦一副圖像的積分圖像提前計算好，那么該圖像中任意矩形范圍內的像素之和都可以通過3個加(減)法運算來完成。這說明計算時間與矩形范圍的大小無關，這使得SURF算法能夠極大地縮短計算時間。

Hessian矩陣是SURF算法對特征點提取的基礎，通過計算圖像中每個像素點的Hessian矩陣行列式，根據值的正負可以判斷出該點是否為特征點。Hessian矩陣行列式是關于高斯濾波二階導數的行列式。SURF算法用一種方框濾波器近似代替二階高斯濾波器，這樣可以利用積分圖像加速卷積，提高計算速度。

1.2 特征匹配

綜上所述，隨著現階段我國市場經濟的不斷創新與進步，在工程項目的建設過程中經常會出現地質條件問題。相關工作人員在利用強夯法進行道路工程軟基處理時，不僅要嚴格遵循工藝流程，把握每個質量控制要點，還要善于總結經驗，提高施工人員素質和質量控制意識。進而促進該技術得到有效利用，提高道路工程軟基處理效果。

利用SURF算法得到特征點的特征向量后要進行特征匹配。特征匹配就是在高維向量空間尋找最相似的特征向量。為了減少計算量，提高匹配點的搜索效率，本文采用k-d Tree算法[6]來獲取匹配點。對于某一特征向量，該算法首先計算待匹配圖像中所有的特征向量與該向量的距離，然后尋找可能的最近鄰點和次近鄰點。若最近鄰距離和次近鄰距離的比值小于預先設定的閾值，則認為最近鄰點即為該特征點的匹配點，兩點組成匹配點對；若找不到或不滿足條件，則認為該特征點沒有匹配點。

1.3 圖像融合

在圖像拍攝過程中，由于視角、環境及配準誤差等因素的影響，圖像之間會有一些光照、色彩等差別。若直接將圖像拼接到一起，會有明顯的拼接痕跡或色彩拼接帶。因此，需要采用合適的融合策略消除重疊區域的拼接問題。本文采用線性漸變融合算法來實現圖像的無痕拼接。該算法如下

(1)

(2)

(3)

2 圖像邊緣檢測

通過圖像拼接技術實現GE水庫圖像拼接之后，需要采用一定的方法提取水庫水岸邊緣的輪廓線。人工繪制天然水庫輪廓線的方法簡單方便，但由于人眼視覺的差別將導致輪廓線提取有較大的偏差。因此，需要使用圖像邊緣檢測技術[7]對水庫水岸邊緣進行精確提取。

近年來，圖像邊緣檢測技術中的數學形態學[8]方法應用越來越廣泛。數學形態學方法中包含膨脹和腐蝕這2種最基本的操作運算：經過膨脹后的圖像將比原始圖像所占像素更多，該運算可以填充圖像邊緣的小凹陷；經過腐蝕后的圖像將比原始圖像所占像素更少，該運算可以消除圖像中小且無意義的部分。該方法不但能有效地去除圖像中的噪聲，又能較多的保留圖像的邊緣信息。因此，本文使用該方法對水庫水岸邊緣進行精確檢測。

3 非結構網格劃分

通過數學形態學方法對GE提取的水庫拼接圖像進行圖像邊緣檢測之后，導入CAD繪圖軟件中進行水庫輪廓線描繪，將相關CAD文件通過程序轉化為能夠在GE軟件中顯示的*.kml文件[9]。在此基礎上，提取水庫水岸邊緣的經緯度信息，生成地形文件進行非結構網格[10-11]的劃分。

目前，常用的非結構網格劃分方法主要有陣面推進法、Delaunay三角形法[12-13]、修正四叉樹法或八叉樹法等。其中，Delaunay三角化法生成網格速度快、質量好，本文選擇這一方法對鴨子蕩水庫的邊界地形進行網格劃分。

4 鴨子蕩水庫圖像處理

4.1 圖像拼接結果

鴨子蕩水庫局部圖像見圖1。使用SURF算法提取局部圖像的特征點，在此基礎上用k-dTree算法對其中的30對特征點進行了匹配。匹配點對圖像見圖2。最后，使用線性漸變融合算法對2幅圖像進行了融合(見圖3)。可以看出，使用圖像拼接技術得到了精確完整的鴨子蕩水庫圖像，給后續測量帶來極大便利。

圖1 局部圖像

圖2 匹配點對圖像

圖3 融合圖像

4.2 圖像邊緣檢測結果

通過數學形態學方法對圖3進行先膨脹后腐蝕的運算，2次運算相減，得到圖像邊緣檢測結果(見圖4)。可以看出，使用數學形態學方法不但提取出了水庫的庫岸邊緣，而且保持了較好的連續性。

圖4 圖像邊緣檢測結果

4.3 *.dxf文件生成結果

通過數學形態學方法檢測出拼接圖像的庫岸邊緣后，將圖像導入到AutoCAD繪圖軟件中作為底層，在1層對庫岸邊緣進行描繪，繪制出水庫的輪廓線(見圖5)，并將其保存為*.dxf文件。

圖5 水庫輪廓線

4.4 *.kml文件生成結果

將*.dxf文件通過相關的程序轉化為*.kml文件，將轉換后的*.kml文件導入到GE軟件中，對部分描繪有偏差的水庫輪廓線進行調整后，生成庫岸擬合圖像(見圖6)。

圖6 庫岸擬合圖像

4.5Delaunay三角化算法生成非結構三角形網格

通過圖6提取鴨子蕩水庫岸邊的經緯度后，利用Delaunay三角化算法生成的網格已能滿足水庫相關問題的數值模擬及計算。但是，在Delaunay三角化算法生成網格的過程中，會產生一些落在計算區域之外的三角形，需要將其刪除。按照Delaunay三角化算法生成網格后，雖然生成的網格對于給定的點集是最優的，但網格質量肯定受到節點位置的影響，還需對網格進行平滑處理。圖7為平滑處理后生成的非結構三角形網格。

圖7 非結構三角形網格

5 結 論

本文采用的水庫地形前處理方法是精確有效的，為后續建立相應的水沙數學模型模擬鴨子蕩水庫水沙運移過程，研究泥沙淤積量和淤積厚度分布奠定了基礎。

本文還有一些后續問題需要解決，如采用k-dTree算法進行特征點對匹配過程中，產生的錯誤匹配點如何剔除問題；圖像融合過程中產生的融合誤差問題；描繪水庫輪廓線時引起的誤差問題等，都有待以后研究解決。

[1]齊敦哲，金滿洋，趙平均，等. 寧夏寧東鴨子蕩水庫漁業資源調查報告[J]. 水生態學雜志，2009，2(5)：107-110.

[2]李春光，楊程. 寧夏水洞溝水庫三維水沙運移數值模擬研究[J].中國農村水利水電，2013(12)：45-50.

[3]AGHAMOHAMADNIAM，ABEDINIA.AMorphology-stitchingMethodtoImproveLandsatSLC-offImageswithStripes[J].GeodesyandGeodynamics，2014，5(1)：27-33.

[4]LOWEDG.DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints[J].InternationalJournalofComputerVision，2004，60(2)：91-110.

[5]BAYH，ESSA，TUYTELAARST，etal.SURF：Speeded-UpRobustFeatures[J].ComputerVisionandImageUnderstanding，2008，110(3)：346-359.

[6]BROWNRA.BuildingaBalancedk-dTreeinO(knlogn)Time[J].JournalofComputerGraphicsTechniques，2015，4(1)：50-68.

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[11]ZAVATTIERIPD，DARIEA，GUSTAVOCB.OptimizationStrategiesinUnstructuredMeshGeneration[J].InternationalJournalforNumericalMethodsinEngineering，1970，39(12)：2055-2071.

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[13]YUB，LINMJ，TAOWQ.AutomaticGenerationofUnstructuredGridswithDelaunayTriangulationanditsApplication[J].HeatandMassTransfer，1999，35(5)：361-370.

(責任編輯 楊 健)

Research on Terrain Pretreatment for Yazidang Reservoir

HUANG Lingxiao1, 2, LI Chunguang3, ZHENG Lanxiang4, YANG Cheng3

(1. School of Civil and Hydraulic Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, Ningxia, China;2. School of Information Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, Ningxia, China;3. School of Civil Engineering, Beifang University of Nationalities, Yinchuan 750021, Ningxia, China;4. School of Resources and Environment, Ningxia University, Yinchuan 750021, Ningxia, China)

The SURF algorithm is used to extract the feature points of partial images of Yazidang Reservoir, and then the k-d Tree algorithm is used to match feature points and the linear gradient fusion algorithm is used to stitch wide view reservoir image. Then, the mathematical morphology is used to detect waterfront edge of reservoir image, and CAD is used to depict reservoir shore contours and change it into *.kml file. Finally, the latitude and longitude information of contours in GE software are extracted, and the Delaunay triangulation algorithm is used to generate and optimize mesh. Based on above treatment, the terrain pretreatment effect is satisfactory, which provides a prerequisite for the numerical simulation of sedimentation in Yazidang Reservoir.

mathematical morphology; image stitching; SURF algorithm; Delaunay triangulation; Yazidang Reservoir

2016-07-29

國家自然科學青年基金資助項目(41301533)；國家自然科學基金地區科學基金項目(61362029)；北方民族大學2014年度國家基金前期培育項目(2014QZP05)

黃凌霄(1977—)，男，河北邯鄲人，副教授，博士研究生，研究方向為計算水力學和圖像處理；李春光(通訊作者).

TP391.9；TV145.1(243)

A

0559-9342(2016)12-0098-04