一種基于圖像紋理分析的冷鏡式露點儀研制

趙士偉，楊　健，程　杰，王朋朋，張艷昆，李　偉

（63863部隊26分隊，吉林 白城 137001）

一種基于圖像紋理分析的冷鏡式露點儀研制

趙士偉，楊健，程杰，王朋朋，張艷昆，李偉

（63863部隊26分隊，吉林 白城 137001）

針對目前冷鏡式露點儀不能實現對鏡面露和霜的檢測和識別的問題，研制基于圖像紋理分析技術的冷鏡式露點儀。首先，利用高倍CCD快速采集鏡面露霜圖像，然后將圖像進行灰度壓縮和正規化的預處理，通過灰度差分比對和紋理特征提取分析等技術，訓練構建識別函數和閾值，實現對鏡面生成露霜的檢測，以及對露點和霜點的自動判別，最后結合雙壓法標準濕度發生器和人工觀測進行試驗驗證。結果表明，該冷鏡式露點儀能夠快速準確實現對露霜的檢測和識別，可作為實驗室濕度標準器使用。

圖像紋理分析；露點；霜點；露霜檢測；露霜識別

0　引　言

濕度是表征空氣中水汽含量的物理參數，其測量儀器主要有通風干濕表、毛發濕度計、電阻濕度計、電容濕度計和露點儀等。

露點儀作為一種測量濕度的高準確度儀器，常作為濕度測量標準器使用，是國家濕度量值傳遞和國際比對通用的傳遞標準［1］。目前國內外露點儀種類很多，包括光電露點儀、激光露點儀、氯化鋰露點儀、電容式露點儀、壓電式露點儀等；其中，用途最廣泛、準確度最高的是基于鏡面冷凝和光電信號分析原理的冷鏡式露點儀。在國家和軍隊氣象計量技術機構所使用的露點儀標準器基本從國外進口，價格比較高，維修和技術服務等不方便，且都無法識別露和霜。我國露點儀的研究起步較晚，但在20世紀90年代也取得了一定的成果［2-5］。由于實驗條件和鏡面工藝的限制，國內研制的露點儀測量誤差較大，而且性能也不穩定。本文將圖像識別技術應用到冷鏡式露點儀的露霜識別中，與傳統的光電露點儀相比，在不降低測量準確度的基礎上，可優化傳感器的結構和降低研制成本，同時實現了對露點溫度和霜點溫度的自動判別。

1　露霜檢測和識別的基本原理

如圖1所示，基于圖像紋理分析技術的冷鏡式露點儀的基本原理是圖像傳感器通過高倍放大光路，對鏡面進行實時圖像采集，并通過單片機對圖像進行灰度差分統計分析，根據分析結果控制基于PID算法的半導體制冷系統，對鏡面進行降溫。當系統識別出鏡面有凝結物生成時，此時采集的鏡面溫度即為露點溫度或霜點溫度。然后通過圖像識別技術，實現對露和霜的識別。

圖1　冷鏡式露點儀露霜檢測和識別原理圖

2　圖像紋理分析技術

紋理是圖像的重要特征，是模式識別中用來辨別圖像區域的重要依據，是對局部區域像素之間關系的一種度量。圖像的紋理特征描述了圖像中反復出現的局部模式和它們的排列規則，反映了某些宏觀規律［6-7］。

如圖2所示，露點圖像和霜點圖像的紋理特征差異明顯，露點圖像的紋理比較粗，霜點圖像的紋理比較細；露點圖像較暗，溝紋不清晰；而霜點圖像相比則較亮，溝紋比較清晰。因此，露點圖像和霜點圖像可以通過紋理特征參數的不同進行識別。

圖2　典型的露點圖像和霜點圖像

3　算法實現及應用

在對冷鏡式露點儀的露霜檢測和識別的算法實現中，首先要實現露霜檢測并采集實時溫度，然后分析紋理特征，實現露霜識別（如圖3所示）。

圖3　露霜檢測的算法流程圖

3.1露霜檢測的算法

冷鏡式露點儀在降溫過程中，一旦鏡面有凝結物生成，圖像的灰度就會發生變化，根據這一特點，本文選用了灰度差分統計算法進行露霜檢測。

3.1.1基準圖像的確定

采用灰度差分統計法檢測冷鏡式露點儀的鏡面上是否有凝結物生成，需要在開始時采集多幅能夠準確反映鏡面初始狀態的圖像作為灰度差分基準。本算法設計了連續采集一定數量的圖像，并采用灰度比較的方法，以確定采集到的基準圖像質量好且能準確代表原始鏡面特征。

3.1.2圖像的預處理

為減少光照、成像系統和外部環境等因素對處理圖像的干擾，本文采用拉普拉斯方法對圖像進行銳化，使圖像的細化部分更加明顯。

3.1.3圖像灰度化

為加快圖像處理速度，在對基準圖像和待處理圖像進行預處理后，需要對圖像進行灰度化［8］。本文利用下式進行灰度圖像變換：

式中：R（i，j）——圖像（i，j）處的紅色分量；

G（i，j）——圖像（i，j）處的綠色分量；

B（i，j）——圖像（i，j）處的藍色分量；

Gary（i，j）——圖像（i，j）處變換后的灰度值。

3.1.4灰度差分統計法的應用

在對采集圖像與基準圖像進行灰度差分時，考慮圖像采集和處理的實時性，本文選取對圖像進行逐點灰度差分的形式。首先設置灰度差分閾值，當滿足灰度差分閾值條件的點數大于設置的點數閾值時，就判定露或霜生成，停止圖像的灰度差分比較，并采集實時的溫度數值。

3.2露霜識別的算法

鏡面檢測完畢后，將進行露霜識別。如圖4所示，通過對大量的露點圖像和霜點圖像進行圖像處理，提取紋理特征值，再根據人工觀測的結果，設定露點圖像和霜點圖像各個紋理特征參數，分別作為模式識別的標準參數，然后將實時采集圖像的各個紋理特征參數與標準參數進行方差比較［9-10］，若所采用的紋理特征參數的方差比較結果都滿足露點圖像識別閾值，則判斷實時圖像為露點圖像；若滿足霜點圖像識別閾值，則判斷實時圖像為霜點圖像。

圖4　露霜識別的算法流程圖

3.2.1圖像紋理特征的提取和分析

在進行圖像紋理特征提取過程中，根據高倍CCD采集圖像的像素大小，在保留圖像原有紋理特征的情況下，對圖像進行灰度級壓縮、灰度共生矩陣元素的正規化處理，最后計算出圖像的對比度、熵、角二階矩和逆差矩等紋理特征參數［11］。經過對大量露點圖像和霜點圖像紋理特征值的處理和分析，得到了紋理特征值的變化特點和識別閾值。

圖5和圖6分別給出了典型的生成露和生成霜過程中對比度和熵的變化曲線。從圖中分析可知，生成露和霜的過程中，紋理特征對比度和熵的變化率不同，露要比霜變化更快。

圖5　典型露點圖像和霜點圖像的對比度比較曲線圖

圖6　典型露點圖像和霜點圖像的熵比較曲線圖

圖7給出了相對濕度為90%，溫度為-5～20℃時，在露或霜生成和消失過程中，鏡面圖像對比度的變化曲線。從圖中可以看出，隨著溫度的上升，鏡面圖像的對比度初始值逐漸減小。

圖7　相對濕度為90%，溫度為-5～20℃時，鏡面圖像對比度的變化曲線圖

圖8給出了不同相對濕度和不同溫度情況下鏡面圖像熵初始值的變化曲線。從圖可以看出，溫度越高，熵值越小，即生成露的熵值小于生成霜的熵值。

圖9和圖10分別給出了不同相對濕度和不同溫度情況下鏡面圖像逆差矩和角二階矩的變化曲線。從圖可以看出，溫度越高，鏡面圖像逆差矩、角二階矩的初始值越大。

3.2.2識別函數的建立和識別閾值設定

通過以上對樣本露點圖像和樣本霜點圖像的對比度、熵、角二階矩和逆差矩等紋理特征參數的分析，可以得出：

圖8　不同相對濕度和不同溫度下鏡面圖像熵初始值的變化曲線圖

圖9　不同相對濕度和不同溫度下鏡面圖像逆差矩的變化曲線圖

圖10　不同相對濕度和不同溫度下鏡面圖像角二階矩的變化曲線圖

1）在相同相對濕度的情況下，逆差矩、角二階矩的數值隨溫度的升高而增加；對比度和熵的數值隨溫度的升高而降低。即相同濕度情況下，露點圖像的逆差矩和角二階矩的數值要比霜點圖像的大；對比度和熵的數值比霜點圖像的小。

2）對于霜點圖像，相同溫度下，其逆差矩初始值具有隨相對濕度增大而增大的趨勢。

3）在鏡面上有凝結物生成時，露點圖像的對比度、熵、角二階矩和逆差矩的變化率比霜點圖像的要快。

根據以上分析，露霜識別函數包括8個變量，即4個紋理特征值及其各自的變化率。紋理特征值是指對比度、熵、角二階矩和逆差矩的數值；變化率指鏡面有凝結物生成時，紋理特征的變化速率。根據費希爾判別法的思想，露霜識別函數設計成一個線性函數［12-13］。因為露點圖像和霜點圖像的對比度數值較大，在函數中的系數較小；而熵、角二階矩和逆差矩的數值較小，在函數中的系數較大。

經試驗證明，在-17～-15℃之間，露和霜的生成比較模糊，暫時的人工觀測難以識別，所以本文在設定識別閾值時，引入了距離判別法的思想，設置了一個閾值范圍，即通過識別函數得出的數值，如果落在露點閾值范圍之內，就識別為露點圖像；反之，則識別為霜點圖像。

4　實驗的結果分析

本算法可實現：1）準確檢測出鏡面有凝結物生成；2）實現對露和霜的識別。

4.1準確檢測鏡面的凝結物生成

在閾值設定單元中，首先設定灰度差分閾值16和灰度差分點數閾值80，程序運行自動確定基準圖像，并根據設定的閾值，檢測出有凝結物生成的鏡面圖像。

表1是本文研制的冷鏡式露點儀兩個樣機的自動檢測結果與人工觀測結果比較。

表1　樣機與人工觀測鏡面凝結物檢測結果比較表

由表可以看出，在相對濕度為20%～90%的范圍內，本算法所檢測的圖像與人工觀測的結果偏差最大為3幅。這是由于在冷鏡式露點儀降溫過程中，鏡面析出的露或霜的曲率半徑一般為2.5μm左右，可能鏡面已經析出露或霜，人眼卻沒有觀測到，但基于灰度差分統計原理算法已經檢測到凝結物的生成。

在測量露點溫度時，鏡面的溫度控制是一個動態平衡的過程，為提高露點溫度的測量準確度，本文在測量露點溫度時，以連續5次采集的露點溫度平均值作為最終的露點溫度［14］。

4.2露和霜的識別

將鏡面實時圖像的變化率和各個紋理特征值代入識別函數中進行計算，依據設定的露霜閾值，實現了對露霜的識別。

表2是本文研制的冷鏡式露點儀兩個樣機的露霜識別與人工觀測的結果比較。

表2　樣機與人工觀測的露霜識別比較表

由表可以看出，在溫度為20℃和-20℃的全濕度范圍內，本算法的識別結果與人工觀測的結果完全一致。但在-15℃和-17℃時，同人工觀測存在差異。經過試驗分析，本文設定的露霜識別閾值是一個范圍，兩個范圍存在交集，而在露點和霜點都有可能生成的情況。

5　結束語

目前，國內作為一等、二等濕度測量標準的冷鏡式露點儀在進行露點和霜點的識別時，都是以0℃為基準點，低于0℃，判別為霜點溫度，計算冰面的相對濕度；高于0℃時，判別為露點溫度，計算水面的相對濕度。本文通過圖像的灰度差分算法、圖像紋理分析技術，并結合模式識別，實現了對露點和霜點的檢測和識別，為準確測量和表達露點溫度和霜點溫度，提供了試驗依據和技術支持。目前，本文所研制的冷鏡式露點儀已經在部隊二級氣象計量技術機構作為空氣濕度標準器使用。

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（編輯：李妮）

A research of the chilled-mirror dew-point hygrometer based on the technology of the image texture analysis

ZHAO Shiwei，YANG Jian，CHENG Jie，WANG Pengpeng，ZHANG Yankun，LI Wei
（No.26 Branch of No.63863 Army，Baicheng 137001，China）

According to the problem of the Chilled-mirror dew-point hygrometer，which can not realize the detection and identification to the dew and the frost on the mirror，a new Chilledmirror dew-point hygrometer based on the technology of the image texture analysis and the pattern recognition was designed.First，used the high power CCD to get the dew and frost image，and pretreated the image by the technology of the gray compression and the regularization.The gray differential technology and the texture analysis technology were used to train and build the recognitionfunctionandthresholdvalueofthesystem，andtorealizethedetectionand identification to the dew and the frost on the mirror.Finally，the test verification has been done by the double standard humidity pressure generator and the manual observation.The results showed that the chilled-mirror dew-point hygrometer can detect and identify the dew and the frost rapidly and accurately，and it can apply in the laboratory as the humidity standard instrument.

the image texture analysis and pattern recognition technology；dew point；frost point；the recognition of the dew and the frost；the identification between the dew and the frost

A

1674-5124（2016）05-0079-05

10.11857/j.issn.1674-5124.2016.05.017

2015-11-10；

2015-12-29

軍隊科研項目（參字［2013］182）

趙士偉（1983-），男，河南永城市人，工程師，碩士，主要從事氣象海洋水文裝備測試與計量工作。