基于DSP的高精度海洋潮位检测系统软件设计*

吉建华 ，孙雨耕 ，2，贾伟广

(1.天津大学仁爱学院 信息工程系，天津301636；2.天津大学 电气与自动化工程学院，天津300072；3.国家海洋标准计量中心，天津 300112)

海洋潮位计量是关于潮位测量的科学，实现海洋潮位单位统一、量值准确可靠是我国潮位测量的主要目标之一。目前常用的潮位测量方法主要有GPS法、遥感法、压力法、声学法、激光法和图像法等[1-6]。我国水利部水文仪器及岩土工程仪器质量监督检验测试中心的10 m潮位检测装置，其检测精度优于3 mm，但是该装置不能实现潮位的实时自动测量。四川省水文水资源勘测局的潮位检测装置的检测范围为0～10 m，允许误差为±2 mm，虽然测量精度有所提高，但依然无法实现实时检测和自动检测。国家海洋标准计量中心的海洋潮位检定计量装置的检测范围为0～8 m，允许误差为±2 mm。虽然该装置能够实现自动检测，但仍无法实现潮位的实时测量。本文基于以 TI公司的 TMS320DM642（以下简称 DM642）数字信号处理器为核心处理器的海洋潮位检测系统，采用嵌入式软件的方式对来自电荷耦合元件CCD（Charge-Coupled Device）的海洋潮位视频信息进行处理，并制作了试验样机进行相关试验。试验结果表明，该样机可在保持较高测量精度的基础上对潮位视频信息进行高速采集、实时处理及自动识别，基本弥补了原有潮位检测装置精度低、非自动、非实时的不足，在技术上具有一定的先进性。同时，本研究成果可为滨海旅游、工程建设等业务带来重要的经济效益，对海洋预报、科学研究和国防建设等公益性事业具有较高的社会效益。

1 潮位检测装置工作流程

海洋潮位检测装置主要由水塔、储水池、电机控制系统、潮位信息获取装置（CCD）和图像处理系统（DSP）等部分组成，其结构如图1所示。检测装置工作流程为：海洋潮位检测装置通过电机控制进/排水阀模拟海水涨/落潮，以透明软管中的水位模拟海洋潮位，由CCD自动获取实时潮位图像，利用图像处理技术通过钢尺的刻度获取实时水位值。

图1 潮位检测装置组成

图2 软件设计流程图

2 软件系统设计

海洋潮位检测装置软件系统包括嵌入式软件和上位机软件两部分，其中嵌入式软件用于控制DM642芯片实现潮位识别功能，上位机软件用于完成潮位值的实时显示、存储与回放等功能。软件系统设计流程图如图2所示。

2.1 嵌入式软件设计

嵌入式软件设计在TI公司提供的集成代码开发环境CCS(Code Composer Studio)下进行，主要完成图像预处理和潮位识别两个任务。CCD获取的视频采用PAL制式，每帧图像576行，每行720个像素。

(1)图像预处理

首先，对图像进行中值滤波[7]。中值滤波本质上是一种统计排序滤波器，对于原图像中的某点(x，y)，中值滤波选择以该点为中心的

式中，f(s，t)表示原图像某一邻域的像素灰度值，Sxy表示中心在点(x，y)处、大小为m×n的矩形邻域的一组坐标，g(x，y)表示中值滤波之后点(x，y)处的图像灰度值。

本系统采集到的图像中存在最多的就是椒盐噪声，因此，本文选取3×3的采样窗口以中值滤波的方式对原图像进行去噪处理。然后，对图像进行灰度阈值变换，以将灰度图像转换为二值图像，其函数表达式如式（2）：邻域内所有像素的统计排序中值作为(x，y)点的响应，如式(1)

式中，f(x，y)表示原图像(x，y)点的灰度值，g(x，y)表示灰度阈值变换后图像(x，y)点的灰度值，T表示阈值。由于图像背景的灰度值并不是常数，因此，本文采用自适应阈值，即选择其中某一区域灰度值的近似中间值作为阈值[8]。最后，对二值图像进行形态学处理：腐蚀与膨胀[9]。

对于Z2中元素的集合A和S，使用S对A进行腐蚀，记作AΘS，其定义如式（3）所示：

让原本位于图像原点的结构元素S在整个Z2平面上移动，若S的原点平移至z点时S能够完全包含于A中，则所有这样的z点构成的集合即为S对A的腐蚀图像。选择适当大小和形状的结构元素对图像进行腐蚀，可以滤除不能完全包含结构元素的噪声点，即腐蚀可用来消融物体的边界,具有一定的降噪作用。

对于Z2中元素的集合A和S，使用S对A进行膨胀，记作A⊕S，其定义如式（4）所示：

让原本位于图像原点的结构元素S在整个Z2平面上移动，若其自身原点平移至z点时S相对于其自身的原点的映像S＾和A有公共的交集，则所有这样的z点构成的集合为S对A的膨胀图像。选择适当大小和形状的结构元素，可以将图像中原本断裂开来的同一物体桥接起来，即膨胀可用来扩展物体的边界，有助于将断续的线进行连接。

本文采用3×3的结构元素对二值图像反复进行腐蚀和膨胀操作，从而可以消除二值图像噪声，形成粗细适中的潮位线、软管边界线和钢尺边界线，以方便后续的潮位识别处理。

(2)潮位识别

潮位识别过程简述如下。

①设计并初始化数字特征模板。根据钢尺长度和刻度数字分布，确定数字特征模板的样本数。每个数字样本选取25个特征，由此得到数字样本的特征模板。

②计算每个像素实际代表的物理长度。根据整幅图像竖直方向的像素个数m和显示屏的高度x，每个像素实际代表的物理尺寸k可由式（5）求得：

③获取钢尺边界、软管边界和潮位线。由于此时的处理对象为二值图像，因此，边界提取较为简单。如果图像相邻两个像素的灰度值相等，则表示此处不存在边界；反之，若灰度值不相等，则表示此像素即为一个边界像素点，遍历判断所有像素点即可获取钢尺边界、软管边界及潮位线。

④钢尺刻度数字图像获取。寻找钢尺上处于潮位线下方的第一个数字的边界，从而提取刻度数字的图像，进而获取钢尺刻度数字的数字特征。

⑤数字特征匹配。将第④步中获取的钢尺数字特征与模板中所有数字的数字特征进行比对，按照最小距离法确定钢尺数字，从而确定潮位的粗略高度，即水位线的厘米值数字h0（cm）。

假定count为两个样本数字特征之间的距离且初始值为0，s1为钢尺刻度数字样本，s2模板数字样本，则钢尺数字样本与模板中某一样本距离的计算方式如下：

⑥潮位值获取。根据每个像素实际代表的长度k及钢尺数字（h0）的水平中心位置至潮位线的像素数n，利用式（6）求出自钢尺数值水平中心至潮位线的高度h1：然后，加上第⑤步中求取的水位线的厘米值数字h0即可获得最终潮位高度：

2.2 上位机软件设计

潮位检测装置采用VC++语言编写上位机软件。根据系统的设计要求，上位机软件需要实现试验过程中各时刻潮位值的实时显示、存储和回放，并且还要绘制对应的潮位变化曲线。上位机软件的运行界面如图3所示。

上位机软件的主要函数及其功能描述如下：

图3 上位机软件运行界面

(1)void CMy1Dlg：：OnButtonread()，打开串口，开始读取数据。

(2)void CMy1Dlg：：OnButtonstop()，停止读取，关闭串口，结束数据读取过程。

(3)void CMy1Dlg：：ProcessDis(CString s)，对 接收数据进行处理，并对小数点位进行设置，以确保满足测量精度指标。

(4)void CMy1Dlg：：OnButtonsave()，选择保存路径。

(5)void CMy1Dlg：：OnButtonopen()，查看存储数据，可以实现测量数据的回放，方便后续的图像处理。

3 试验数据分析

为了全面评价基于DSP的海洋潮位检测装置的检测效果，对试验样机进行了准确性和稳定性测试。试验在实验室正常温度和光照（含打开/关闭室内灯光）条件下进行，测量潮位高度范围为0～8 m。

CCD获取的潮位视频信息如图4所示，图中水平横线为潮位线，左侧是与水塔相连的透明软管，右侧是用于标定潮位值的钢尺。系统运行后，图3所示的上位机软件界面中，左侧显示检测装置的实时测量潮位值及测量时刻，右侧显示潮位曲线图。

图4 潮位视频信息

3.1 准确性评价

检测装置的准确性可用示值误差E进行评价。示值误差越小，表示样机准确性越高。若标准计量装置获取的潮位值（即标准值）为X，样机示值为x，则示值误差可由式（8）求得：

试验选取了 0 m、1 m、2 m…8 m共 9个试验点位，分为潮位上升和下降两个过程进行试验，试验结果如表1所示。

由试验结果可以看出，样机的最大示值误差绝对值为1.5 mm，优于目前海洋潮位计量检定的准确度标准（±2 mm）。

3.2 稳定性评价

检测装置的稳定性可用标准偏差σ进行评价，标准偏差越小，表示样机示值的样本值越接近平均值，从而其稳定性越高。若样机示值的样本值为xi，均值为μ，每个试验点位进行重复测试的次数为N，则标准偏差可由式（9）求得：

表1 潮位示值误差试验结果

选取2 m、4 m和7 m共3个试验点位进行试验，每个点位分别在潮位上升和下降两个阶段各重复检测10次，即N=10，试验结果如表2所示。

由试验结果可以看出，样机的最大标准偏差为0.54 mm，检测装置的稳定性良好。

本研究将DSP技术和数字图像处理技术应用于海洋计量检测领域，在实验室环境下，潮位检测装置可检测的潮位变化范围为0～8 m，检测最大示值误差为1.5 mm，最大标准偏差为0.54 mm，性能较国内现有同类系统有较大幅度提升。研究成果实现了实时、自动、高精度的潮位检测，对提高我国海洋潮位观测水平有一定的促进作用，应用前景较为广泛。但是，本文代码包含的子函数和变量较多，函数间引用关系较为复杂，所以对运行速度和效率造成较大压力。为进一步提高运行速度和检测精度，需要对算法和代码进行优化。

表2 潮位检测稳定性试验结果

[1]欧阳永忠，陆秀平，孙纪章，等.GPS测高技术在无验潮水深测量中的应用[J].海洋测绘，2005，25(1)：6-9.

[2]郑宗生，周云轩，蒋雪中，等.崇明东滩水边线信息提取与潮滩 DEM的建立[J].遥感技术与应用，2007，22(1)：35-38.

[3]张博，张朝亮，邓玉芬，等.基于 Hough变换和 Harris检测的光学验潮方法研究[J].海洋测绘，2011，31(4)：63-66.

[4]贾伟广，高占科.基于数字图像和激光测距技术的海水潮位研究[J].仪器仪表学报，2013，34(3)：614-621.

[5]IWAHASHI M，UDOMSIRI S.Water level detection from video with FIR filtering[C].Proceedings 16th International Conference on Computer Communications and Networks，2007：826-831.

[6]Yang Xiwei，Ke Minyi，Chen Yonghui，et al.Water level measuring network design and implementation[C].2010 2nd International Conference on Information Engineering and Computer Science，2010：1-4.

[7]李国燕，侯向丹，顾军华，等.快速中值滤波算法的改进及其 FPGA 实现[J].电子技术应用，2013，39(2)：137-140.

[8]满增光，叶文华，楼佩煌，等.基于自适应阈值的距离图像线段特征提取[J].深圳大学学报理工版，2011，28(6)：483-488.

[9]刘紫燕，祁佳.实时图像边缘检测形态学优化设计及FPGA实现[J].电子技术应用，2013，39(9)：132-134.