MATLAB图像处理技术在水环境扩散实验研究中的应用

牟天瑜，武周虎*，周立俭，杨正涛，吉爱国

（1. 青岛理工大学 环境与市政工程学院，山东 青岛 266033；2. 青岛理工大学 通信与电子工程学院，山东 青岛 266033）

MATLAB图像处理技术在水环境扩散实验研究中的应用

牟天瑜1，武周虎1*，周立俭2，杨正涛1，吉爱国2

（1. 青岛理工大学 环境与市政工程学院，山东 青岛 266033；2. 青岛理工大学 通信与电子工程学院，山东 青岛 266033）

基于MATLAB建立示踪剂浓度的数字图像处理系统，对示踪剂浓度图像进行数字化处理，以便研究复杂岸坡水体中示踪剂的扩散规律。在立面二维槽中槽复杂岸坡断面角形域排放的扩散实验过程中，使用数码相机记录示踪剂浓度扩散的一系列瞬时图像，对示踪剂扩散区域进行处理提取；再根据比色（皿）标定实验把灰度值转化为对应的浓度值，使示踪剂的扩散图像以等浓度线图的形式显示，实现了浓度分布数据读取的可视化。结果表明，基于MATLAB数学工具建立的示踪剂浓度的数字图像处理系统，对研究水体中扩散实验的示踪剂浓度场是可行的。

MATLAB；图像处理技术；复杂岸坡；扩散实验；浓度分布

随着我国城镇化和工业化水平的提高，生活和工业用水高度集中引起污水的集中排放，污水大多通过江河水库岸边的排污口进入水体，自然水体中的污染物在岸坡角形域顶点排放的扩散与边界反射往往非常复杂，横向与垂向扩散系数一般不相等[1-3]。污水进入环境水体后受岸坡地形以及紊流扩散等影响，在排污口附近将形成复杂的高浓度污染混合区。针对不同岸坡地形及紊流条件，对这一区域污染物的浓度扩散规律进行探索研究，是对水环境进行功能区划分、管理决策、综合整治的重要依据和技术环节。

MATLAB集图像处理、科学计算、语音、视频处理于一身，而且本身带有大量集成的函数，在水环境中的应用非常广泛，越来越多的研究者将MATLAB的数据分析、建模仿真应用到水环境的管理、评价和模型预测中。孟宪林等[4]将水体污染物迁移扩散方程简化建立水质模型，借助MATLAB平台对突发性水体污染进行浓度预测；罗定贵[5]等通过MATLAB工具箱函数应用径向基网络方法进行区域地下水质评价；张卫兵等[6]将未知测度模型建立过程标准化，再利用MATALB编程进行水质评价；安静华等[5]用Visual Basic编程语言调用MATLAB工具箱中数据处理和图形显示功能，构建二维稳态河流水环境数字化评价平台；朱长军等[7]将MATLAB的运算功能和VB良好的用户界面结合设计软件，进行水质评价。在获取浓度场分布数据时，通常使用的流动测量仪器如压力和电导探头等都只能提供流场中有限点的数据，且移动探头会对取样点附近的流场造成干扰，数据读取与实际流场也存在不同步性，导致所测流场浓度与实际浓度存在较大误差。在科学研究中，可以通过图像对一些物理现象进行直观描述，随着环境水力学、光学和计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术已被应用到浓度场的研究中。沈良朵等[8]应用CCD摄像设备和MATLAB的图像处理功能对海岸污染物扩散实验过程进行测量；卢曦等[9]利用烟雾粒子的积分浓度与数字图像强度之间的关系进行了烟雾扩散的非定常瞬时全场浓度的定量测量；晁晓波、赵文谦[10]在明渠悬沙浓度场的测量实验中对数字图像处理技术的应用进行了初步探索；武周虎等[11]在天然河库倾斜岸坡角形域顶点排污浓度分布的实验模拟研究中，基于研制的倾斜岸坡角形域顶点排污立面二维扩散水槽实验装置，借助数字图像采集与处理技术进行深水浓度场的测量，将实验结果与理论解析解对比分析。

数字图像处理技术在水环境扩散实验研究中的应用，对于环境水力学的发展与完善具有重要的推动作用，可解决水体浓度场测量中存在的诸多问题。本研究基于MATLAB数学工具建立示踪剂浓度的数字图像处理系统，对水体中扩散实验图像进行二维等浓度线的绘制，实现浓度分布数据读取可视化。

1 浓度场的测量与标定

1.1 浓度场测量原理

为模拟倾斜岸坡天然河库中某个截面上的污染物扩散过程并取得良好的实验效果，采用立面二维槽中槽扩散实验装置进行实验。在角形域水槽扩散实验模型中，选择颜色明显的罗丹明B作为示踪物质，使用数码相机采集不同时间条件下的示踪剂扩散图像，应用数字图像处理技术对采集到的浓度场进行测量。罗丹明B在水中溶解后颜色为红色，浓度较大时颜色深，对应的灰度值小，这种颜色深浅的变化即反映了示踪剂浓度的大小。配置一定浓度的示踪剂溶液作为标准系列，找到浓度与灰度的对应关系，将采集到的图像输入计算机进行处理，借助MATLAB平台，将立面水槽中示踪剂的二维浓度场以等浓度线图的形式输出在显示器上。立面二维槽中槽水体扩散实验与浓度场拍摄示意图1和图2。

图1 示踪剂浓度场拍摄示意图

图像采集的质量对于获取实验数据的准确性至关重要。实验过程在室内进行，光线较弱且分布不均匀，这将影响浓度所对应灰度值的大小，降低获取实验数据的精度。经过研究分析，在玻璃水槽后设置白色幕布，均匀布置背景光源，实验室采光窗户均挂上深色布帘，以降低外界环境光照因素对实验的影响。在后续的实验图像处理中，也会采用一些算法来降低光照不均匀的影响。

1.2 浓度-灰度标定实验

在图像处理的过程中首先需要确定浓度与灰度之间的对应关系，配置已知浓度的示踪剂溶液作为标准系列进行拍照（见图3），对所得图片去除噪声，进行灰度化处理，得到对应的灰度值，使用MATLAB对示踪剂浓度与对应灰度进行拟合，见图4。

图3 标准系列浓度图片

图4 灰度-浓度关系曲线

绘制灰度与浓度的散点图，进行曲线拟合，得到曲线对应的灰度与浓度关系为：

2 浓度场图像处理方法

MATLAB语言简单且带有大量的集成函数，对于所得浓度场的瞬时扩散图像，选择MATLAB语言进行仿真处理，具体流程见图5。首先对读入的图像进行滤波处理，同态滤波是一种在频域中同时压缩灰度范围和增强对比度的方法。在扩散图像采集过程中，由于摄像条件和被摄物体局部表面对光线的吸收与反射性能不同等，常出现光照分布不均匀的现象，这对处理图片的效果影响很大。示踪剂扩散过程中采集到的瞬时浓度分布图像，要研究的部分颜色较深，灰度值小，细节辨认难度大，光照不均匀将影响示踪剂浓度所对应的灰度值大小。现有的处理不均匀光照，提高图片对比度的主要方法有灰度变换、直方图均衡化、同态滤波、Gamma矫正等算法。通过对实验图像的仿真比较，本研究采用同态滤波算法。为了降低实验所得图像的噪声，使图像平滑，有利于后续处理，选择中值滤波对图像进行滤波处理。图7～图11为示踪剂瞬时扩散图像处理仿真的主要步骤。

图5 图像处理流程

图6 原始图像

图7 形态学处理仿真图

实验采集到的图片上用于震荡产生紊流条件的铁丝网格对之后的浓度线处理影响很大，经过多组图片的处理仿真比较，发现采用先腐蚀后膨胀的开运算处理仿真效果较好，可以消除震荡格栅对后续处理的影响，图7为形态学处理仿真图。形态学处理之后，提取要研究液体的扩散区域。首先要进行颜色空间模型的转换，经过选取多幅图片进行实验算法研究，将RGB彩色空间分别转换到HSV和YCbCr彩色空间[12]，对示踪剂扩散轮廓进行提取比较，发现转换到YCbCr彩色空间提取的轮廓与原图像吻合较好，使用MATLAB中的rgb2ycbcr函数，编写代码简单。将示踪剂扩散图像转化到YCbCr彩色空间，见图8。提取Cr分量即仿真出红色液体扩散的轮廓后对Cr分量图像进行k均值聚类分割，提取二值化后的扩散轮廓，见图9。然后将之前经过滤波和形态学处理后的图像填充到轮廓中。对提取后的红色液体区域进行二次滤波，与第一次滤波相同，这里同样选择中值滤波算法消除噪声使图像平滑。图10为二次滤波后的图像。

图8 YCbCr彩色模型

图9 扩散区域轮廓

图10 二次滤波图

图11 仿真的等值面图

经过以上算法的处理，实验过程采集到的示踪剂扩散图像已转化为可进行等浓度线绘制的灰度图。首先由配置的标准系列得到的灰度与浓度对应关系曲线，将灰度G转换成浓度C，然后利用MATLAB中的contour与contourf函数对灰度图像进行等浓度曲线与等值面的绘制。图10即为处理完的示踪物质浓度等值面图。

由图9可以看出提取的示踪剂扩散轮廓清晰，与扩散轨迹符合程度较好，而后对轮廓进行填充后再次中值滤波，如图10所示，得到了平滑的灰度图像，最后得到的图11中的示踪剂浓度等值面图，浓度曲线较为平滑，不同坐标的扩散浓度清晰易读。

3 结语

（1）在立面二维复杂岸坡水体断面顶点排放实验的基础上，提出采用数字图像处理的方法进行二维浓度场的测量，采用罗丹明B作为示踪物质，利用数码相机拍摄记录示踪剂扩散的一系列瞬时图像。

（2）基于MATLAB数学工具，应用图像处理的方法对采集到的示踪剂扩散图像进行处理，经过同态滤波、中值滤波、颜色空间模型转换和聚类分割等算法处理后最终得到效果较好的等浓度分布曲线，实现了浓度分布数据读取的可视化，反映了示踪剂在水中输移扩散的基本特征。

（3）建立的示踪剂浓度的数字图像处理系统，为探索示踪剂的扩散规律提供了有效的测量手段。为进一步研究、检验和修正特定条件下的示踪剂浓度扩散模型提供了有效的方法。

[1]武周虎.倾斜岸坡角形域顶点排污浓度分布的理论分析[J].水利学报，2010，41（8）：997-1002，1008.

[2]武周虎，徐美娥，武桂芝.倾斜岸坡角形域顶点排污浓度分布规律探讨[J].水力发电学报，2012，31（6）：160-165，197.

[3]武周虎，贾洪玉.倾斜岸河流和水库水面污染带下的污染物质量浓度分布[J].水利水电科技进展，2012，32（6）：1-5.

[4]孟宪林，于长江，孙丽欣.突发水环境污染事故的风险预测研究[J].哈尔滨工业大学学报，2008，40（2）：223-225.

[5]罗定贵，王学军，郭青.基于MATLAB实现的ANN方法在地下水质评价中的应用[J].北京大学学报：自然科学版，2004，40（2）：296-302.

[6]张卫兵，姚建，汤乐，等.程序化的未确知测度模型用于水环境质量评价[J].环境工程学报，2014，8（1）：392-396.

[7]CHANG JUN ZHU，LI PING WU，SHA LI.Application of Combined Matlab and VB Model in Water Pollution Control Planning [J].2010，439-440：407-410.

[8]沈良朵，邹志利.基于MATLAB的海岸污染物浓度扩散实验分析[J].海洋环境科学，2011，30（6）：862-865.

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[10]晁兆波，赵文谦.数字图象处理技术在悬沙浓度测量中的应用[J].四川联合大学学报：工程科学版，1997，1（1）：7-11.

[11]武周虎，吉爱国，胡德俊，等.倾斜岸坡角形域顶点排污浓度分布的实验研究[J].长江科学院院报，2012，29（12）：34-40.

[12]冈萨雷斯.数字图像处理（MATLAB版）[M].北京：电子工业出版社，2013：152-153.

（编辑：程 俊）

The Application of MATLAB Image Processing Technology in The Research on Diffusion Experiment of Water Environment

Mu Tianyu1，Wu Zhouhu1*，Zhou Lijian2,Yang Zhengtao1,Ji Aiguo2
（1.School of Environmental and Municipal Engineering,Qingdao Technological University, Qingdao Shandong 266033,China；2.School of Communication and Electronic Engineering,Qingdao Technological University,Qingdao Shandong 266033,China）

The digital image processing technology oftracer concentrationmodel was based on MATLAB.Tracer concentration images in the diffusing test were dealt with a digital processing to study the concentration distribution in the water body of complex-bank.A series of instantaneous images were taken by a digital camera after the tracer was discharged into vertical two-dimensional complex-tank during the distribution experiment.Next,the area of tracer diffusion was extracted,and the gray value was converted to corresponding concentration according to colorimetric calibration experiment.After these steps,the isoline map was established and the visualization of the tracer concentration gradient was realized.The results indicated that it was effective toinvestigate tracer concentration diffusion through this digital image processing technology based on MATLAB.

MATLAB,digital image processing,complex bank,diffusion experiment,concentration distribution

X524

A

1008-813X（2015）05-0058-04

10.13358 /j.issn.1008-813x.2015.05.15

2015-09-01

国家自然科学基金资助项目《复杂岸坡河库岸边排放浓度分布规律及侧向与垂向扩散系数的实验研究》（51379097）

牟天瑜（1991-），女，山东潍坊人，青岛理工大学环境工程专业硕士研究生在读，主要从事水环境模拟与污染评估方面的研究。

*通讯作者：武周虎（1959-），男，陕西岐山人，毕业于四川大学水利工程专业，二级教授，博士生导师，主要从事环境水力学与水环境模拟研究。