基于OpenCV的模拟地震记录矢量化新思路

史鹏飞 张翔 韩定良

摘要

模拟地震记录蕴含着宝贵的摘地震信息，但是随着数字化观测要地震时代的到来，由于观测技术与手段的更新，模拟地震观测技术被逐渐取代，但是，如何保存和管理纸质地震图纸中重要地震信息以及使图纸中的信息快速、准确地被计算机识别仍是研究的重点。本文总结了模拟地震记录的数字化存储与矢量化的研究概况，同时，鉴于OpenCV在计算机视觉与图像处理领域取得的巨大成功，有望利用其在模拟地震记录矢量化方面实现新的突破，但需要进一步的应用研究。

【关键词】OpenCV 模拟地震记录 数字化存储 矢量化

1引言

1875年世界上第一台地震仪问世，1889年英国人米尔恩和尤因安置在德国波茨坦的现代地震仪记录到了发生在日本的一次地震，获得了人类历史上第一张地震图，到1974年，模拟记录地震观测已经历时了100年。在模拟观测的年代，地震波记录在图纸上，震相分析主要依靠分析员的经验和地震走时表的对照来实现。同时期，美国率先建成了由10座数字化地震台站组成的数字化地震台网，开启了数字化观测地震的时代。我国数字化台网自改革开放以来迅速发展，特别是“九五”数字化改造项目和“十五”数字地震观测网络项目以来，我国己形成一个覆盖全国范围的多学科、多测项的智能化前兆网络观测系统，在观测技术方面已经有了一个质的飞跃。模拟观测地震时期的观测记录手段已经完全被当今数字化观测的技术所取代，我国全面数字化观测地震的时代已经到来。但是，模拟地震记录中蕴藏非常珍贵的地震信息，同时，纸质的地震记录图纸又容易被损坏，所以，将模拟地震记录中的信息有效的保存，并且将地震信息数字化，这会对地震的科学研究做出巨大的贡献。基于此，在查阅文献的基础上，本文将简述对于模拟地震记录的数字化存储与矢量化的研究进展，同时对于OpenCV在模拟地震记录矢量化的应用前景进行了展望。

2数字化存储

随着数字化地震观测取代模拟地震监测，大量的地震图纸被存放在仓库中，由于环境的影响，它们遭受着各种自然现象的侵蚀。为了保存地震图纸中的珍贵信息，一些专家与学者尝试地震图纸的数字化存储。

成立于1933年的亚当二世地震台，是哈佛大学建立的世界上最古老的地震台之一，1972年之后，该台的地震记录都为数字化记录，为了保存地震圖纸，2012年开始，哈佛大学投入大量的精力进行相关模拟地震记录的电子存档工作，该项计划被命名为哈佛大学地震波形归档计划；在我国，中国科学技术大学刘政凯等研发了一套地震图纸数字化以及数据库管理系统，其中的档案管理系统实现了图纸的预处理、入库、图纸查询及图纸压缩等功能；朱少华等对于地震图纸的数字化存储的意义以及标准做了深入的研究；蒋宏毅等开发一套在地震图纸模拟数字化中可以数据校验的存储系统保证了信息的正确性，并完成了河北省地震局259744张有震图纸的数字化存储工作。地震图纸的数字化存储，杜绝了图纸霉变、损坏等自然现象造成的损失，有利于查询与长期保存，保存下来了宝贵的地震信息，这为今后研究技术手段越来越丰富的地震研究工作提供了大量的珍贵数据信息。

3矢量化

地震图纸的数字化存储，只是解决了有效地震信息保存的问题，不幸的是，在如今这个大数据的时代，即使地震图纸中保存有大量的有价值的地震信息，其仍然不能被计算机快速、准确地处理，历史价值不能被完全实现。为了解决这一问题，国内外许多学者都在模拟地震记录矢量化上进行了探索。

早期，国外科研人员使用AutoCAD对简单无交叉栅格波形初步矢量化；开发基于神经网络和贝塞尔拟合算法的矢量化模型软件等；在栅格地震记录中的波形曲线跟踪方向，国外的专家对于算法的设计与改进也进行了一下有意义的研究，并研发了相关的软件，但总体上还处于初步探索阶段，所研发的算法与软件还不能很好地大范围实用。

国内王海波等（2006）提出了地应力记录数字化处理的技术思路，分析了地应力记录

图纸，建立相应的数学模型，采用VB语言开发了地应力数字化软件。董星宏等（2009）利用二值化、字符识别、曲线跟踪等图像处理方法，较好地利用程序实现了地磁记录图纸的数字化识别。中科院地理所的徐涛等（2014）通过对模拟地震栅格影像的分析，研究相应的数字化算法的误差分析模型，研发了一套人工交互的模拟地震记录矢量化系统。以上研究所采用的经典的曲线跟踪算法多针对特定规格、波形较为简单、尺寸较小的栅格影像。对于实际应用处理较为复杂、文件较大的地震图纸还有一定的难度。同时，吴绍春、张君、王炜、刘宏涛等人也试图将人工智能等算法引入地震数据分析中，对在模拟记录的矢量化中使用相关人工智能算法有一定的借鉴意义。

从以上国内外研究现状可见，专家、学者们就模拟地震记录矢量化研究意义达成了共识。但是由于地震图纸的清晰程度、波形的复杂程度、图纸的大小等条件的不同对模拟地震记录自动化为高精度数字信息造成了相当大的困难，因此有必要结合计算机图像处理领域进行模拟地震记录矢量化的研究工作。

4 OpenCV在图像处理领域的优势

OpenCV的全称为OpenSourceComputerVisionLibrary。OpenCV于1999年由Intel建立，现由WillowGarage提供技术支持。其特点在于移植性和通用性高。开源、跨平台、兼多个操作系统，是一个轻量级而且高效的软件架构，由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了多种编程语言的接口，大大增强了其通用性，计算机智能视觉邻域的通用算法以及图像的高性能分析得以实现。OpenCV为了能够处理图像的复杂分析，包含了丰富的图像处理函数，对于图像以及矩阵具有强大的的运算能力，同时为了加快运算的速度包含了高级数学算法：比如，差分方程的求解、傅立叶分析等；针对于处理图像，也包含了特殊的各种各样的图像处理操作以及目标物体的跟踪、摄像机的校准、三维的重建等等各种高级的视觉函数以便于在视觉技术分析中运用。因此在图像处理领域中，基于OpenCV的科研成果已经十分丰富了，无论是在交通道路中的车辆检测、还是在人脸识别，甚至火灾的自动识别，OpenCV都表现出了高效性与准确性，在获取视频图像中工业零部件的图像并进行矢量化的应用中也获得了成功。以上成果足以说明，将OpenCV应用于模拟地震图纸的矢量化具有可行性。

5结论与展望

地震是一个世界性难题，人类科学观测地震的时间还很有限，采集到的有效的地震信息又十分匮乏，因此每一条地震信息对于地震研究工作者都是宝贵的财富。模拟地震记录中就保存着十分重要的地震信息。本文主要对模拟地震记录的研究进展进行了概括，主要分为两部分：数字化存储与矢量化。数字化存储主要是为了保存地震图纸中的有效地震信息，但是，虽然其将信息保存了下来，但是这些信息却不能完全的为计算机所分析利用，为此，科研人员探索出地震模拟记录矢量化的道路。由于，地震图纸状况的复杂性，模拟地震记录矢量化的工作难度还相当大，鉴于OpenCV在图像处理中优势，本文将其引入矢量化的算法实现中，但还需要进一步的实践研究。如过能将模拟地震记录中珍贵的信息提取出来与大数据时代下的数据挖掘相结合，无论对于地震数据的推广应用，还是利用它进行科学研究，都是一次非常有益的尝试。

参考文献

[1]朱少华，房玉兰.地震图纸数字化管理研究[A].新形势下档案资源管理服务[C].2014：4.

[2]王秀英，张玲，张聪聪.探讨地震前兆觀测中的大数据挖掘与应用[J].震灾防御技术，2015（01）：39-45.

[3] Bungum， H. ， Lindholm， C. ， et al. ， 2003. Long-period ground-motions for large Eur-opean earthquakes，1905-1992， and comparisons with stochastic predictions. J. Seism. 7 （03）： 377-396.

[4] Harvard station， 2015 （http：//www. seismology.harvard.edu/resources. html#HRV）. Otsu， N. ， 1979. A Threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans.Sys t，Man. Cybern.9（01）：62-66.

[5]王鹏，赵镇岭，何佳，刘政凯.模拟地震数据库系统的设计及实现[J].计算机工程，2002（05）：272-274.

[6]蒋宏毅，王红蕾，边鹏飞，冯录刚.地震模拟图纸数字化存储的实现[J].地震地磁观测与研究，2015（03）：133-138.

[7]詹群峰.基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪[D].厦门大学，2009.

[8]刘慧英，王小波.基于OpenCV的车辆轮廓检测[J].科学技术与程，2010（12）：2987-2991.

[9]孙志.基于OpenCV的人脸识别算法实验平台研究与实现[D].吉林大学，2014.

[10]张晁军，陈会忠，李卫东，许洪华，彭远黔.大数据时代对地震监测预报问题的思考[J].地球物理学进展，2015（04）：1561-1568.