一种基于声纳图像特征的沉底油识别方法及系统与流程

本发明属于海洋环境保护技术领域，涉及一种基于声纳图像特征的沉底油识别方法。

背景技术：

随着油气资源勘探和开发程度的不断发展，石油的运输业的发展日益壮大，运输方式包括铁路运输、海上运输、管道运输三种。除铁路运输之外，海上运输和管道运输都是产生海上溢油事故的主要原因，同时也是导致海洋环境污染的主要因素。作为海上石油“运输生命线”的输油管道在海底的铺设范围不断增大，这些输油管道在使用的过程中，由于设备老化、海水腐蚀、波浪及潮汐等水动力作用的影响，管道渗漏、穿孔和破裂导致的原油泄漏，给海洋环境的安全问题带来巨大的挑战。海底输油管线的铺设需要一定的埋藏深度，检查和维修存在困难，从输油管道滴漏或渗漏出的原油产生点源连续扩散，在泄漏初期与海底泥、砂等沉积物混合，后期以下面三种状态存在，分别为浮出海面、扩散在水体、形成沉底油。其中，沉底油的形成包括：密度比接受水体明显大的原油油品会直接沉入海底，形成沉底油；部分密度与接受水体大的不多的原油油品和炼化油最初呈漂移状态，经风化作用后密度增大，部分沉入海底并与沉积物混合形成沉底油。目前，由于沉底油具有“回波反射特征相对较弱、且无明显阴影区突出”的特点，现有技术无法简单有效实现对沉底油的准确识别和检测，因此，使用上极不方便。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种基于声纳图像特征的沉底油识别方法，其使用方便，能够有效识别并清理沉底油。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于声纳图像特征的沉底油识别方法，其特征在于，包括：对探测目标的分布区域进行调查分析，根据对沉底油的分布范围和探测精度的要求，选择特定的声纳设备和采样频率，对探测区域的声纳信号进行采集；根据声纳信号的采集结果，对声纳数据进行读取，提取出声纳数据，以进行声纳信号处理和成像；对所述声纳信号的成像分别从采集声纳数据波束角的大小、海底地形起伏的状况、及沉底油引起的海底光滑或粗糙程度变化三个方面进行分析处理，以识别出沉底油的分布区域。

本发明的另一目的在于提供一种基于声纳图像特征的沉底油识别系统，其特征在于，包括：采集单元，用于对探测目标的分布区域进行调查分析，根据对沉底油的分布范围和探测精度的要求，选择特定的声纳设备和采样频率，对探测区域的声纳信号进行采集；处理单元，用于根据声纳信号的采集结果，对声纳数据进行读取，提取出声纳数据，以进行声纳信号处理和成像；识别单元，用于对所述声纳信号的成像分别从采集声纳数据波束角的大小、海底地形起伏的状况、及沉底油引起的海底光滑或粗糙程度变化三个方面进行分析处理，以识别出沉底油的分布区域。

本发明的有益效果为：

实现简单，本发明以声纳数据采集、读取和处理为基础，根据沉底油的声纳响应特征，根据声纳图像对沉底油进行辨识。根据沉底油的特点，选择合适类型的声纳设备和合适的采集频率对探测目标进行采集，根据数据的信号处理和图像处理结果，以声纳图像为研究对象，根据沉底油的声纳响应特征对沉底油进行识别和描述，能够实现对沉底油进行正确辨识和准确描述，具有识别准确和操作便捷的特点。在为溢油的后期清理，海洋环境监测和保护的技术领域，具有巨大的应用潜力和广泛的应用前景。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本发明的基于声纳图像特征的沉底油识别方法的流程示意图；

图2是本发明的识别方法的实施例示意图；

图3是本发明的基于声纳图像特征的沉底油识别系统的结构示意图；

图4是本发明的回波反射特征对反射能量的影响试验效果图；

图5是本发明的不同频率的声纳图像试验效果图。

具体实施方式

如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。说明书后续描述为实施本申请的较佳实施方式，然所述描述乃以说明本申请的一般原则为目的，并非用以限定本申请的范围。本申请的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。

请参照图1，本发明的基于声纳图像特征的沉底油识别方法，包括：步骤S101，对探测目标的分布区域进行调查分析，根据对沉底油的分布范围和探测精度的要求，选择特定的声纳设备和采样频率，对探测区域的声纳信号进行采集；步骤S102，根据声纳信号的采集结果，对声纳数据进行读取，提取出声纳数据，以进行声纳信号处理和成像；步骤S103，对所述声纳信号的成像分别从采集声纳数据波束角的大小、海底地形起伏的状况、及沉底油引起的海底光滑或粗糙程度变化三个方面进行分析处理，以识别出沉底油的分布区域。

优选地，对沉底油的声学响应信号特征进行采集，即采用侧扫声纳、多波束声纳等声纳设备，根据测试环境采取不同的形式，例如，海洋环境下采取船载的方式，消声水槽环境下采取拖曳的方式等，对研究对象的声学响应特征信号进行采集。

优选地，在声纳数据有效采集的前提下，首先对声纳设备的原理及特性进行分析。其中，所述声纳设备采用高频侧扫声纳设备(>350kHz)，其具有快速覆盖探测面积、提供良好的沉底油探测结果和实现小面积沉底油探测的优点。

优选地，所述声纳设备采用高频多波束声纳设备(>350kHz)，具有可提供海底地形的伪色彩图像、可提供测深图用于沉底油检测的优点。

优选地，所述采集频率的选择高低与沉底油的分布范围面积大小成反比。

优选地，采样频率为低频率<350kHz，其优点是声纳图像波束角宽，实现大面积的沉底油声纳探测。

优选地，采样频率为高频率>350kHz，其优点是声纳图像质量较好，实现小面积沉底油的精确测量。

优选地，从采集声纳数据波束角的大小方面进行分析处理，具体为：随波束角增大，回波反射强度变弱，在声纳色彩图像上显示变暗，经试验证明，识别准确率在85.3％。

优选地，从海底地形起伏的状况方面进行分析处理，具体为：随海底地形起伏的区域，在凸起位置，存在高亮区和零值区，在下凹位置，存在零值区和阴影区，在海底地形起伏不大的平坦区域，回波反射强度则随海底粗糙程度的变化而变化，均匀分布的色彩图上明显、突兀存在的暗色区域，可能是沉底油的分布区域，经试验证明，识别准确率达到80％。

优选地，从沉底油引起的海底光滑或粗糙程度变化方面进行分析处理，具体为：随海底地形粗糙程度的变化，光滑和柔软的海底，回波反射强度较弱；粗糙和硬质的海底，回波反射强度较强，经试验证明，识别准确率在88.3％。

作为具体的实施例，本发明的方法包括：第一步，针对沉底油的分布范围及特点，采用Klein公司的Klein3000型数字式双频侧扫声纳设备对探测区域的声纳信号进行采集。探测范围以探测目标为中心的400m*400m的区域，测线间距为50m；第二步，在声纳设备频带范围之内，采用100kHz的低频率和500kHz的高频率对声纳数据进行采集；第三步，对声纳数据进行读取和处理。在声纳数据读取的过程中，对需重点分析的数据进行截取。处理声纳数据的过程中，对声强数据进行滤波和内插处理，

优选地，所述提取声纳数据包括首先采用滤波处理，然后依次进行滤波处理、内插处理、补偿处理和海底地形消除处理。

优选地，对所述声纳信号的成像进行分析处理包括依次进行图像预处理、图像分割、特征提取和图像分类识别。

请参照图2和图3，本发明的基于声纳图像特征的沉底油识别系统，包括：采集单元101，用于对探测目标的分布区域进行调查分析，根据对沉底油的分布范围和探测精度的要求，选择特定的声纳设备和采样频率，对探测区域的声纳信号进行采集；处理单元102，用于根据声纳信号的采集结果，对声纳数据进行读取，提取出声纳数据，以进行声纳信号处理和成像；识别单元103，用于对所述声纳信号的成像分别从采集声纳数据波束角的大小、海底地形起伏的状况、及沉底油引起的海底光滑或粗糙程度变化三个方面进行分析处理，以识别出沉底油的分布区域。

首先，针对沉底油的分布范围及特点，选取100kHz的低频率和500kHz的高频率，采用侧扫声纳设备对探测区域的声纳信号进行采集。

下一步，读取声纳数据。根据声纳探测结果，对声纳数据进行读取，以便进行声纳信号处理和成像，对包含目标在内的部分声纳数据进行截取。

下一步，处理声纳数据。对声强数据的处理方法依次如下：对声强数据进行滤波和内插处理，针对信号和能量损失进行补偿处理，进行海底地形消除处理。

下一步，处理声纳图像。根据声纳数据的显示结果，依次进行图像预处理、图像分割、特征提取和图像识别，由此获取沉底油的声学成像特征数据。再根据沉底油的声纳图像，进行图像增强和图像边缘锐化，以便更精确的进行特征提取和图像识别。

下一步，对沉底油声纳图像特征进行分析。根据回波反射特征对沉底油的声纳图像特征进行分析(图4)：沉底油的存在会引起海底粗糙程度的变化，在沉底油分布的区域，回波反射能量减弱，伪色彩图像以灰度变暗为特征；因地形凸起或凹下形成零值区域，因沉底油的存在可能会改变地形地貌特征，因此有可能形成弱能量反射的声纳图像特征；随波束角的变大，在沉底油声纳图像上会出现减弱的现象。

下一步，对根据声纳图像对沉底油进行解释和识别。根据沉底油声纳图像特征分析结果，分别以高频和低频的声纳图像为研究对象，对沉底油进行解释和识别(图5)。其中，在高频声纳图像上因能量变弱、灰度变暗显示为沉底油的存在的区域，要同时结合低频声纳图像进行辨识，由此避免高频声纳图像解释假象的存在，保证沉底油声纳图像的确定性。以此为基础，对沉底油声纳图像的边界灰度特征、几何特征和纹理特征进行提取和分析，经过图像增强和图像边缘锐化之后的声纳图像，具有沉积岩边界明显，灰度特征较强的特点，纹理特征不明显。

优选地，样本的声纳图像特征提取包括：分别对声纳图像样本提取出边界灰度特征、几何特征和纹理特征，根据声纳图像的灰度变化在局部区域内呈现的不规则性和局部出现的规律性，提取出样本的边界灰度特征和几何特征，由于单个样本内部性质变化较小，样本之间及样本与底质之间存在变化，因此，样本的纹理特征变化不大，且存在规律性。

优选地，解释声纳图像包括：以声强图像相为研究目标，对海底地形及含油沉积物进行解释。

优选地，所述采集频率的选择高低与沉底油的识别准确率和保真度相关。

优选地，所述处理单元包括第二处理模块，用于提取声强数据，首先采用滤波处理，然后对声强采样位置进行确定，最后对声强数据进行内插处理。

优选地，所述识别单元连接存储单元，用于存储对所述声纳信号的成像依次进行图像预处理、图像分割、特征提取和图像分类识别后获取的声学成像特征数据。

试验：

消声水槽底部平坦，托盘中依次排列的原油与淤泥混合物、原油与砂岩混合物、淤泥与砂岩混合物，依次为深灰色(偏深)、深灰色(偏浅)与浅灰色，纹理特征不明显。

试验效果：根据含油沉积物识别结果，结合声纳图像样本库，在试验条件下，消声水槽底部平坦的环境中，原油与淤泥混合物、原油与砂岩混合物、淤泥与砂岩混合物均可分辨清楚，准确率为90％。

本发明的有益效果为：

实现简单，本发明以声纳数据采集、读取和处理为基础，根据沉底油的声纳响应特征，根据声纳图像对沉底油进行辨识。根据沉底油的特点，选择合适类型的声纳设备和合适的采集频率对探测目标进行采集，根据数据的信号处理和图像处理结果，以声纳图像为研究对象，根据沉底油的声纳响应特征对沉底油进行识别和描述，能够实现对沉底油进行正确辨识和准确描述，具有识别准确和操作便捷的特点。在为溢油的后期清理，海洋环境监测和保护的技术领域，具有巨大的应用潜力和广泛的应用前景。

上述说明示出并描述了本申请的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本申请并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述申请构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本申请的精神和范围，则都应在本申请所附权利要求的保护范围内。