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研究生:楊佳學
論文名稱:水位影像量測技術改良之研究
論文名稱(外文):Improvement of Water Level Image Measurement Techniques
指導教授:王傳益楊翰宗楊翰宗引用關係
口試委員:盧昭堯陳正炎王傳益楊翰宗
口試日期:2013-07-12
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:水利工程與資源保育學系
學門:工程學門
學類:河海工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:150
中文關鍵詞:影像處理與辨識技術Matlab二值化邊緣偵測
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目前中央管河川之水位資訊由自動化水位計上傳將水位資料傳送至經濟部水利署,瞭解各河川水位是否超過警戒線,以採取必要之應變措施。然而,現有量測方法僅有水位數據資料,無法監測河川水位上升及溢淹狀況,且水位計可能發生機械故障或被大水沖毀之情況。因此,本研究研發之新量測技術輔以架設影像監視系統,進行現場影像之觀測,除可提供即時之動態影像,供防災決策使用外,更可進一步運用影像處理與辨識技術,作為水位輔助觀測與定位之用。
本研究選用Matlab作為水位影像處理技術之開發程式語言,利用其影像辨識優勢以辨識水位高度,透過室內試驗進行驗證,獲得最佳水位辨識程式碼。研究結果顯示,利用高解析度相機較低解析度相機進行水位影像拍攝為準確,且前者影像不需經放大與分割處理。影像分析處理中,得知運用二元二值化(1 bit binary)進行運算其分析之精度與im2bw法相當,且因後者無法顯示現場樣貌,故採用二元二值化運算。其後利用Sobel邊緣偵測與型態梯度邊緣偵測進行影像分析比較,結果得知型態梯度邊緣偵測能將邊緣做連結,故型態梯度為邊緣偵測之較佳使用方法。
運用靜水試驗建置影像辨識程式碼,在動態水流渠槽與模擬降雨試驗進行5種流量與5種降雨強度水位辨識。由動態水流渠槽試驗得知水位辨識誤差皆小於2 %,顯示影像分析在各種流量皆能達到理想之辨識效果。而模擬降雨試驗其水位辨識之平均誤差皆小於3 %,顯示在高降雨強度下辨識水位具可行性。於濁水溪自強大橋下游進行水位影像分析試驗,發現單眼相機光學變焦需大於10倍方能有清晰影像,將其分析結果經與第四河川局水位進行比較驗證,結果顯示本研究之水位均略高於第四河川局水位,研判其因可能係水流經過鋼軌樁產生樁前壅水造成水位抬升所致,惟其量測誤差皆小於0.11 m。整體而言,影像分析技術應用於河川水位即時動態量測技術具可行性,且其量測所得水位資料據可靠度。
謝誌 I
摘要 III
Abstract V
目錄 VII
表目錄 XII
圖目錄 XIII
照片目錄 XVII
符號表 XIX
第壹章 前言 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究流程 3
第貳章 文獻回顧 6
2.1 台灣地區通用水位計 6
2.1.1 接觸式水位計 6
2.1.2 非接觸式水位計 8
2.2 影像於水位觀測之應用 10
2.3 影像辨識程式 11
2.4 影像分析 13
2.4.1 車牌影像處理 14
2.4.2 影像辨識流程 16
第叄章 影像處理原理與技術 18
3.1 濾除雜訊 18
3.1.1 空間域法(spatial domain) 19
3.1.2 頻率域方法(frequency domain) 22
3.2 灰階轉換 23
3.3 影像二值化 24
3.3.1 全域式方法 26
3.3.2 像素式局部適應性方法 26
3.4 邊緣偵測 30
3.4.1 Sobel邊緣偵測法 31
3.4.2 型態梯度邊緣偵測(Laplacian 運算法) 33
3.5 直線偵測-霍氏轉換 35
3.6 直線內插法求得水位 36
第肆章 研究方法 38
4.1 室內試驗設備及佈置 38
4.1.1 試驗設備 38
4.1.2 Matlab軟體介紹 42
4.2 靜水試驗 43
4.2.1 試驗規劃 43
4.2.2 試驗條件 45
4.2.3 試驗步驟 46
4.3 動態水流試驗 48
4.3.1 試驗規劃 48
4.3.2 試驗條件 50
4.3.3 試驗步驟 51
4.4 模擬降雨試驗 52
4.4.1 試驗規劃 52
4.4.2 試驗條件 55
4.4.3 試驗步驟 56
4.5 野外試驗 57
4.5.1 野外試驗地點 57
4.5.2 設備與機具 58
4.5.3 施工步驟與方法 60
4.6 影像分析 65
4.6.1 影像擷取與交錯去除 65
4.6.2 雜訊去除(平滑濾波器) 66
4.6.3 灰階轉換 68
4.6.4 二值化 69
4.6.5 邊緣偵測 72
4.6.6 水位高度判斷 74
第伍章 結果分析與討論 75
5.1 高解析度與低解析度相機之水位數據比較 75
5.2 二值化方法之數據比較 78
5.2.1 二元影像二值化 80
5.2.2 Matlab函數im2bw 81
5.3 邊緣偵測方法之比較 81
5.3.1 型態梯度邊緣偵測 83
5.3.2 Soble邊緣偵測 84
5.4 動態水流之影像處理分析 85
5.5 影像處理於模擬降雨試驗分析 88
5.6 影像分析於現地測試 91
第陸章 結論與建議 96
6.1 結論 96
6.2 建議 97
參考文獻 98
附錄一 102
附錄二 107
附錄三 110
附錄四 113
附錄五 121
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