Hidrológiai Közlöny, 2019 (99. évfolyam)
2019 / 4. szám
Szilágyi M. és társai: Légi felvételezés alkalmazhatósága sekély tavi növényzetfoltok hidrodinamikai hatásainak meghatározására 55 2. Tájékozás: az azonosított nyomjelzők képi koordinátáinak átszámítása EOV (Egységes Országos Vetületi) koordinátarendszerbe. E transzformációt a következő szakaszban részletesebben leírjuk. 3. A pontok párosítása: e lépés során az azonosított pontokat követjük végig a képkockák között, mégpedig egyszerűen úgy, hogy az adott képen lévő ponthoz a következő képen lévő legközelebbi pontot rendeljük hozzá. Az 1. lépésben a képeken a nyomjelzők és az illesztőpontok középpontját az úgynevezett Laplace-Gauss-szűrővel (LoG) (Gonzalez és társai 2004, MathWorks 2019) detektáljuk. Ehhez egy Laplace-Gauss-i függvény létrehozása szükséges a kép raszterfelbontásában, ami két paramétert igényel. E függvény alkalmazása során azt a tulajdonságot használjuk ki, hogy a nyomjelzőkről készült felvétel színeloszlása az általunk definiált függvényhez hasonló. A szűrő futtatása előtt egy HSV-maszkkal szűkítettük a keresési területet, amellyel a színárnyalat, a színtelítettség és a világosság értékekre szabható meg határérték. Amellett, hogy a maszk a számítási időt is csökkentette, hatására a hibás találatok száma is kevesebb lett. ÉRZÉKENYSÉGVIZSGÁLAT A képfeldolgozásnak több olyan paramétere volt, amely értékét előzetesen, iteratív teszteléssel állapítottuk meg: az időbeli felbontás, az algoritmus 1. lépésében a LoG-szűrő paraméterei, a 2. lépésben figyelembe vett illesztőpontok száma, végül a 3. lépésben a maximális keresési távolság. Az alábbiakban ezek közül az időbeli felbontás, illetve a kép —> EOV transzformáció hatásának érzékenység-vizsgálatát ismertetjük. Az időbeli felbontás hatása A kamera másodpercenként 30 képet rögzített, de a feldolgozás ezzel a képfrekvenciával elfogadhatatlanul számításigényes lett volna. Ennél a tavi alkalmazásnál nem is igényeltünk ilyen részletes felbontást. Kérdés, hogy mennyire ritkítható a feldolgozott képkockák időköze ahhoz, hogy ez a nyomvonalak részletességét és pontosságát még ne rontsa el számottevően. Ennek megválaszolására három időfelbontásra (1, 4 ill. 10 fps) végeztünk érzékenységvizsgál atot. Az 1. lépést végrehajtó algoritmus történetesen olyan, hogy a nyomjelzők középpontját egész raszterkoordinátákkal határozza meg. Ez a diszkretizáció a transzformáció után végül megjelenik a földi koordinátákban is, és így korlátozza a síkbeli felbontóképességet, ami a 4. ábraán jól tetten érhető. A 10 fps-sel meghatározott nyomvonalak 2 px szélességéből következik, hogy a helyzetmeghatározást a feldolgozás időfelbontásától függetlenül mintegy 1 px amplitúdójú, gyorsan ingadozó zaj terheli. A c) panel alapján megállapítható, hogy a vizsgált legsűrűbb, 10 fps feldolgozással a nyomjelzők egy képpontnál kisebb utat tesznek meg két kép között. Mindennek az a következménye, hogy a nyomjelzőkkel a néhány cm-es amplitúdójú elmozdulásokat nem lehet leképezni. A 10 fps vagy ennél sűrűbb időfelbontás tehát nem tár fél arányosan több részletet a 4 és 1 fps időközű feldolgozásnál, de megfelelő hibakiegyenlítő eljárással kombinálva alkalmas lehet a lomhább mozgásösszetevők képpont alatti térfelbontására. 4. ábra. Öt nyomjelző egymást követő helyzeteinek helyszínrajzi részlete EOV koordinátarendszerben, három különböző időfelbontás alkalmazásával: a) 1 fps, b) 4 fps, c) 10 fps. A panelek mérete 7 x 10,5 méter Figure 4. Plan view of the subsequent positions offive tracer particles in EOV coordinate system, derived using different frame rates: a) 1 fps, b) 4 fps, c) 10 fps. Size of panels is 7 x 10,5 metres A minimális időfelbontást a nyomvonalak kívánt részletessége mellett a pontok párosítása is korlátozza. Nevezetesen, ha nagy az elmozdulás az egymás utáni képeken, akkor az egymáshoz közel érő pontokat a párosító lépés nagyobb arányban azonosítja helytelenül, ezáltal sok esetben a nyomvonalak egymással kereszteződve folytatódnak. A vizsgáltak közül ez a jelenség az 1 fps időfelbontás mellett már hangsúlyossá vált. A 4. ábra a) panelén a két bal oldali nyomvonal például olyan közel került egymáshoz, hogy fennállt a veszélye a felcserélésnek (persze ahhoz az is kell, hogy ugyanakkor legyenek a nyomvonalak találkozása helyén a jelzőpontok). A 4 fps időfelbontás elfogadható kompromisszumnak bizonyult a tesztelés során, így a későbbiekben is ezt használtuk. Ez az optimum azonban más alkalmazásoknál egyedileg vizsgálandó, hiszen függ a mérés körülményeitől és a mért áramlási mező frekvenciaspektrumától. Kellően finom felbontású és pontosságú helymeghatározás esetén akár a szél keltette rövid hullámzáshoz köthető, tavainkban 0,5-1 Hz-es frekvenciájú mozgás is detektálható lenne. A Shannon-Nyquist-féle mintavételezési elv szerint ebben az esetben legalább kétszeres sűrűségű, azaz éppen 4 fps vagy ennél finomabb időfelbontással kell feldolgozni
