hydrophysicsФундаментальная и прикладная гидрофизикаFundamental and Applied Hydrophysics2073-66732782-5221St. Petersburg Research Center of the Russian Academy of Sciences10.59887/fpg/p112-6ptf-fh5rhydrophysics-674Research ArticleТЕХНИЧЕСКАЯ ГИДРОФИЗИКАTECHNICAL HYDROPHYSICSКачественные оценки возможности восстановления профиля волнения по модельным стереоизображениям круга СнеллиусаQualitative estimation of modeled Snell’s window stereo imagery for wind wave profile retrievalМольковА. А.MolkovA. A.

119017, Пыжевский пер., д. 3, Москва; 603950, ул. Ульянова, д. 46, Нижний Новгород

119017, Pyzhevsky Per., 3, Moscow; 603950, Ulyanov Str., 46, Nizhny Novgorod

a.molkov@inbox.ruИнститут физики атмосферы им. А.М. Обухова, РАН; Институт прикладной физики, РАНРоссияA.M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences; Institute of Applied Physics, Russian Academy of SciencesRussian Federation2022010420221513347Copyright © Мольков А.А., 20222022Мольков А.А.Molkov A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://hydrophysics.spbrc.ru/jour/article/view/674

На качественном уровне рассмотрены возможности использования оптических стереоизображений морской поверхности, зарегистрированных из-под воды, применительно к задаче дистанционной диагностики волнения. Задача реализована в численном эксперименте с использованием модели стереоизображения круга Снеллиуса (подводного изображения небосвода) для заданного рельефа морской поверхности. Проанализировано влияние параметров фотокамеры, геометрии наблюдения, освещения и волнения на качество построения карт диспарантности (смещения), необходимых для восстановления дальностей до визируемых элементов морской поверхности. Сформулированы рекомендации по методике проведения натурного эксперимента с целью апробации предложенного метода.

On a qualitative level, the possibilities of using optical stereo images of the sea surface, registered from under the water, are considered in relation to the problem of remote diagnostics of waves. The task is implemented in a numerical experiment using a stereo image model of the Snell’s window (underwater image of the sky) for a given relief of the sea surface. The influence of the camera parameters, observation geometry, illumination and excitement on the quality of constructing disparity maps, necessary to restore the distances to the sighted elements of the sea surface, is analyzed. Recommendations on the methodology of a full-scale experiment in order to test the proposed method are formulated.

дистанционное зондированиеподводное видениестереовидениедиспарантностьизображение морской поверхностикруг Снеллиусаветровое волнениеуклоны поверхностиremote sensingunderwater imagerystereo imagerydisparitySnell’s windowsea roughnesswind wavesИсследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-35-60034The reported study was funded by RFBR, project number 19-35-60034ReferencesCox C., Munk W. Measurements of the Roughness of the Sea Surface from Photographs of the Sun Glitter// Journal of the Optical Society of America. 1954. Nо 44. P. 838–850.Cox C., Munk W. Measurements of the Roughness of the Sea Surface from Photographs of the Sun Glitter. Journal of the Optical Society of America. 1954, 44, 838–850.Баханов В.В., Демакова А.А., Кориненко А.Е., Рябкова М.С., Титов В.И. Оценка спектров ветровых волн с длинами волн от сантиметров до метра по изображениям поверхности моря // Морской гидрофизический журнал, 2018. Т. 34, № 3. С. 192–205. doi: 10.22449/0233-7584-2018-3-192-205Bakhanov V.V., Demakova A.A., Korinenko A.E., Ryabkova M.S., Titov V.I. Estimation of the wind wave spectra with centimeters-to-meter lengths by the sea surface images. Physical Oceanography [e-journal]. 2018, 25(3), 177–190. doi: 10.22449/1573-160X-2018-3-177-190Kudryavtsev V., Yurovskaya M., Chapron B., Collard F., Donlon C. Sun glitter imagery of ocean surface waves. Part 1: Directional spectrum retrieval and validation // Journal of Geophysical Research: Oceans 122. 2017. No 2. P. 1369–1383. doi: 10.1002/2016JC012425Kudryavtsev V., Yurovskaya M., Chapron B., Collard F., Donlon C. Sun glitter imagery of ocean surface waves. Part 1: Directional spectrum retrieval and validation. Journal of Geophysical Research: Oceans. 122, 2017, 2, 1369–1383.Banner M.L., Jones S.F., Trinder J.C. Wavenumber spectra of short gravity waves // Journal of Fluid Mechanics. 1989. Vol. 198. P. 321–344. doi: 10.1017/S0022112089000157doi: 10.1002/2016JC012425 4. Banner M.L., Jones S.F., Trinder J.C. Wavenumber spectra of short gravity waves. Journal of Fluid Mechanics. 1989, 198, 321–344. doi: 10.1017/S0022112089000157Shemdin O.H., Tran H.M. Measuring Short Surface Waves with Stereography // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1992. Vol. 58. P. 311–316.Shemdin O.H., Tran H.M. Measuring Short Surface Waves with Stereography. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1992, 58, 311–316.Benetazzo А. Measurements of short water waves using stereo matched image sequences // Coastal Engineering. 2006. Vol. 53, No 12. P. 1013–1032. doi: 10.1016/j.coastaleng.2006.06.012Benetazzo А. Measurements of short water waves using stereo matched image sequences. Coastal Engineering. 2006, 53, 12, 1013–1032. doi: 10.1016/j.coastaleng.2006.06.012Косник М.В., Дулов В.А., Малиновский В.В., Смолов В.Е., Погребной А.Е. Оценка двумерных пространственных спектров коротких волн с помощью стереофотосъемки // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа, 2009, № 19. С. 401–414.Kosnik M.V., Dulov V.A., Malinovskij V.V., Smolov V.E., Pogrebnoj A.E. Estimation of two-dimensional spatial spectra of short waves using stereo photography. Ekologicheskaya Bezopasnost’ Pribrezhnoj i Shel’fovoj Zon i Kompleksnoe Ispol’zovanie Resursov Shel’fa. 2009, 19, 401–414 (in Russian).Мольков А.А., Долин Л.С. Определение характеристик ветрового волнения по подводному изображению морской поверхности // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2012. Т. 48, № 5. С. 617–630.Molkov A.A., Dolin L.S. Determination of wind roughness characteristics based on an underwater image of the sea surface. Izvestiya. Atmospheric and Oceanic Physics. 2012, 48, 552–564. doi: 10.1134/S0001433812050088Molkov A.A. Retrieval of slope spectrum of sea roughness by Snell’s window imagery: theory and numerical experiment (one-dimensional sea roughness) // Proceedings SPIE11529, Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, Coastal Waters, and Large Water Regions 2020, 115290C. doi: 10.1117/12.2573949Molkov A.A. Retrieval of slope spectrum of sea roughness by Snell’s window imagery: theory and numerical experiment (one-dimensional sea roughness). Proc. SPIE11529, Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, Coastal Waters, and Large Water Regions 2020, 115290C. doi: 10.1117/12.2573949Мольков А.А., Долин Л.С. Определение дисперсии уклонов взволнованной водной поверхности по размытию границы круга Снеллиуса // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2013. Т. 49, № 5. С. 615–626. doi: 10.7868/S0002351513050076Molkov A.A., Dolin L.S. Determination of the variance of rough water surface slopes be the distortions of Snell’s circle boundary. Izvestiya. Atmospheric and Oceanic Physics. 2013, 49 (5), 567—577. doi: 10.1134/S0001433813050071Vieira G. d. S. et al. Stereo Vision Methods: From Development to the Evaluation of Disparity Maps // 2017 Workshop of Computer Vision (WVC). 2017. P. 132–137. doi: 10.1109/WVC.2017.00030Vieira G. d. S. et al. Stereo Vision Methods: From Development to the Evaluation of Disparity Maps. 2017 Workshop of Computer Vision (WVC). 2017, 132–137. doi: 10.1109/WVC.2017.00030MatLab. Block Matching. URL: https://nl.mathworks.com/help/vision/ref/blockmatching.html (дата обращения: 31.08.2021).MatLab. Block Matching. URL: https://nl.mathworks.com/help/vision/ref/blockmatching.html (date of access: 31.08.2021).MatLab. Semi-Global Matching. URL: https://nl.mathworks.com/help/vision/ref/disparitysgm.html (дата обращения: 31.08.2021).MatLab. Semi-Global Matching. URL: https://nl.mathworks.com/help/vision/ref/disparitysgm.html (date of access: 31.08.2021).Долин Л.С., Левин И.М. Справочник по теории подводного видения. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1991.Dolin L.S., Levin I.M. Theory of underwater vision. Leningrad, Gidrometeoizdat, 1991, 230 p. (in Russian).Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, 2004. 700 p. doi: 10.1017/S0263574700223217Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. Cambridge University Press, 2004. 700 p. doi: 10.1017/S0263574700223217

The authors declare that there are no conflicts of interest present.