[发明专利]一种综合智能水质识别方法

权利要求书

1.一种综合智能水质识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取待检测水域中不同状态和颜色时的图像得到样本图像；

2)对所述样本图像进行颜色识别，并对识别后的图像进行水质颜色分类；

3)将分类后的图像分别进行纹理特征提取，得到图像的纹理特征数据，并对每类图像中的所有图形的纹理特征数据取平均值，得到一组纹理特征数据模型；

4)获取所述待检测水域中水质监测区域的原始视频数据，从原始视频数据中提取出图像数据，并对所述图像数据进行单帧处理得到单帧图像，并对所述单帧图像进行取样，提取出待检测水样图像；

5)对所述待检测水样图像进行步骤2)和步骤3)处理，得到待检测水样图像的纹理特征数据；

6)采用欧氏距离分类法并根据所述纹理特征数据模型对所述待检测水样图像的纹理特征数据进行分类识别。

2.根据权利要求1所述的综合智能水质识别方法，其特征在于，步骤2)中对样本图像进行颜色识别的方法为：

2-1)预定义每种颜色对应的HSV三个分量的范围，得到一预定义模型，并将预定义模型储存到处理器中；

2-2)将样本图像由RGB模式转换为HSV模式，转换公式如下，

V＝MAX

其中，MAX、MIN取自RGB三个分量，最大的为MAX，最小的为MIN；

2-3)将样本图像转换后的H、S、V三个分量输入处理器，与所述预定义模型进行比对，处理器输出比对结果。

3.根据权利要求2所述的综合智能水质识别方法，其特征在于，所述的预定义模型如下：

4.根据权利要求1所述的综合智能水质识别方法，其特征在于，步骤3)包括：

3-1)对分类后的图像的RGB各分量进行灰度化处理；得到灰度图象；

3-2)将所述灰度图象进行灰度级压缩，将灰度降到16级；

3-3)计算压缩后的灰度图象中能量、熵、惯性矩和相关性这四个参数的均值和标准差，距离取为1，角度取0°、45°、90°和135°，生成灰度图像的共生矩阵；

3-4)将共生矩阵进行归一化处理，得到八维纹理特征数据；

3-5)对每类图像中的所有图形的八维纹理特征数据取平均值，得到一组八维纹理特征数据模型，储存到处理器中。

5.根据权利要求4所述的综合智能水质识别方法，其特征在于，步骤3-1)中的RGB各分量灰度化处理比例分别为0.3，0.59，0.11。

6.根据权利要求1所述的综合智能水质识别方法，其特征在于，步骤6)包括：

计算所述待检测水样图像的纹理特征数据与所述纹理特征数据模型中某一类图像的纹理特征数据的欧氏距离d，设置一分界值d₀，当d＜d0时，属于这一类图像，否则，不属于这一类图像。

7.根据权利要求6所述的综合智能水质识别方法，其特征在于，欧式距离d₁的计算公式为：

d＝sqrt(∑(x_i1-x_i2)²)

其中，d表示两个n维向量a(x₁₁，x₂₁，，...，x_n1)与b(x₁₂，x₂₂，...，x_n2)间的欧氏距离。

8.根据权利要求7所述的综合智能水质识别方法，其特征在于：分界值d₀取0.5。