[发明专利]一种城乡黑臭水体黑度评价方法

说明书

本发明提供一种城乡黑臭水体黑度评价方法，包括以下步骤：步骤一：获取黑臭水体河道的RGB空间的彩色图像；步骤二：将所述河道图像的RGB空间的彩色图像转化为HSV颜色空间；步骤三：以K‑均值聚类法对所述HSV颜色空间进行图像主颜色特征提取；步骤四：进行主颜色排序，返回图像RGB数据；步骤五：引入灰度模型计算主颜色灰度值Gray；步骤六：分析其R/G/B三颜色通道与黑色的靠近程度，判断水体发黑状况。本发明能够对水体发黑以及发黑程度进行判断的独立评价方法，从而提高对水体的发黑程度的评价精确度。

技术领域

本发明涉及环境保护技术领域，尤其涉及一种城乡黑臭水体黑度评价方法。

背景技术

由于我国城市发展速度不断加快，全国存在295个地级及以上城市中有2869条河道出现严重的水体黑臭现象。水体黑臭直接导致水中一些生物死亡，河道发臭严重影响周边居民的身体健康，同时河道发黑将影响城市美观，长时间存在还会降低城市生态环境质量，黑臭水体必须进行治理与消除。在治理与消除过程中，必须采用有效的方法快速筛选出黑臭水体，在治理过程中，同样需要对黑臭水体的动态变化进行实时分类评估，以评估修复治理效果。因此，水体黑臭的评价方法对黑臭水体治理与水质改善尤为重要。

目前存在的评价方法大都不能有效的判断出水体黑臭相对独立的情况，且不同评价方法的评价结果也会有很大差异。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术存在的缺陷，提供一套能够对水体发黑以及发黑程度进行判断的独立评价方法，以此对水体的发黑程度进行准确评价。

一种城乡黑臭水体黑度评价方法，包括以下步骤：

步骤一：获取黑臭水体河道的RGB空间的彩色图像；

步骤二：将所述河道图像的RGB空间的彩色图像转化为HSV颜色空间；

步骤三：以K-均值聚类法对所述HSV颜色空间进行图像主颜色特征提取；

步骤四：进行主颜色排序，返回图像RGB数据；

步骤五：引入灰度模型计算主颜色灰度值Gray；

步骤六：分析其R/G/B三颜色通道与黑色的靠近程度，判断水体发黑状况。

进一步地，如上所述的城乡黑臭水体黑度评价方法，所述步骤一包括：选择合适的河道监测断面，以统一的角度和光线进行拍照获取黑臭河道RGB空间的彩色图像。

进一步地，如上所述的城乡黑臭水体黑度评价方法，所述选择合适的河道监测断面，包括：选取存在城市废水排放的区域作为监测断面，且尽量选择水流平稳的河段；并且确定点位后，拍照避开水体杂质较多的区域来获取水面照片。

进一步地，如上所述的城乡黑臭水体黑度评价方法，所述步骤二包括：

首先，将r，g，b归一化为0到1之间的数，从归一化的r，g，b值计算h，s，v值的快速变换方法如下：

v＝max(r,g,b)

即v取归一化的r,g,b值中的最大值；

令mid＝v-min(r,g,b)

即mid为归一化的r,g,b最大值与最小值的差值；

令

则

进一步地，如上所述的城乡黑臭水体黑度评价方法，所述步骤三包括：

步骤31：确定聚类数目和初始聚类中心点；

步骤32：遍历图像中各像素点HSV并计算到各聚类中心点的欧式距离；

步骤33：选出距离最小的像素集，然后将中心点移动至当前集群的中心；