[发明专利]一种珊瑚礁健康状况智能评估方法

权利要求书

1.一种珊瑚礁健康状况智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.通过水下摄像机采集珊瑚礁区彩色图像，对图像进行预处理，提高图像质量；

S2.构建图像增强分类模型，通过对图像进行增强，提高分类精度，识别出采集图像中的珊瑚种类；

S3.将珊瑚覆盖率、珊瑚健康指数和该区域所有珊瑚平均颜色分数作为珊瑚礁健康状况的评价指标，得到珊瑚礁健康状况的综合得分。

2.根据权利要求1所述的一种珊瑚礁健康状况智能评估方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

S11.利用水下摄像机采集珊瑚礁区图像，对图像进行预处理，提高图像质量；水下摄像机采集的珊瑚图像为彩色图像，对珊瑚图像s(i，j)进行分析，将彩色图像看作R、G、B三个独立通道的二维像素点阵，(i，j)表示二维像素点阵的行和列，三个通道的灰度图像为s_R(i，j)、s_G(i，j)、s_B(i，j)，彩色图像在不同的颜色通道中完成灰度图像的处理；在每个颜色通道中，每个像素对应着相应的感光元件对红绿蓝光线的响应值，从而将彩色图像转化为三幅灰度图像；

将原始图像采用带有颜色恢复因子的多尺度同态滤波算法进行处理：

其中，S_l(i，j)表示处理后的图像第l通道的二维像素点阵，l∈{R，G，B}，s_l(i，j)表示原始图像第l通道的二维像素点阵，N表示尺度数量，W_n是第n个尺度对应的权值，n∈N，F_n(i，j)表示第n个尺度对应的高斯核函数；

S12.然后对图像通过扩散滤波方法进行去噪，首先引入时间算子t，表示降噪与扩散持续时间有关：

S_l(i，j)＝I₀＝I(i，j，0)

其中，I₀表示初始时刻的图像信号；计算t时刻的图像信号的偏导：

其中，div表示散度算子，表示图像梯度的扩散方程，为梯度算子，表示梯度幅值，k表示梯度阈值，当图像梯度远大于梯度阈值k时，扩散方程趋于0；当图像梯度远小于梯度阈值k时，扩散方程趋于1；原图像I₀作为一种媒介，以非恒定的速度在图像上扩散，其扩散所经过的区域逐渐形成一系列的平滑图像I(i，j，t)。