基于图像处理的污水排放色度检测方法研究

发布时间：2021-12-17 18:13

　　随着高清摄像技术在计算机视频监控应用中的迅速发展,图像信息来源不断扩大,数字图像处理技术的应用日益广泛,在经济发展、环境保护中起着重要的作用。国家制定的《污水综合排放标准》中色度是控制水污染,保护自然环境中水质良好状态的主要指标之一。目前对水质色度的检测存在成本较高、操作复杂和检测时间滞后的问题。本论文的第一部分工作是应用图像处理中的背景差分法、滤波处理和阈值求取与判断等,对视频监控中的排水口排放情况进行判断。结果表明,背景差分法能够有效地对图像中受污染的范围进行识别,并通过使用最大类间方差法获取阈值进行判断排放情况,再进行色度检测,其识别的准确率达到70.71%,识别的平均耗时为5.1093s。第二部分工作是分析色度测量的基本原理与图像识别技术间的联系,提出基于图像识别技术的色度检测的流程。对图像采用颜色矩的特征提取方法进行色度检测,其识别的准确率达到95.48%,识别的平均耗时为0.9685s。得到基于颜色矩的特征提取方法比最大类间方差法提取有较好的识别准确率,但实际计算工作量较大。论文的第三部分工作是为了解决前面两种色度检测方法存在的问题,我们尝试利用卷积神经网络进行色度分类识别... 

【文章来源】：广东技术师范大学广东省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

污水排放造成河流污染

、农业发展、医学研究、安全防御了工作效率。研究现状一项重要的检测指标。通过水体的有机物或无机物等的含量，对水质下两种方法：采集水样样本，使用实验室色度检色度检测仪一般价格在 2 千到 5 万德国的 Lovibond ET7240、天津津]。一般的测量范围在 0-500PCU，≤±2%（满量程）。利用该方法进行进口检测设备相对于国产检测设见的色度检测仪。

图 2-1 CIE1931 标准色度系统色度图1976L*a*b*颜色空间是比 RGB 颜色空间更具有线非线性关系更是模仿了人眼视觉的非线性特征。空间的位置，其中 a*、b*与色度、饱和度的感觉颜色空间模型。


本文编号：3540666