水中絮体影像分形模式识别方法

摘要

水中絮体影像分形模式识别方法，它涉及一种水处理检测方法。为了解决常规絮体形态测定方法无法准确识别絮凝图像中的絮体影像、计算所获得的分形维数可信度低的问题。本发明的步骤是：利用区域偏差值P来选择絮体区域分割阀值T，根据区域灰度标准偏差值B来自动判断絮体区域，最终采用相关系数值R²作为筛选絮体颗粒影像的量化指标。本发明根据水中絮体具有分形特征这一特点，利用表征絮凝灰度图象中絮体影像之间相似分形特征的相关系数值R²作为筛选絮体颗粒影像的量化指标，具有准确度高、能最大限度地保持原图像的重要特征、抗干扰能力强等优点，可以为水处理絮凝领域理论研究提供全新的观念、手段，对环境保护和人民卫生健康作出贡献。

主权项

1、水中絮体影像分形模式识别方法，其特征在于所述方法是通过以下步骤实现的：(1)取采集到的絮凝图像；(2)将采集到的絮凝图像转换为256级絮凝灰度图象；(3)对絮凝灰度图象进行尺寸标定，得到絮凝灰度图象上单个象素点相当实际物理尺寸的X轴标尺和Y轴标尺；(4)取絮凝灰度图像的平均灰度值μ；(5)取絮凝灰度图像的灰度最大值μmax；(6)取絮凝灰度图像的灰度最小值μmin；(7)定义絮凝灰度图像的阀值Tk＝μmin+k，循环变量k＝0～U，U＝μmax-μmin；(8)令上述循环变量k＝0，并执行下一步；(9)用阀值Tk＝μmin+k把絮凝灰度图像分割成两组R1和R2，其中R1为灰度值大于阀值Tk的像素点区域，R2为灰度值小于等于阀值Tk的像素点区域；并且分别取区域R1和R2的灰度均值μ1和μ2；(10)以区域R1所含像素点数W1对整幅絮凝灰度图像所含像素点数W的百分比作为区域R1分布概率F1，公式为：F1＝(W1/W)×100；(11)以区域R2所含像素点数W2对整幅絮凝灰度图像所含像素点数W的百分比作为区域R2分布概率F2，公式为：F2＝(W2/W)×100；(12)计算区域偏差值Pk，公式为：Pk＝F1×(μ1-μ)2+F2×(μ2-μ)2；(13)令循环变量k加1，并执行下一步；(14)判断k是否大于U，若k不大于U，则返回到第9步骤的开始处；若k大于U，则执行下一步；(15)比较区域偏差值P0、P1、…、Pk、…、PU，取区域偏差最大值对应的阀值作为絮体区域分割阀值T；(16)用絮体分割阀值T把絮凝灰度图像分割成两组RT1和RT2，其中RT1 为灰度值大于阀值T的像素点区域，RT2为灰度值小于等于阀值T的像素点区域；(17)取区域RT1和RT2的灰度标准偏差值B1和B2进行比较，将灰度标准偏差值B较大的区域作为絮体区域，并且对絮体区域内的颗粒从1到n进行编号，其中n为絮体区域内的颗粒总数；(18)取絮体区域内每个颗粒投影面积Ai的自然对数值lnAi，其中i＝1至n；(19)取絮体区域内每个颗粒长轴Li的自然对数值lnLi；(20)令上述絮体区域内的n个颗粒为被测对象，并执行下一步；(21)根据被测对象的lnAi和lnLi的直线关系用最小二乘法进行拟和求得直线方程为：lnA＝DflnL+E，lnA、lnL为直线方程的y变量和x变量，同时取得直线方程的相关系数值R2，E为直线的截距，Df为直线斜率；(22)取相关系数值R2进行比较；(23)判断R2是否大于等于0.9；(24)如果相关系数值R2小于0.9，则计算被测对象中每个颗粒的长轴偏差ΔLi，公式为：ΔLi＝[(1nAi-E)/Df-lnLi]2，去除长轴偏差ΔLi最大的颗粒，并将剩余的颗粒作为被测对象，然后返回到第21步骤的开始处；(25)如果相关系数值R2大于等于0.9，则此时剩下的颗粒即为最终从絮凝灰度图象中分离出来的絮体。