專(zhuān)利名稱(chēng)：水中絮體影像分形模式識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域，涉及一種水處理檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
水處理生產(chǎn)過(guò)程中，絮凝過(guò)程的完善程度直接影響著后續(xù)處理如沉淀、過(guò)濾等工藝單元的處理效果。由于水中絮體結(jié)構(gòu)具有復(fù)雜、易碎和不規(guī)則的特性，因而對(duì)絮凝過(guò)程的研究一直缺乏適用的方法。絮凝形態(tài)學(xué)是研究絮凝過(guò)程中溶液中膠粒和絮凝劑的形態(tài)特征及對(duì)絮凝過(guò)程與絮凝效果影響規(guī)律的一門(mén)新的絮凝學(xué)理論分支。它認(rèn)為在膠體溶液中，膠體顆粒和絮凝劑有著多種多樣的形態(tài)特征，而這些形態(tài)因素是決定絮凝過(guò)程和絮凝效果的重要因素。目前水中絮體形態(tài)的測(cè)定多采用影像法，即通過(guò)圖像采集設(shè)備采集一定視場(chǎng)面積內(nèi)多個(gè)絮體的靜止影像結(jié)構(gòu)，運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖像處理軟件分析拍攝的絮體圖像，測(cè)得絮體的各種形態(tài)特征參數(shù)。為了將絮體從所獲得的絮凝圖像區(qū)域中分離出來(lái)，通常采用人工經(jīng)驗(yàn)或迭代式閥值圖像分割方法，該方法無(wú)法對(duì)復(fù)雜的相互粘連或孔隙較多的松散絮體進(jìn)行準(zhǔn)確自動(dòng)識(shí)別，且受環(huán)境光源條件影響較大，因而導(dǎo)致提取的絮體形態(tài)特征與真實(shí)值相差較遠(yuǎn)，計(jì)算所獲得的分形維數(shù)可信度很低，致使試驗(yàn)數(shù)據(jù)規(guī)律模糊，試驗(yàn)結(jié)果千差萬(wàn)別，給研究工作帶來(lái)很大困難。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決常規(guī)絮體形態(tài)測(cè)定方法無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別絮凝圖像區(qū)中的絮體、計(jì)算所獲得的分形維數(shù)可信度低的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種水中絮體影像分形模式識(shí)別方法，它具有準(zhǔn)確度高、能最大限度地保持原圖像的重要特征、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，將其應(yīng)用在水處理絮凝研究工作中，可促進(jìn)絮凝投藥工藝的優(yōu)化控制，具有很高的社會(huì)與經(jīng)濟(jì)效益。本發(fā)明的方法通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)(1)取采集到的絮凝圖像；(2)將采集到的絮凝圖像轉(zhuǎn)換為256級(jí)絮凝灰度圖象；(3)對(duì)絮凝灰度圖象進(jìn)行尺寸標(biāo)定，得到絮凝灰度圖象上單個(gè)象素點(diǎn)相當(dāng)實(shí)際物理尺寸的X軸標(biāo)尺和Y軸標(biāo)尺；(4)取絮凝灰度圖像的平均灰度值μ；(5)取絮凝灰度圖像的灰度最大值μmax；(6)取絮凝灰度圖像的灰度最小值μmin；(7)定義絮凝灰度圖像的閥值Tk＝μmin+k，循環(huán)變量k＝0～U，U＝μmax-μmin；(8)令上述循環(huán)變量k＝0，并執(zhí)行下一步；(9)用閥值Tk＝μmin+k把絮凝灰度圖像分割成兩組R1和R2，其中R1為灰度值大于閥值Tk的像素點(diǎn)區(qū)域，R2為灰度值小于等于閥值Tk的像素點(diǎn)區(qū)域；并且分別取區(qū)域R1和R2的灰度均值μ1和μ2；(10)以區(qū)域R1所含像素點(diǎn)數(shù)Wi對(duì)整幅絮凝灰度圖像所含像素點(diǎn)數(shù)W的百分比作為區(qū)域R1分布概率F1，公式為F1＝(W1/W)×100；(11)以區(qū)域R2所含像素點(diǎn)數(shù)W2對(duì)整幅絮凝灰度圖像所含像素點(diǎn)數(shù)W的百分比作為區(qū)域R2分布概率F2，公式為F2＝(W2/W)×100；(12)計(jì)算區(qū)域偏差值Pk，公式為Pk＝F1×(μ1-μ)2+F2×(μ2-μ)2；(13)令循環(huán)變量k加1，并執(zhí)行下一步；(14)判斷k是否大于U，若k不大于U，則返回到第9步驟的開(kāi)始處；若k大于U，則執(zhí)行下一步；(15)比較區(qū)域偏差值P0、P1、...、Pk、...、PU，取區(qū)域偏差最大值對(duì)應(yīng)的閥值作為絮體區(qū)域分割閥值T；(16)用絮體分割閥值T把絮凝灰度圖像分割成兩組RT1和RT2，其中RT1為灰度值大于閥值T的像素點(diǎn)區(qū)域，RT2為灰度值小于等于閥值T的像素點(diǎn)區(qū)域；(17)取區(qū)域RT1和RT2的灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B1和B2進(jìn)行比較，將灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B較大的區(qū)域作為絮體區(qū)域，并且對(duì)絮體區(qū)域內(nèi)的顆粒從1到n進(jìn)行編號(hào)，其中n為絮體區(qū)域內(nèi)的顆?？倲?shù)；(18)取絮體區(qū)域內(nèi)每個(gè)顆粒投影面積Ai的自然對(duì)數(shù)值lnAi，其中i＝1至n；(19)取絮體區(qū)域內(nèi)每個(gè)顆粒長(zhǎng)軸Li的自然對(duì)數(shù)值lnLi；(20)令上述絮體區(qū)域內(nèi)的n個(gè)顆粒為被測(cè)對(duì)象，并執(zhí)行下一步；(21)根據(jù)lnAi和lnLi的直線關(guān)系用最小二乘法進(jìn)行擬和求得直線方程為lnA＝DflnL+E，lnA、lnL為直線方程的y變量和x變量，同時(shí)取得直線方程的相關(guān)系數(shù)值R2，E為直線的截距，Df為直線斜率；(22)取相關(guān)系數(shù)值R2進(jìn)行比較；(23)判斷R2是否大于等于0.9；(24)如果相關(guān)系數(shù)值R2小于0.9，則計(jì)算絮體區(qū)域內(nèi)每個(gè)顆粒的長(zhǎng)軸偏差ΔLi，公式為ΔLi＝[(lnAi-E)/Df-lnLi]2，去除長(zhǎng)軸偏差ΔLi最大的顆粒，并將剩余的顆粒作為被測(cè)對(duì)象，然后返回到第21步驟的開(kāi)始處；(25)如果相關(guān)系數(shù)值R2大于等于0.9，則此時(shí)剩下的顆粒即為最終從絮凝灰度圖象中分離出來(lái)的絮體。
在分形理論中，表征自相似性結(jié)構(gòu)的重要參數(shù)是分形維數(shù)，它是對(duì)自相似性結(jié)構(gòu)復(fù)雜性的一種量度。分形維數(shù)是一種標(biāo)度獨(dú)立的參數(shù)，與儀器的分辨率或取樣標(biāo)度無(wú)關(guān)，它可以通過(guò)某一標(biāo)度下的測(cè)量來(lái)表征二維圖像在所有標(biāo)度下的特性。大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)水中絮體具有明顯的分形特征，即在同一幅絮凝灰度圖象中的絮體影像之間都具有統(tǒng)一的相似特征，因此凡是在此相似特征范圍以?xún)?nèi)的的顆粒影像就可以判定為是絮體影像，在此范圍之外的則可以排除。本發(fā)明創(chuàng)造性地根據(jù)區(qū)域灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B來(lái)判斷絮體區(qū)域(這樣不論采集到的是透射光或落射光絮凝圖像，對(duì)其中的絮體區(qū)域都可以自動(dòng)分析識(shí)別，無(wú)需人工進(jìn)行選擇。)，并利用表征絮凝灰度圖象中絮體影像之間相似分形特征的相關(guān)系數(shù)值R2作為篩選絮體顆粒影像的量化指標(biāo)，解決了常規(guī)絮體形態(tài)測(cè)定方法無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別絮凝圖像區(qū)中的絮體影像、計(jì)算所獲得的分形維數(shù)可信度低的問(wèn)題，將其應(yīng)用在水處理絮凝研究工作中，可以為該領(lǐng)域理論研究提供全新的觀念、手段，對(duì)環(huán)境保護(hù)和人民衛(wèi)生健康作出貢獻(xiàn)。


圖1是水中絮體影像分形模式識(shí)別方法的流程示意圖。
具體實(shí)施例方式
具體實(shí)施方式
一如圖1所示，本實(shí)施方式按照如下步驟進(jìn)行水中絮體影像分形模式識(shí)別(1)取采集到的絮凝圖像；(2)將采集到的絮凝圖像轉(zhuǎn)換為256級(jí)絮凝灰度圖象；(3)對(duì)絮凝灰度圖象進(jìn)行尺寸標(biāo)定，得到絮凝灰度圖象上單個(gè)象素點(diǎn)相當(dāng)實(shí)際物理尺寸的X軸標(biāo)尺(微米/像素)和Y軸標(biāo)尺(微米/像素)；(4)取絮凝灰度圖像的平均灰度值μ；(5)取絮凝灰度圖像的灰度最大值μmax；(6)取絮凝灰度圖像的灰度最小值μmin；(7)定義絮凝灰度圖像的閥值Tk＝μmin+k，循環(huán)變量k＝0～U，U＝μmax-μmin；(8)令上述循環(huán)變量k＝0，并執(zhí)行下一步；(9)用閥值Tk＝μmin+k把絮凝灰度圖像分割成兩組R1和R2，其中R1灰度值大于閥值Tk的像素點(diǎn)區(qū)域，R2灰度值小于等于閥值Tk的像素點(diǎn)區(qū)域；并且分別取區(qū)域R1和R2的灰度均值μ1和μ2；(10)以區(qū)域R1所含像素點(diǎn)數(shù)W1對(duì)整幅絮凝灰度圖像所含像素點(diǎn)數(shù)W的百分比作為區(qū)域R1分布概率F1，公式為F1＝(W1/W)×100；(11)以區(qū)域R2所含像素點(diǎn)數(shù)W2對(duì)整幅絮凝灰度圖像所含像素點(diǎn)數(shù)W的百分比作為區(qū)域R2分布概率F2，公式為F2＝(W2/W)×100；(12)計(jì)算區(qū)域偏差值Pi，公式為Pi＝F1×(μ1-μ)2+F2×(μ2-μ)2，i＝0至U，U＝μmax-μmin；(13)令循環(huán)變量k加1，并執(zhí)行下一步；(14)判斷k是否大于U，若k不大于U，則返回到第9步驟的開(kāi)始處；若k大于U，則執(zhí)行下一步；(15)比較區(qū)域偏差值P0、P1、...、Pk、...、PU，取區(qū)域偏差最大值對(duì)應(yīng)的閥值作為絮體區(qū)域分割閥值T；(16)用絮體分割閥值T把絮凝灰度圖像分割成兩組RT1(灰度值大于閥值T的像素點(diǎn)區(qū)域)和RT2(灰度值小于等于閥值T的像素點(diǎn)區(qū)域)；(17)取區(qū)域RT1和RT2的灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B1和B2進(jìn)行比較，將灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B較大的區(qū)域作為絮體區(qū)域，并且對(duì)絮體區(qū)域內(nèi)的顆粒從1到n進(jìn)行編號(hào)，其中n為絮體區(qū)域內(nèi)的顆粒總數(shù)；(18)取絮體區(qū)域內(nèi)每個(gè)顆粒投影面積Ai的自然對(duì)數(shù)值lnAi，其中i＝1至n；(19)取絮體區(qū)域內(nèi)每個(gè)顆粒長(zhǎng)軸Li的自然對(duì)數(shù)值lnLi；(20)令上述絮體區(qū)域內(nèi)的n個(gè)顆粒為被測(cè)對(duì)象，并執(zhí)行下一步；(21)根據(jù)lnAi和lnLi的直線關(guān)系用最小二乘法進(jìn)行擬和求得直線方程為lnA＝DflnL+E，lnA、lnL為直線方程的y變量和x變量，同時(shí)取得直線方程的相關(guān)系數(shù)值R2，E為直線的截距，Df為直線斜率；(22)取相關(guān)系數(shù)值R2進(jìn)行比較；(23)判斷R2是否大于等于0.9；(24)如果相關(guān)系數(shù)值R2小于0.9，則計(jì)算絮體區(qū)域內(nèi)每個(gè)顆粒的長(zhǎng)軸偏差ΔLi，公式為ΔLi＝[(lnAi-E)/Df-lnLi]2，去除長(zhǎng)軸偏差ΔLi最大的顆粒，并將剩余的顆粒作為被測(cè)對(duì)象，返回到第21步驟的開(kāi)始處；(25)如果相關(guān)系數(shù)值R2大于等于0.9，則此時(shí)剩下的顆粒即為最終從絮凝灰度圖象中分離出來(lái)的絮體。
本實(shí)施方式可以選用多種攝像設(shè)備進(jìn)行絮凝圖像的采集，如采用美國(guó)DVT公司的Legend 500系列傳感器，根據(jù)采集時(shí)照明方式的不同，采集到的絮凝圖像既可以是透射光圖像，也可以是落射光圖像。
本實(shí)施方式區(qū)域灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B的計(jì)算方法示例如下a、取區(qū)域灰度平均值μb；b、取區(qū)域內(nèi)每個(gè)象素點(diǎn)的灰度值μx，其中x＝1到Q，Q為區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)總數(shù)；c、計(jì)算灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B，公式為B=Σx=1Q(μx-μb)2Q-1.]]>
權(quán)利要求
1.水中絮體影像分形模式識(shí)別方法，其特征在于所述方法是通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)的(1)取采集到的絮凝圖像；(2)將采集到的絮凝圖像轉(zhuǎn)換為256級(jí)絮凝灰度圖象；(3)對(duì)絮凝灰度圖象進(jìn)行尺寸標(biāo)定，得到絮凝灰度圖象上單個(gè)象素點(diǎn)相當(dāng)實(shí)際物理尺寸的X軸標(biāo)尺和Y軸標(biāo)尺；(4)取絮凝灰度圖像的平均灰度值μ；(5)取絮凝灰度圖像的灰度最大值μmax；(6)取絮凝灰度圖像的灰度最小值μmin；(7)定義絮凝灰度圖像的閥值Tk＝μmin+k，循環(huán)變量k＝0～U，U＝μmax-μmin；(8)令上述循環(huán)變量k＝0，并執(zhí)行下一步；(9)用閥值Tk＝μmin+k把絮凝灰度圖像分割成兩組R1和R2，其中R1為灰度值大于閥值Tk的像素點(diǎn)區(qū)域，R2為灰度值小于等于閥值Tk的像素點(diǎn)區(qū)域；并且分別取區(qū)域R1和R2的灰度均值μ1和μ2；(10)以區(qū)域R1所含像素點(diǎn)數(shù)W1對(duì)整幅絮凝灰度圖像所含像素點(diǎn)數(shù)W的百分比作為區(qū)域R1分布概率F1，公式為F1＝(W1/W)×100；(11)以區(qū)域R2所含像素點(diǎn)數(shù)W2對(duì)整幅絮凝灰度圖像所含像素點(diǎn)數(shù)W的百分比作為區(qū)域R2分布概率F2，公式為F2＝(W2/W)×100；(12)計(jì)算區(qū)域偏差值Pk，公式為Pk＝F1×(μ1-μ)2+F2×(μ2-μ)2；(13)令循環(huán)變量k加1，并執(zhí)行下一步；(14)判斷k是否大于U，若k不大于U，則返回到第9步驟的開(kāi)始處；若k大于U，則執(zhí)行下一步；(15)比較區(qū)域偏差值P0、P1、…、Pk、…、PU，取區(qū)域偏差最大值對(duì)應(yīng)的閥值作為絮體區(qū)域分割閥值T；(16)用絮體分割閥值T把絮凝灰度圖像分割成兩組RT1和RT2，其中RT1為灰度值大于閥值T的像素點(diǎn)區(qū)域，RT2為灰度值小于等于閥值T的像素點(diǎn)區(qū)域；(17)取區(qū)域RT1和RT2的灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B1和B2進(jìn)行比較，將灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B較大的區(qū)域作為絮體區(qū)域，并且對(duì)絮體區(qū)域內(nèi)的顆粒從1到n進(jìn)行編號(hào)，其中n為絮體區(qū)域內(nèi)的顆?？倲?shù)；(18)取絮體區(qū)域內(nèi)每個(gè)顆粒投影面積Ai的自然對(duì)數(shù)值lnAi，其中i＝1至n；(19)取絮體區(qū)域內(nèi)每個(gè)顆粒長(zhǎng)軸Li的自然對(duì)數(shù)值lnLi；(20)令上述絮體區(qū)域內(nèi)的n個(gè)顆粒為被測(cè)對(duì)象，并執(zhí)行下一步；(21)根據(jù)被測(cè)對(duì)象的lnAi和lnLi的直線關(guān)系用最小二乘法進(jìn)行擬和求得直線方程為lnA＝DflnL+E，lnA、lnL為直線方程的y變量和x變量，同時(shí)取得直線方程的相關(guān)系數(shù)值R2，E為直線的截距，Df為直線斜率；(22)取相關(guān)系數(shù)值R2進(jìn)行比較；(23)判斷R2是否大于等于0.9；(24)如果相關(guān)系數(shù)值R2小于0.9，則計(jì)算被測(cè)對(duì)象中每個(gè)顆粒的長(zhǎng)軸偏差ΔLi，公式為ΔLi＝[(1nAi-E)/Df-lnLi]2，去除長(zhǎng)軸偏差ΔLi最大的顆粒，并將剩余的顆粒作為被測(cè)對(duì)象，然后返回到第21步驟的開(kāi)始處；(25)如果相關(guān)系數(shù)值R2大于等于0.9，則此時(shí)剩下的顆粒即為最終從絮凝灰度圖象中分離出來(lái)的絮體。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水中絮體影像分形模式識(shí)別方法，其特征在于區(qū)域灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B的計(jì)算方法如下a、取區(qū)域灰度平均值μb；b、取區(qū)域內(nèi)每個(gè)象素點(diǎn)的灰度值μx，其中x＝1到Q，Q為區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)總數(shù)；c、計(jì)算灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B，公式為B=Σx=1Q(μx-μb)2Q-1·]]>
全文摘要
水中絮體影像分形模式識(shí)別方法，它涉及一種水處理檢測(cè)方法。為了解決常規(guī)絮體形態(tài)測(cè)定方法無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別絮凝圖像中的絮體影像、計(jì)算所獲得的分形維數(shù)可信度低的問(wèn)題。本發(fā)明的步驟是利用區(qū)域偏差值P來(lái)選擇絮體區(qū)域分割閥值T，根據(jù)區(qū)域灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差值B來(lái)自動(dòng)判斷絮體區(qū)域，最終采用相關(guān)系數(shù)值R
文檔編號(hào)C02F1/52GK1834993SQ20061000987
公開(kāi)日2006年9月20日 申請(qǐng)日期2006年3月29日 優(yōu)先權(quán)日2006年3月29日
發(fā)明者南軍 申請(qǐng)人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)