[发明专利]一种基于图像处理的扬尘污染识别方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的扬尘污染识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取若干扬尘检测图像样本；

2)对扬尘检测图像样本进行图像二值化处理；

3)检测并去除扬尘检测图像样本中的阴影区域；

4)对经步骤3)处理后的扬尘检测图像样本进行图像灰度矩阵化处理；

5)对图像灰度矩阵化处理后的扬尘检测图像样本进行污染图像特征值提取；

6)通过步骤5)提取的污染图像特征值对贝叶斯分类器进行训练，然后利用训练后的贝叶斯分类器识别待处理图像是否存在扬尘污染。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的扬尘污染识别方法，其特征在于，步骤2)中采用大律法对扬尘检测图像样本进行图像二值化处理。

3.根据权利要求1所述的基于图像处理的扬尘污染识别方法，其特征在于，步骤3)中采用特征算法检测并去除扬尘检测图像样本中的阴影。

4.根据权利要求1所述的基于图像处理的扬尘污染识别方法，其特征在于，采用网格划分法对扬尘检测图像样本进行图像灰度矩阵化处理。

5.根据权利要求1所述的基于图像处理的扬尘污染识别方法，其特征在于，污染图像特征值包括能量、熵及逆差分矩。

6.根据权利要求3所述的基于图像处理的扬尘污染识别方法，其特征在于，步骤2)中通过目标物体阴影模型及其特征的方法进行去除扬尘检测图像样本中阴影区域的检测。

7.根据权利要求6所述的基于图像处理的扬尘污染识别方法，其特征在于，步骤2)的具体操作为：

21)在扬尘检测图像样本中选取一帧拥有背景图像和阴影的图像，再分别对背景和阴影区域进行特征向量取值，设(x_i,y_i)为样本，其中，x_i为基础的训练样本，y_i为目标识别分类向量，y_i∈{1,-1}为分类数值，当y_i＝1，则将被分类项归为阴影区域；当y_i＝-1，则将被分类项归为背景图像区域；

21)将图像的梯度值、灰度值和色彩饱和度值归一处理为3维向量f，同时通过其与其相邻的四个像素构成9维特征向量，得分类向量；

23)将图像的梯度值、灰度值和色彩饱和度值分别进行归一化处理；

24)以基于图2RGB的色彩空间坐标模型为基础，利用归一化后的梯度值、灰度值和色彩饱和度值对分类器进行训练；

25)对目标像素点使用训练后的分类器进行识别，完成阴影和背景图像的区分，最后通过图像二值化处理去除阴影部分的向量值，得去除阴影后的图像。