[发明专利]基于机器视觉的水质检测中多维色谱向量分类方法

权利要求书

1.基于机器视觉的水质检测中多维色谱向量分类方法，其特征是包括下列步骤：

(1)读取M个样本水体数字图像，将M个样本水体数字图像和待测水体数字图像分别形成图像对，进而获得所述图像对的R、G、B三基色图像对；

(2)在R、G、B三基色图像对中的每个基色图像对上提取一对L维特征向量，以此为基础形成3组二级特征距离量，根据所述的3组二级特征距离量构造3-维向量，实现L维特征向量向3-维二级特征向量的映射；

(3)计算各基色图像向量模，然后计算各基色向量模的和，以获取样本水体数字图像和待测水体数字图像的向量模之和，选择M个样本水体数字图像产生的M个向量模之和的最小值，根据该最小值关联判定待测水体与样本水体是否同类以及被测水体及其相应污染物浓度。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的水质检测中多维色谱向量分类方法，其特征是所述实现L维特征向量向3-维二级特征向量的映射，具体包括下列步骤：

(1)在每个基色图像对上提取一对L维特征向量；

(2)分别计算相对于三个基色图像的一对L维特征向量的二级特征距离量，如下：

相对于R基色：

dist^R₁＝[a^R₁(x^R_1i-x^R_1q)²+(1-a^R₁)(x^R_2i-x^R_2q)²]^1/2...(3.1)

其中0＜a^R₁＜1；

dist^R₂＝[a^R₂(x^R_3i-x^R_3q)²+(1-a^R₂)(x^R_4i-x^R_4q)²]^1/2...(3.2)

其中0＜a^R₂＜1；

dist^R₃＝[0.35a^R₃(x^R_5i-x^R_5q)²+0.35a^R₃(x^R_6i-x^R_6q)²

+0.3a^R₃)(x^R_7i-x^R_7q)²]^1/2...(3.3)

其中0＜a^R₃＜1；

对于以上各式i＝1，2，...，M；且

x^R_1i＝V^R_1i，

VR1i=ΣN-1ΣM-1PRi(x,y);···(4.1)]]>

x=0y=0]]>

x^R_2i＝V^R_2i，

VR2i=Σx=0N-1Σy=0M-1xPRi(x,y)/VR1i;···(4.2)]]>

x^R_3i＝V^R_3i，

VR3i=Σx=0N-1Σy=0M-1yPRi(x,y)/VR1i;···(4.3)]]>

x^R_4i＝V^R_4i，

VR4i=Σx=0N-1Σy=0M-12xyPRi(x,y)/VR1i;···(4.4)]]>

x^R_5i＝V^R_5i，

VR5i=Σx=0N-1Σy=0M-1x2PRi(x,y)/VR1i;···(4.5)]]>

x^R_6i＝V^R_6i，

VR6i=Σx=0N-1Σy=0M-1y2PRi(x,y)/VR1i;···(4.6)]]>

x^R_7i＝V^R_7i，

V^R_7i＝V^R_4i/(V^R_5i-V^R_6i)；...(4.7)

根据三个基色图像的对称特性，同样计算基色G和基色B的二级特征距离量；

(3)根据二级特征距离量构造3-维向量，形成二级“特征向量签字点”，实现L维特征向量向3-维二级特征向量的映射，具体包括下列步骤：

R基色图像上的特征向量签字点V^R_i＝(V^R_1i，V^R_2i，V^R_3i)，其中，

V^R_1i＝dist^R_1i；...(7.1)

V^R_2i＝dist^R_2i；...(7.2)

V^R_3i＝dist^R_3i；...(7.3)

G基色图像上有特征向量签字点V^G_i＝(V^G_1i，V^G_2i，V^G_3i)，其中，

V^G_1i＝dist^G_1i；...(7.4)

V^G_2i＝dist^G_2i；...(7.5)

V^G_3i＝dist^G_3i；...(7.6)

B基色图像上的特征向量签字点V^B_i＝(V^B_1i，V^B_2i，V^B_3i)，其中，

V^B_1i＝dist^B_1i；...(7.7)

V^B_2i＝dist^B_2i；...(7.8)

V^B_3i＝dist^B_3i；...(7.9)

公式(7.1)-公式(7.9)中，i＝1，2，...，M。

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的水质检测中多维色谱向量分类方法，其特征是所述对各基色图像求其向量模，并计算各基色向量模之和，具体包括下列步骤：

(1)首先对于每个三基色图像上的二级“特征向量签字点”计算二级特征向量之模并求和，公式如下：

||V^R_i||＝||(V^R_1i，V^R_2i，V^R_3i)||...(8.1)

||V^G_i||＝||(V^G_1i，V^G_2i，V^G_3i)||...(8.2)

||V^B_i||＝||(V^B_1i，V^B_2i，V^B_3i)||...(8.3)

于是

||V^RGB_i||＝||V^R_i||+||V^g_i||+||V^B_i||...(8.4)

(2)在M个样本水体数字图像产生的M个向量模之和数值中，寻求向量模之和的最小值，公式如下：

‖V^RGB_MIN||＝Min{||V^RGB_i||}...(8.5)

其中i＝1，2，...，M；

(8.5)式中给出向量模之和最小值对应于样本水体数字图像i，由向量模之和最小值关联判定待测水体与样本水体i是否同类，则可以判断被测水体及其相应污染物浓度与样本水体i是否相同。