[发明专利]一种基于图像处理的污水预处理方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的污水预处理方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：

步骤1，获取污水图像，进行初步处理；

步骤2，将经步骤1处理后的污水图像输入卷积神经网络进行特征提取；

步骤3，将经步骤2提取的特征再次输入卷积神经网络中进行匹配；

步骤4，经步骤3匹配后进行污水处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的污水处理方法，其特征在于，所述步骤1的具体内容包括：

将获取的污水图像进行灰度，灰度后图像的像素值分布在[0，255]之间，然后将灰度后的污水图像进行分割，分割成若干小尺寸图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的污水处理方法，其特征在于，所述步骤2中特征提取的具体过程为：

步骤2.1，首先将经步骤1处理后的图像进行归一化处理；

步骤2.2，建立卷积层，然后将经步骤2.1归一化处理后的图像进行特征提取；

步骤2.3，建立池化层，将经步骤2.2提取的特征图像进行特征选择和信息过滤；

步骤2.4，建立全连接层，将经池化后的特征图像进行非线性组合；

步骤2.5，建立输出层，将经步骤2.5处理后的图像通过输出层进行输出，得到分类结果。

4.根据权利要求2或3所述的一种基于图像处理的污水处理方法，其特征在于，所述步骤2.1中，将经经步骤1处理后的图像的像素值进行归一化至[0，1]。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的污水处理方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程为：

首先，搜集数据集，所述数据集为含有大块污染物的各类污水图像，数据集中图像数量不小于1000，然后将数据集输入至提前建立好的卷积神经网络中，将经步骤2提取的特征图像与提前输入的数据集在卷积神经网络中进行对比。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的污水处理方法，其特征在于，所述步骤4中，将经步骤3匹配结束后，若匹配度大于50％，则首先需要对污水进行大块污染物过滤，然后再进行颗粒污染物和离子污染物的处理；

反之，则直接进行颗粒污染物和离子污染物的处理。