基于圖像處理的水華暴發(fā)檢測(cè)算法的研究.pdf

1、水華暴發(fā)是一種非常嚴(yán)重的環(huán)境災(zāi)害，其危害主要表現(xiàn)為導(dǎo)致水體缺氧并產(chǎn)生藻毒素，致使水生動(dòng)物大量死亡，造成嚴(yán)重的生態(tài)破壞和不可估量的經(jīng)濟(jì)損失，威脅人類生存和健康，因此對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水華的發(fā)生、變化及災(zāi)情趨勢(shì)，是一項(xiàng)非常有意義的課題。
　　論文詳細(xì)闡述了傳統(tǒng)的水華監(jiān)測(cè)方法，分析目前監(jiān)測(cè)手段過分依賴人工操作、實(shí)時(shí)性差、成本高、普及性差、主觀性大、勞動(dòng)強(qiáng)度大等問題，提出一種智能化、低成本、易推廣的基于圖像處理的水域水華監(jiān)測(cè)方法。
　　針對(duì)

2、上述問題，論文在研究了基于圖像處理的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法的基礎(chǔ)上，提出在水華檢測(cè)這種顏色特征明顯、需要適應(yīng)各種天氣、環(huán)境光線變化、能抑制水面復(fù)雜背景下噪聲的干擾的非剛體目標(biāo)檢測(cè)場(chǎng)景，基于顏色特征匹配的Camshift算法是理想的水華檢測(cè)跟蹤算法。
　　論文在分析Camshift算法的機(jī)理、總結(jié)Camshift算法在水華色塊檢測(cè)和跟蹤的應(yīng)用背景下缺陷的基礎(chǔ)上，提出基于顏色先驗(yàn)?zāi)Ｐ图岸嗄Ｐ虲amshift算法的水華色塊檢測(cè)和跟蹤算法，

3、并提出圖像形態(tài)學(xué)處理配合面積閾值約束過濾干擾色塊，最后給出計(jì)算水華區(qū)域?qū)嶋H面積的方法，并通過水華面積和藻類生物的濃度之間的聯(lián)系建立類似于氣象災(zāi)害模型的水華預(yù)警模型，進(jìn)而對(duì)水華進(jìn)行預(yù)警，以通知相關(guān)部門采取相應(yīng)的治理措施。
　　應(yīng)用上述改進(jìn)的Camshift算法和水華預(yù)警模型，論文開發(fā)并實(shí)現(xiàn)了基于圖像處理的水華監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠較為準(zhǔn)確地檢測(cè)出水華區(qū)域，并實(shí)時(shí)計(jì)算水華的實(shí)際面積進(jìn)而對(duì)水華進(jìn)行預(yù)警，論文提出的算法計(jì)算量小