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申请/专利权人：大连云智信科技发展有限公司

摘要：本发明涉及阈值分割技术领域，具体涉及基于机器视觉的畜牧业水体污染检测方法。该方法根据水域灰度图像中像素点的灰度值与分析值得到水藻第一可能度，依据图像中像素点与分界线之间的距离，和每个像素点与分界线上像素点的灰度值差异与分析值差异获取像素点的水藻堆叠度，并结合像素点与预设扩展窗口内灰度分布差异，获取水域灰度图像中像素点的水藻第二可能度；基于水藻第一可能度与水藻第二可能度，对通过阈值分割算法获取的水域灰度图像中分割阈值进行调整，得到像素点的修正阈值；基于修正阈值对畜牧业水域进行污染检测。本发明根据水藻堆叠程度自适应获取像素点的修正阈值，增加图像分割效果，提高畜牧业水体污染检测的准确率。

主权项：1.一种基于机器视觉的畜牧业水体污染检测方法，其特征在于，该方法包括：获取用于对畜牧业水体的水域RGB图像进行灰度化得到的水域灰度图像，以及所述水域灰度图像中每个像素点的分析值；所述水域灰度图像中每个像素点的分析值的获取方法为：将水域RGB图像中每个像素点在预设第一颜色通道下的通道值，作为对应像素点在水域灰度图像中相同位置像素点的所述分析值；根据水域灰度图像中每个像素点的灰度值与所述分析值，获取水域灰度图像中每个像素点的水藻第一可能度；获取水域灰度图像中的分界线；依据水域灰度图像中每个像素点与所述分界线之间的距离，以及所述像素点与所述分界线上像素点的灰度值差异和所述分析值差异，得到水域灰度图像中每个像素点的水藻堆叠度；结合水域灰度图像中每个像素点的预设原始窗口与预设扩展窗口内灰度分布的差异，以及所述预设扩展窗口内像素点的灰度分布与所述水藻堆叠度，获得水域灰度图像中每个像素点的水藻第二可能度；根据所述水藻第一可能度与所述水藻第二可能度，对使用阈值分割算法获取的水域灰度图像的分割阈值进行调整，得到水域灰度图像中每个像素点的修正阈值；基于所述修正阈值对畜牧业水体进行污染检测；所述依据水域灰度图像中每个像素点与所述分界线之间的距离，以及所述像素点与所述分界线上像素点的灰度值差异和所述分析值差异，得到水域灰度图像中每个像素点的水藻堆叠度的方法，包括：在水域灰度图像中任选一个像素点记为待测点，过待测点作直线方向为第一预设方向的直线，记为第一分析线；过待测点作直线方向为第二预设方向的直线，记为第二分析线；所述第一分析线与所述第二分析线相互垂直；将所述第一分析线与所述第二分析线记为待测线；对于每条待测线，当待测线与所述分界线存在至少两个交点时，计算每个交点分别与所述待测点之间的欧式距离，将最小的所述欧式距离对应的交点记为待测线下的目标点；当待测线与所述分界线存在一个交点时，将所述交点记为待测线下的目标点；当待测线与所述分界线不存在交点时，将待测线与水域灰度图像的预设边界的交点记为待测线下的目标点；将待测点的所述第一分析线下的目标点记为待测点的目标边缘点；将待测点与所述目标边缘点之间的欧式距离记为待测点的第一距离，将待测点与所述第二分析线下的目标点之间的欧式距离记为待测点的第二距离；结合待测点的所述第一距离、所述第二距离以及待测点与所述目标边缘点的灰度值差值和分析值差值，获取待测点的所述水藻堆叠度；所述待测点的所述水藻堆叠度的计算公式如下： ；式中，为待测点的所述水藻堆叠度；d为待测点；D1为待测点的所述第一距离；D2为待测点的所述第二距离；为待测点的灰度值；为待测点的所述目标边缘点的灰度值；m为待测点的所述目标边缘点；为待测点的预设原始窗口内像素点的所述分析值的均值；为待测点的预设原始窗口内像素点的灰度值的均值；为待测点的所述分析值；为待测点的所述目标边缘点的所述分析值；为第一预设正数；exp为以自然常数e为底数的指数函数；Norm为归一化函数。

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