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申请/专利权人：西安建筑科技大学

摘要：本发明公开了一种基于图像处理的扬尘污染识别方法，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，该方法能够对扬尘污染进行识别。

主权项：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；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，具体过程为：21选取基础的训练样本；在施工现场的监控图像中选取一帧明确拥有背景图像和阴影图形的图像，分别对背景和阴影区域进行特征向量取值，设xi,yi为样本，其中，xi为基础的训练样本，yi为目标识别分类向量，yi∈{1,-1}为分类数值，当yi＝1，则将被分类项归为阴影区域；当yi＝-1，则将被分类项归为背景图像区域；22特征整体归一；将图像的梯度值、灰度值和色彩饱和度值归一处理为一个3维向量f，同时与其相邻四个像素构成9维特征向量，构成一个区域内抗噪性强、数值稳定且较为准确的分类向量；23数值整合处理；3个特征值都拥有不同的数值范围，将三个特征值都处理为0-1之间的数值；24以基于RGB的色彩空间坐标模型为基础对分类器进行训练，产生样本集合，其数学表达为：目标函数：yifxi≥1-βiβi≥0fx＝signωTx为基于RGB色彩空间坐标模型的决策函数，用以将x值分别归类为阴影或背景图像，ω为色彩空间向量模型内某个同纬度向量集合，βi为松弛变量，C为误差因数，C用于解决某些情况下阴影图像特征值识别数值的离群点问题；25计算最优决策向量集合；将步骤24的计算视为一个简单二次规划问题，使用拉格朗日乘子代换，得方程并求解： 其中，Kxi,yi为核算函数，核算函数可以将两个整合的低维向量值为高维向量的内积准确计算，通过对各个特征值的样本进行训练，计算特征值向量的一个高纬度向量集合，最后以最大几何距离为临界值对集合进行分类，得阴影图像的整合向量集合，其中，最大几何距离为：margin＝2||ω||3-2226对目标像素点i使用前面训练得出的分类器进行单独识别，并输出归类处理结果，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向量值，得完整的去除阴影后的图像。

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