一種基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法，包括如下步驟：獲取外界環(huán)境數(shù)據(jù)圖像，再分別獲取圖像的暗通道特征、功率譜斜率、對(duì)比度、飽和度；將暗通道特征、功率譜斜率、對(duì)比度、飽和度組成多維向量，構(gòu)造決策樹(shù)，構(gòu)造支持向量機(jī)分類器；獲取待評(píng)估的一副圖像的暗通道特征、功率譜斜率、對(duì)比度、飽和度，組成多維向量，將多維向量送入分類器。相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明通過(guò)分析各種空氣質(zhì)量的圖像，判斷實(shí)時(shí)天氣的情況，該方法簡(jiǎn)單、速度快、準(zhǔn)確性高，能夠快速、便捷、精確地判斷出空氣質(zhì)量的優(yōu)、良、輕度污染、中度污染、重度污染、嚴(yán)重污染六個(gè)等級(jí)。
【專利說(shuō)明】一種基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理、分析領(lǐng)域，特別為一種基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 高速發(fā)展的工業(yè)化雖然在很大程度上提高了人們的生活水平，但也帶來(lái)了嚴(yán)重的 環(huán)境污染，特別是空氣污染，如一些大中型城市出現(xiàn)的霧霾天氣。面對(duì)復(fù)雜多變的空氣環(huán) 境，為了提前做好合理的應(yīng)對(duì)措施，及時(shí)、準(zhǔn)確地獲得空氣質(zhì)量變得越來(lái)越重要。
[0003] 目前，獲取空氣質(zhì)量的方法有許多。政府在一些大城市修建了空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站， 例如，北京市有約四十幾個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站，但是北京市的面積是16410. 54平方公里，而 且空氣質(zhì)量的變化是非線性的，因此，相對(duì)于如此大的面積，目前數(shù)量的監(jiān)測(cè)站很難做到準(zhǔn) 確、及時(shí)地獲取空氣質(zhì)量，而修建更多的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站是得不償失的；還有通過(guò)衛(wèi)星遙感 技術(shù)的方法反應(yīng)大氣的空氣質(zhì)量，但大氣的空氣質(zhì)量并非是近地地區(qū)的空氣質(zhì)量，即使獲 得的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確無(wú)誤的，其對(duì)近地地區(qū)也沒(méi)有多大的意義；另外，有人想通過(guò)已有的空氣質(zhì) 量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象、交通流、路網(wǎng)和興趣點(diǎn)等多種傳感數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)時(shí)分析空氣質(zhì)量， 還有人通過(guò)移動(dòng)設(shè)備實(shí)時(shí)收集空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，并通過(guò)無(wú)線傳輸，在谷歌地圖上顯示出來(lái)，但 是，這些方法都需要大量的感知數(shù)據(jù)和復(fù)雜的算法支持，實(shí)現(xiàn)的方式非常復(fù)雜，需要考慮的 情況也很多，很難得到廣泛的推廣，而且，對(duì)于上述的某些數(shù)據(jù)，一般人往往是無(wú)法得到的。
[0004] 鑒于現(xiàn)有技術(shù)很難準(zhǔn)確、及時(shí)獲取空氣質(zhì)量或者其使用的方法非常復(fù)雜。因此，獲 得一種簡(jiǎn)單、及時(shí)、準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量推斷方法成為了本領(lǐng)域技術(shù)人員一直追求的目標(biāo)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，本發(fā)明的一種基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法， 該方法包括如下步驟：
[0006] Sl :在6類不同的空氣質(zhì)量情況下，分別獲取外界環(huán)境數(shù)據(jù)圖像Xi;
[0007] S2 :針對(duì)每類空氣質(zhì)量情況，分別獲取圖像Xi的暗通道特征、功率譜斜率、對(duì)比度、 飽和度；
[0008] S3 :將暗通道特征、功率譜斜率、對(duì)比度、飽和度組成多維向量；
[0009] S4 :利用步驟S3中的多維向量構(gòu)造決策樹(shù)，決策樹(shù)葉子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為6,構(gòu)造 5個(gè) 支持向量機(jī)分類器；
[0010] S5 :將待評(píng)估空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)圖像Y的暗通道特征、功率譜斜率、對(duì)比度、飽和度 構(gòu)造待評(píng)估的多維向量y，將該待評(píng)估的多維向量y送入支持向量機(jī)分類器進(jìn)行分析對(duì)比， 確定空氣質(zhì)量。
[0011] 本發(fā)明通過(guò)設(shè)計(jì)支持向量機(jī)分類器評(píng)估空氣質(zhì)量，支持向量機(jī)分類器設(shè)計(jì)完成 后，僅需要將待評(píng)估空氣質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)輸入到計(jì)算機(jī)中，獲取相應(yīng)特征的多維向量，即可 通過(guò)支持向量機(jī)分類器判斷出圖像中環(huán)境的空氣質(zhì)量。該方法數(shù)據(jù)獲取容易、判斷速度快、 準(zhǔn)確率高，擺脫了對(duì)現(xiàn)有空氣質(zhì)量檢測(cè)儀的依賴。
[0012] 進(jìn)一步地，決策樹(shù)的構(gòu)造步驟如下：
[0013] S40 :分別計(jì)算每類空氣質(zhì)量情況下多維向量的中心：
[0014]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于：該方法包括如下步驟： 51 :在6類不同的空氣質(zhì)量情況下，分別獲取外界環(huán)境數(shù)據(jù)圖像Xi; 52 :針對(duì)每類空氣質(zhì)量情況，分別獲取圖像Xi的暗通道特征、功率譜斜率、對(duì)比度、飽和 度； 53 :將暗通道特征、功率譜斜率、對(duì)比度、飽和度組成多維向量； 54 :利用步驟S3中的多維向量構(gòu)造決策樹(shù)，決策樹(shù)葉子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為6,構(gòu)造5個(gè)支持 向量機(jī)分類器； 55 :將待評(píng)估空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)圖像Y的暗通道特征、功率譜斜率、對(duì)比度、飽和度構(gòu)造 待評(píng)估的多維向量y，將該待評(píng)估的多維向量y送入支持向量機(jī)分類器進(jìn)行分析對(duì)比，確定 空氣質(zhì)量。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于：決策樹(shù)的 構(gòu)造步驟如下： 540 :分別計(jì)算每類空氣質(zhì)量情況下多維向量的中心：
其中，i = 1，2, 3, 4, 5, 6 ; IXi I代表Xi*數(shù)據(jù)的數(shù)量；X代表多維向量； 541 :計(jì)算6個(gè)多維向量的中心的歸一化距離：
其中，N = 6 ; 542 :計(jì)算不同類空氣質(zhì)量情況下多維向量的中心之間的距離：
543 :對(duì)于每個(gè)多維向量的中心Ci，Cj與其距離最小，其中i辛j，求出c i、Cj兩者之間 的距離：
544 :求出使得Ii最大的多維向量的中心c i，得到某類空氣質(zhì)量情況：
將該類空氣質(zhì)量情況從其他類空氣質(zhì)量情況中分離出來(lái)； 545 :重復(fù)上述步驟，直到把所有的空氣質(zhì)量情況都分開(kāi)； 546 :分開(kāi)的6類空氣質(zhì)量情況自上而下依次作為決策樹(shù)葉子節(jié)點(diǎn)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于：獲取 圖像暗通道特征，通過(guò)圖像金字塔的方式進(jìn)行三次劃分，依次將圖像分成2*2塊、4*4塊、 8*8塊，計(jì)算上述共84塊區(qū)域的暗通道值，構(gòu)造一個(gè)84維向量。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于：功率 譜斜盡?教為；
其中，S為功率譜圖像函數(shù)，f為功率譜圖像半徑，B是一個(gè)常數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于：將原 始RGB圖像輸入到計(jì)算機(jī)中，將圖像大小調(diào)整為512*512,獲取圖像的暗通道特征、功率譜 斜率、對(duì)比度、飽和度。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像分析的空氣質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于：6類不同的 空氣質(zhì)量情況分別為優(yōu)、良、輕度污染、中度污染、重度污染、嚴(yán)重污染。
【文檔編號(hào)】G06K9/62GK104517126SQ201410834301
【公開(kāi)日】2015年4月15日 申請(qǐng)日期:2014年12月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月26日
【發(fā)明者】馬華東, 傅慧源, 張征 申請(qǐng)人:北京郵電大學(xué)