基于機(jī)器視覺的水面垃圾自動(dòng)監(jiān)測算法
摘要:針對水面垃圾自動(dòng)監(jiān)測的問題,提出了一種基于機(jī)器視覺的自動(dòng)監(jiān)測算法。首先通過將原始圖像轉(zhuǎn)換為亮度灰度直方圖,再通過邊緣提取算法獲得水面圖像中垃圾區(qū)域的邊緣,最后根據(jù)垃圾區(qū)域邊緣提取垃圾區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能較好的提取水面圖像中的垃圾區(qū)域,為水面垃圾自動(dòng)監(jiān)測提供理論支持。
關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺,水面,垃圾
在環(huán)境監(jiān)測中，水體質(zhì)量一直是監(jiān)測的重點(diǎn)。而近年來隨著旅游業(yè)的發(fā)展，對于水體水面的要求越來越高，水面垃圾的清理成為水體保護(hù)的新課題。一方面，旅游業(yè)的發(fā)展導(dǎo)致水體附近人口密集、人流量大，這使得水面垃圾數(shù)量急劇增加；另一方面，由于水面垃圾量的增長并不存在較為明顯的規(guī)律性，而為保護(hù)水面環(huán)境現(xiàn)在主要通過人工清除水面垃圾，這使得清除垃圾的時(shí)機(jī)非常重要。若定時(shí)清除，有時(shí)由于垃圾數(shù)量不多浪費(fèi)了人力物力，有時(shí)由于垃圾數(shù)量增長較快等到人工清除時(shí)水面環(huán)境已經(jīng)嚴(yán)重污染。因此，為有效及時(shí)的清除水面垃圾的同時(shí)盡量減少人力物力，或者在一定的人力物力情況下為有效提高水面環(huán)境質(zhì)量，合理選擇水面垃圾清除時(shí)機(jī)成為關(guān)鍵。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器視覺成為水體自動(dòng)監(jiān)測的一個(gè)主要發(fā)展方向[1,2]。機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。顯然，使用機(jī)器視覺技術(shù)可對水面垃圾量進(jìn)行有效的監(jiān)測。因此，基于機(jī)器視覺的水面垃圾自動(dòng)監(jiān)測將有效反映水面的環(huán)境質(zhì)量，這將為有效選擇垃圾清理時(shí)機(jī)提供指導(dǎo)，從而能夠在保持水面環(huán)境的前提下盡量減少清理次數(shù)從而節(jié)省相應(yīng)的人力物力。
1水面垃圾自動(dòng)監(jiān)測算法
在現(xiàn)有的機(jī)器視覺技術(shù)中，主要通過顏色空間的描述獲得相應(yīng)的數(shù)字圖像。而面向硬件設(shè)備最常用的顏色空間就是RGB 顏色空間，所以現(xiàn)有機(jī)器視覺設(shè)備采集得到的水面圖像一般為24 位的 RGB 圖像。即每一個(gè) RGB 彩色像素由 R、G、B三個(gè)值表示，每個(gè)像素 24 個(gè)字節(jié)，每個(gè)分量 8 個(gè)字節(jié)，所以每個(gè)分量都分為 256（28） 個(gè)灰度級，總共可以表示 16777216（224）種顏色。采集到原始圖像后一般首先需要將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像，最常見的方式是使用 R、G、B 三個(gè)值的和作為亮度特征，建立亮度灰度圖像。得到灰度圖像后接著需要將垃圾在圖像中對應(yīng)的像素從水面圖像中分割出來。由于垃圾對應(yīng)區(qū)域的顏色與水面對應(yīng)區(qū)域存在一定差異可以考慮提取垃圾的邊緣。所謂邊緣(或邊沿)就是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集“邊緣”的兩側(cè)分屬于兩個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域的灰度相對均勻一致，而兩個(gè)灰度特性上存在一定差異。人們觀察物體的時(shí)候，首先看到的最清楚的部分就是邊緣和線，根據(jù)邊緣和線的組成，便可以知道物體的構(gòu)造。多年以來，圍繞圖像邊緣檢測的問題，人們提出了各種圖像邊緣檢測算子，如：Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子 、laplace 算子 、Canny算子等，這些算子各有優(yōu)點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中被廣泛地采用。對于邊緣較為明顯的灰度圖像，這些算子均能取得很好的效果。提取垃圾邊緣后，就可將水面圖像中垃圾對應(yīng)區(qū)域分離出來，從而達(dá)到水面垃圾的自動(dòng)監(jiān)測
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