基于无人机的水流登记单元界线核实方法技术

本发明专利技术公开了基于无人机的水流登记单元界线核实方法，涉及水体异常区域边界检测领域，包括以下步骤：调用无人机水流登记单元采集的数据，计算水面波浪最大间隔变化时间，间隔时间段获取无人机航拍的两张河道水面图像，并对获取的水面图像进行边缘提取得到边缘图像，计算两个边缘图像上边界线位置数据，保留基准边缘图像上位置数据与另一个边缘图像位置数据相近边界线，去除其它风浪伪边界线，本发明专利技术通过比对两者边缘图像上分界线的位置变化以实现对风浪伪边界线进行识别剔除，实现保留两张边缘图像中位置数据相近的边界线，实现初步快速有效的去除大量的风浪伪边界线。界线。界线。

【技术实现步骤摘要】
基于无人机的水流登记单元界线核实方法


[0001]本专利技术涉及及水体异常区域边界检测领域，具体为基于无人机的水流登记单元界线核实方法。

技术介绍

[0002]我国的地貌特征形式多变，许多地区河道水体异常问题非常严重，影响复杂，是现阶段水利管理的重中之重，针对不同地域的特点，采取无人机技术监控，能够实现更好的信息数据搜集，水体异常是水体中营养物质过剩，水质参数浓度超标、水生生物爆发型增值、或引起水体功能下降的外源性物质输入而导致的水体的功能下降的现象，水体异常会导致水色异常，常规的水体异常边界检测方法多为通过无人机航拍获取水面图像，然后对采集的图像进行边缘检测得到图像的边界线，从而通过边界线确定水色异常区域边界信息。
[0003]如申请公布号为CN104700387A，名称为《一种图像边界线的检测方法及系统》，其图像边界线的检测方法包括对待检测图像进行边缘检测，得到图像的准边界线；所述的准边界线包括待检测图像水平方向的准边界线和竖直方向的准边界线；计算每条准边界线的弯曲度；查看每条准边界线的弯曲度是否小于设定的弯曲度阈值，若是则准边界线确定为图像边界线，若否则准边界线为干扰曲线。
[0004]但是在复杂的水面场景中，水面容易受到风浪等影响，按照梯度获得的边界将不仅仅是水色异常边界，还夹杂其他众多的伪边界，而且由于边界之间相互交叉干扰，边界的连续性被破坏，同时区别与上述《一种图像边界线的检测方法及系统》的申请，其无法通过计算标准化边界线的弯曲度进行确定目标边界线，检测获取的水体污染边界准确性较差，为此本申请提供基于无人机的水流登记单元界线核实方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供基于无人机的水流登记单元界线核实方法，以解决现有技术中的上述不足之处。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于无人机的水流登记单元界线核实方法，其用于对无人机航拍的水面图像中水色异常区域边界线进行处理并核实，包括以下步骤：S1：调用无人机水流登记单元采集的数据，计算水面波浪最大间隔变化时间，然后间隔时间段获取无人机航拍的两张河道水面图像，并对获取的水面图像进行边缘提取得到边缘图像，其中边缘图像上包括多个边界线和目标像素点；S2：以任意一个边缘图像为基准边缘图像，计算两个边缘图像上边界线位置数据，保留基准边缘图像上位置数据与另一个边缘图像位置数据相近的边界线，去除其它风浪伪边界线，获得预处理后的基准边缘图像；S3：以基准边缘图像各边界线为基线设定检测区域，并计算检测区域内像素点系数K，然后计算检测区域像素点系数阈值；
S4：比较各边界线检测区域内像素点系数K与阈值系数，当，则当前检测区域内的边界线为风浪伪边界线，并将该检测区域内风浪伪边界线去除；S5：提取边缘图像上剩下的边界线的位置信息，然后基于位置信息对各边界线进行实地核实以确定水色异常区域边界信息。
[0007]作为上述技术方案的进一步描述：所述步骤S1中计算水面波浪最大间隔变化时间的计算公式为：；其中，L为水面波浪间距，V为水面波浪的移动速度。
[0008]作为上述技术方案的进一步描述：所述步骤S1中间隔时间段获取无人机航拍的两张水面图像为同一水面区域的位置图像，且水面图像中包含水体异常区域。
[0009]作为上述技术方案的进一步描述：所述步骤S2具体包括以下步骤：S2.1：在基准边缘图像上与各边界线垂直方向建立一个刻度坐标，顺序计算基准边缘图像上各个边界线与刻度坐标交叉点位置数据，获取位置数据集合U1=[、、.....]，其中一个位置数据对应一个边界线；同样获取另一个边缘图像上位置数据集合U2=[、、.....]；S2.2：将数据集合U1和U2进行比较，获取位置数据集合U1与位置数据集合U2中相似位置数据集合Ux，其中相似位置数据集合Ux中位置数据对应的边界线为目标边界线；S2.3：保留基准边缘图像上相似位置数据集合Ux中位置数据对应的目标边界线，获得预处理后的基准边缘图像。
[0010]作为上述技术方案的进一步描述：设定检测区域，并计算检测区域内像素点系数K包括以下步骤：S3.1：以边界线为基准线，向两侧延伸f长度距离获取一个矩形检测区域，其中；即使得向基准线两侧延伸的位置不穿过初始时相邻风浪伪边界线之间的中线，防止出现干扰，然后统计检测区域内像素点个数；S3.2：计算检测区域内像素点系数，，其中，为边界线长度。
[0011]作为上述技术方案的进一步描述：计算检测区域像素点阈值系数具体为：在基准边缘图像上没有边界线的区域提取一个测算区域，并统计测算区域内像素点个数以及测算区域的面积，然后通过计算公式，计算检测区域像素点数量阈值的值。
[0012]作为上述技术方案的进一步描述：所述步骤S1中将水面图像进行边缘提取得到边缘图像具体为：计算水面图像中每个像素点的梯度幅值，获取水面图像中的所有目标像素点；检测水面图像上沿河垂直方向的目标像素点得到待检测图像的边界线。
[0013]作为上述技术方案的进一步描述：所述步骤S5中提取边缘图像上边界线的位置信息具体为：S5.1：在边缘图像上录入经纬度坐标数据；S5.2：基于录入的经纬度坐标数据自动识别边缘图像上各个边界线的位置信息。
[0014]作为上述技术方案的进一步描述：所述步骤4中比较各边界线检测区域内像素点
系数K与阈值系数，当，则认定当前检测区域内的边界线为目标边界线。
[0015]作为上述技术方案的进一步描述：将数据集合U1和U2进行比较，获取位置数据集合U1与位置数据集合U2中相似位置数据集合Ux具体为：将数据集合U1中各边界线位置数据与数据集合U2中各边界线位置数据进行比较，当两者差值小于额定值P时，则认定当前位置数据对应的边界线为目标边界线，并存入数据集合Ux中，其中额定值P为预设值。
[0016]在上述技术方案中，本专利技术提供的基于无人机的水流登记单元界线核实方法，具备以下有益效果：该基于无人机的水流登记单元接线核实方法通过计算水面波浪最大间隔变化时间，并间隔时间获取两张河道水面图像进行边缘检测提取到两张水面图像的边缘图像，然后通过比对两者边缘图像上分界线的位置变化以实现对风浪伪边界线进行识别剔除，实现保留两张边缘图像中位置数据相近的边界线，实现初步快速有效的去除大量的风浪伪边界线，显著检索后续二次去除风浪伪边界线的计算量，提高工作效率，同时通过计算水面波浪最大间隔变化时间进行检测采集两张水面图像，显著提高对风浪伪边界线去除的准确性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1为本专利技术实施例提供基于无人机的水流登记单元界线核实方法示意图。
实施方式
[0019]为了使本领域的技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细介绍本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于无人机的水流登记单元界线核实方法，其用于对无人机航拍的水面图像中水色异常区域边界线进行处理并核实，其特征在于，包括以下步骤：S1：调用无人机水流登记单元采集的数据，计算水面波浪最大间隔变化时间，然后间隔时间段获取无人机航拍的两张河道水面图像，并对获取的水面图像边缘检测提取得到边缘图像；S2：以任意一个边缘图像为基准边缘图像，计算两个边缘图像上边界线位置数据，保留基准边缘图像上位置数据与另一个边缘图像位置数据相近的边界线，去除其它风浪伪边界线，获得预处理后的基准边缘图像；S3：以基准边缘图像各边界线为基线设定检测区域，并计算检测区域内像素点系数K，然后计算检测区域像素点系数阈值；S4：比较各边界线检测区域内像素点系数K与阈值系数，当K>，则当前检测区域内的边界线为风浪伪边界线，并将该检测区域内风浪伪边界线去除；S5：提取边缘图像上剩下的边界线的位置信息，然后基于位置信息对各边界线进行实地核实以确定水色异常区域边界信息。2.根据权利要求1所述的基于无人机的水流登记单元界线核实方法，其特征在于，所述步骤S1中计算水面波浪最大间隔变化时间的计算公式为：=；其中，L为水面波浪间距，V为水面波浪的移动速度。3.根据权利要求1所述的基于无人机的水流登记单元界线核实方法，其特征在于，所述步骤S1中间隔时间段获取无人机航拍的两张水面图像为同一水面区域的位置图像，且水面图像中包含水体异常区域。4.根据权利要求1所述的基于无人机的水流登记单元界线核实方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：S2.1：在基准边缘图像上与各边界线垂直方向建立一个刻度坐标，顺序计算基准边缘图像上各个边界线与刻度坐标交叉点位置数据，获取位置数据集合U1=[、、.....]，其中一个位置数据对应一个边界线；同样获取另一个边缘图像上位置数据集合U2=[、、.....]；S2.2：将数据集合U1和U2进行比较，获取位置数据集合U1与位置数据集合U2中相似位置数据集合Ux，其中相似位置数据集合Ux中位置数据对应的边界线为目标边界线...

【专利技术属性】
技术研发人员：付丽莉，徐雷，闫志昂，姜志伟，葛文超，刘青青，
申请(专利权)人：江苏中天吉奥信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：