基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提出了基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法，获取建材生产环境灰度图像；根据灰度分布得到初始粉尘图像；获取初始粉尘图像中各像素点的粉尘均匀度；根据粉尘均匀度对应的邻域范围得到各像素点的最佳均匀区域大小指数，进而获取各像素点的粉尘均匀大小矩阵；根据粉尘均匀大小矩阵得到各像素点的结构程度指数；依据各像素点的结构程度指数及粉尘均匀大小矩阵中元素值的离散程度得到各像素点的相似窗指数；根据相似窗指数获取相似窗宽度；结合图像去噪算法实现建材生产环境粉尘在线监测

【技术实现步骤摘要】
基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法
。

技术介绍

[0002]建材生产活动中容易产生粉尘，空气中的粉尘粒子过高会严重影响人们的身心健康
。
建筑中产生的粉尘不仅会恶化周边环境，还会使建筑工人和当地居民更加容易感染肺病
。
另外在建材生产中粉尘的浓度一旦超过特定的阈值，粉尘靠近火源有可能发生爆炸
。
因此，粉尘监测尤为重要
。
但施工时监测出来的粉尘图像往往不够清晰，其监控的粉尘图像受到噪声的影响极大，也就无法准确判断粉尘的浓度大小
。
所以，实时准确地对粉尘图像去除噪声成为了研究重点
。
[0003]数字图像在数字化或传输的过程中常会受到外部环境噪声干扰而造成图像模糊，这种图像被称为含噪图像
。
目前，对含噪图像的处理方法主要有均值滤波
、
高斯滤波以及中值滤波等，但应用到对粉尘图像的噪声处理上，去噪效果不佳
。
由于建材生产中监测到的粉尘与噪声存在较多相似特征，现有的处理方法并不适合去除粉尘图像上的噪声
。
因此，对建材生产粉尘图像进行去噪，现有的图像处理技术方法需要进行改进
。
[0004]综上所述，本专利技术提出基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法，通过获取建材生产环境的初始粉尘图像，根据灰度分布情况得到各个像素点的相似窗宽度，改进非局部均值滤波算法，提高建材生产环境粉尘在线监测的准确率
。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法，以解决现有的问题
。
[0006]本专利技术的基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法，该方法包括以下步骤：采集建材生产环境图像；结合去雾算法及建材生产环境图像获取初始粉尘图像；根据初始粉尘图像的灰度分布及邻域范围得到各像素点不同邻域范围的粉尘均匀度；根据各像素点不同邻域范围的粉尘均匀度得到各像素点的最佳均匀区域大小指数；设定各像素点的方形搜索窗尺寸；根据各像素点的最佳均匀区域大小指数及方形搜索窗尺寸得到各像素点的粉尘均匀大小矩阵；根据各像素点粉尘均匀大小矩阵中各元素值的分布得到各像素点的粉尘均匀区域大小矩阵；根据粉尘均匀区域大小矩阵中各元素值的特征得到各像素点的结构程度指数；根据各像素点的结构程度指数及粉尘均匀大小矩阵中元素值的离散程度得到各像素点的相似窗指数；根据各像素点的相似窗指数获取各像素点的相似窗宽度；结合非局
部均值滤波图像去噪算法及各像素点的相似窗宽度完成建材生产环境粉尘在线监测
。
[0007]优选的，所述结合去雾算法及建材生产环境图像获取初始粉尘图像，包括：利用暗通道去雾算法得到建材生产环境图像的背景图像，将建材生产环境图像与背景图像对应像素点的灰度值相减作为初始粉尘图像各像素点的灰度值
。
[0008]优选的，所述根据初始粉尘图像的灰度分布及邻域范围得到各像素点不同邻域范围的粉尘均匀度，表达式为：式中，表示初始粉尘图像中的像素点在大小为的邻域中的粉尘均匀度，表示以自然常数为底数的指数函数，表示像素点大小为的邻域中第个像素点的灰度值，表示像素点大小为的邻域中所有像素点的灰度均值，表示像素点的邻域内包含的总像素点数
。
[0009]优选的，所述根据各像素点不同邻域范围的粉尘均匀度得到各像素点的最佳均匀区域大小指数，包括：针对各像素点得到的不同邻域范围的粉尘均匀度，将最大粉尘均匀度对应的邻域大小作为各像素点的最佳均匀区域大小指数
。
[0010]优选的，所述根据各像素点的最佳均匀区域大小指数及方形搜索窗尺寸得到各像素点的粉尘均匀大小矩阵，包括：针对各像素点，粉尘均匀大小矩阵的大小为方形搜索窗大小，粉尘均匀大小矩阵的各元素值为各像素点的最佳均匀区域大小指数
。
[0011]优选的，所述根据各像素点粉尘均匀大小矩阵中各元素值的分布得到各像素点的粉尘均匀区域大小矩阵，包括：获取各像素点粉尘均匀大小矩阵的灰度区域大小矩阵，将所述灰度区域大小矩阵作为各像素点的粉尘均匀区域大小矩阵
。
[0012]优选的，所述根据粉尘均匀区域大小矩阵中各元素值的特征得到各像素点的结构程度指数，表达式为：式中，表示像素点对应的粉尘均匀区域大小矩阵的结构程度指数，表示像素点
x
的对应的粉尘均匀大小矩阵中最大连通域内的像素点个数，表示像素点
x
对应的粉尘均匀大小矩阵中第
g
个元素值的最大连通域内的像素点个数，表示像素点
x
对应的粉尘均匀大小矩阵中第
g
个元素值包含的最大连通域个数，表示像素点
x
对应的粉尘均匀大小矩阵中不同元素值的个数
。
[0013]优选的，所述根据各像素点的结构程度指数及粉尘均匀大小矩阵中元素值的离散程度得到各像素点的相似窗指数，表达式为：
式中，表示初始粉尘图像中像素点
x
的相似窗指数，为归一化函数，表示初始粉尘图像中像素点
x
的粉尘均匀大小矩阵中所有元素值的方差，表示像素点对应的粉尘均匀区域大小矩阵的结构程度指数，表示像素点
x
对应的粉尘均匀大小矩阵中不同元素值的个数，表示初始粉尘图像中像素点
x
对应粉尘均匀大小矩阵中第
g
个元素值的最大连通域的最小外接矩形面积
。
[0014]优选的，所述根据各像素点的相似窗指数获取各像素点的相似窗宽度，包括：设定最大相似窗宽度，将各像素点的相似窗指数与最大相似窗宽度的乘积作为各像素点的相似窗宽度
。
[0015]优选的，所述结合非局部均值滤波图像去噪算法及各像素点的相似窗宽度完成建材生产环境粉尘在线监测，包括：在非局部均值滤波去噪算法中，利用各像素点的相似窗宽度对初始粉尘图像进行去噪得到精确粉尘图像，计算精确粉尘图像中所有像素点的灰度值和值，记为第一和值，计算建材生产环境图像中所有像素点的灰度值和值，记为第二和值，将第一和值与第二和值的比值作为建材生产环境粉尘覆盖度，设定阈值，若建材生产环境粉尘覆盖度大于等于阈值，则建材生产环境当前为重度粉尘，若建材生产环境粉尘覆盖度小于阈值，则建材生产环境当前为轻度粉尘
。
[0016]本专利技术至少具有如下有益效果：本专利技术主要通过利用非局部均值滤波算法进行粉尘图像去噪，根据暗通道去雾算法得到的初始粉尘图像，计算每个像素点的粉尘均匀度，得到粉尘均匀大小矩阵；根据粉尘均匀大小矩阵中的元素离散程度以及纹理程度获得自适应相似窗大小，改进非局部均值滤波算法中的相似窗设定，提高了图像去噪的精度；进一步，本专利技术获取初始粉尘图像中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集建材生产环境图像；结合去雾算法及建材生产环境图像获取初始粉尘图像；根据初始粉尘图像的灰度分布及邻域范围得到各像素点不同邻域范围的粉尘均匀度；根据各像素点不同邻域范围的粉尘均匀度得到各像素点的最佳均匀区域大小指数；设定各像素点的方形搜索窗尺寸；根据各像素点的最佳均匀区域大小指数及方形搜索窗尺寸得到各像素点的粉尘均匀大小矩阵；根据各像素点粉尘均匀大小矩阵中各元素值的分布得到各像素点的粉尘均匀区域大小矩阵；根据粉尘均匀区域大小矩阵中各元素值的特征得到各像素点的结构程度指数；根据各像素点的结构程度指数及粉尘均匀大小矩阵中元素值的离散程度得到各像素点的相似窗指数；根据各像素点的相似窗指数获取各像素点的相似窗宽度；结合非局部均值滤波图像去噪算法及各像素点的相似窗宽度完成建材生产环境粉尘在线监测
。2.
根据权利要求1所述的基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法，其特征在于，所述结合去雾算法及建材生产环境图像获取初始粉尘图像，包括：利用暗通道去雾算法得到建材生产环境图像的背景图像，将建材生产环境图像与背景图像对应像素点的灰度值相减作为初始粉尘图像各像素点的灰度值
。3.
根据权利要求1所述的基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法，其特征在于，所述根据初始粉尘图像的灰度分布及邻域范围得到各像素点不同邻域范围的粉尘均匀度，表达式为：式中，表示初始粉尘图像中的像素点在大小为的邻域中的粉尘均匀度，表示以自然常数为底数的指数函数，表示像素点大小为的邻域中第个像素点的灰度值，表示像素点大小为的邻域中所有像素点的灰度均值，表示像素点的邻域内包含的总像素点数
。4.
根据权利要求1所述的基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法，其特征在于，所述根据各像素点不同邻域范围的粉尘均匀度得到各像素点的最佳均匀区域大小指数，包括：针对各像素点得到的不同邻域范围的粉尘均匀度，将最大粉尘均匀度对应的邻域大小作为各像素点的最佳均匀区域大小指数
。5.
根据权利要求1所述的基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法，其特征在于，所述根据各像素点的最佳均匀区域大小指数及方形搜索窗尺寸得到各像素点的粉尘均匀大小矩阵，包括：针对各像素点，粉尘均匀大小矩阵的大小为方形搜索窗大小，粉尘均匀大小矩阵的各元素值为各像素点的最佳均匀区域大小指数
。6.
根据权利要求1所述的基于图像去噪的建材生产环境粉尘在线监测方法，其特征在于，所述根据各像素点粉尘均匀大小矩阵中各元素值的分布得到各像素点的粉尘均匀区域
大小矩阵，包括：获取各像...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘浩然，朱德举，姬帅，
申请(专利权)人：山东天意机械股份有限公司，
类型：发明
国别省市：