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基于机器视觉的城市河道表观异物检测方法研究
摘要：随着城市化进程的不断推进，城市河道的水质污染问题日益突出，其中表观异物是造成水质污染的一大原因。本文基于机器视觉技术，研究了一种城市河道表观异物检测方法。首先，对河道图像进行预处理，包括图像灰度化、边缘检测和图像增强等步骤。然后，通过形状特征提取和颜色特征提取来识别河道中的表观异物。最后，采用支持向量机（SVM）分类器对表观异物进行分类。实验结果表明，所提出的方法能够有效地检测城市河道中的表观异物，并具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：机器视觉；城市河道；表观异物；预处理；特征提取；支持向量机
1.引言
随着城市化进程的不断加快，城市河道作为城市的重要水资源，面临着越来越严重的水质污染问题。其中，城市河道中的表观异物是造成水质污染的一大原因。传统的表观异物检测方法主要依靠人工巡查，效率低下且易漏检。因此，研究一种基于机器视觉的城市河道表观异物检测方法，具有重要的实际意义。
2.方法
本文提出的城市河道表观异物检测方法主要分为三个步骤：预处理、特征提取和分类。具体步骤如下：
2.1预处理
首先，将城市河道的图像进行灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像。然后，采用边缘检测算法（如Canny算法）对图像进行边缘检测，以便后续的特征提取。最后，进行图像增强，增强图像的对比度和清晰度，以提高后续处理的效果。
2.2特征提取
在本文中，采用了形状特征和颜色特征来描述河道中的表观异物。对于形状特征，可以使用轮廓特征和几何特征来描述物体的形状。对于颜色特征，可以使用颜色直方图或颜色矩来描述物体的颜色信息。通过对图像中的每个像素进行特征提取，得到每个像素的特征向量。
2.3分类
在本文中，采用支持向量机（SVM）分类器对表观异物进行分类。SVM是一种经典的机器学习方法，可以通过学习训练样本的特征向量和标签，进行分类预测。在本文中，将构建一个训练样本集，包括各种不同类别的表观异物样本，然后使用SVM进行训练和分类。
3.实验结果与分析
本文使用了一组城市河道的图像进行实验，评估了所提出的方法的性能。实验结果表明，所提出的方法能够有效地检测城市河道中的表观异物，具有较高的准确性和鲁棒性。同时，与传统的人工巡查方法相比，所提出的方法具有更高的效率和更低的漏检率。
4.结论
本文基于机器视觉技术，提出了一种城市河道表观异物检测方法。通过对河道图像的预处理、特征提取和分类，能够有效地检测河道中的表观异物，具有较高的准确性和鲁棒性。未来，可以进一步研究优化算法和提高检测效果，以满足城市河道水质污染监测的需求。
参考文献：
[1]黄斌，龙庆华.基于机器视觉的表观异物在线检测技术综述[J].自动化学报，2011，37(6):775-785.
[2]杨楠，曹渊元，王俊利.基于机器视觉技术的城市河道表观异物检测[J].山西电子技术，2016，39(3):17-19.