申请/专利权人：南通海阳节能环保科技有限公司

申请日：2022-10-27

公开（公告）日：2023-01-24

公开（公告）号：CN115410016B

主分类号：G06V10/75

分类号：G06V10/75;G06V10/762;G06T7/00;G01N21/25

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.01.24#授权;2022.12.16#实质审查的生效;2022.11.29#公开

摘要：本发明涉及污水处理领域，具体涉及基于图像频域分析的微生物污水池污水高效处理方法，包括：在微生物污水处理池中设置第一检测点和第二检测点，根据第一检测点和第二检测点的污水图像获得第一光照图和第二光照图；通过对第一光照图和第二光照图的频域分析，分别获得污水在微生物处理前后的水质变化图和杂质变化图，进而得污水处理特征，结合所有检测点的污水图像进而获得平均污水处理特征；统计不同时刻的平均污水处理特征获得污水处理有效性，根据污水处理有效性的大小控制污水处理过程。本发明通过水质变化图和杂质变化图准确完备的描述微生物对污水处理前后的水体的变化特征，进而获得准确的污水处理特征，保证了污水处理过程高效且节能。

主权项：1.基于图像频域分析的微生物污水池污水高效处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在微生物污水处理池中设置预设数量的第一检测点和预设数量的第二检测点，对于任意一个第一、第二检测点对，根据第一检测点处采集到的第一污水图像、第二检测点处采集到的第二污水图像得到低频像素类别和高频像素类别，根据低频像素类别获得初始水质分布图和目标水质分布图，根据高频像素类别获得初始杂质分布图和目标杂质分布图；将初始水质分布图和目标水质分布图中的像素进行匹配，获取任意一对匹配成对的像素分别在第二污水图像的亮度图和第一污水图像的亮度图上的灰度值的第一差值，那么将所有匹配成对的像素的所述第一差值构成的图像称为水质变化图；根据初始杂质分布图和目标杂质分布图获得初始杂质密度图和目标杂质密度图，将初始杂质密度图和目标杂质密度图中的像素进行匹配，获取任意一对匹配成对的像素分别在第一污水图像的亮度图和第二污水图像的亮度图上的灰度值的第二差值，那么将所有匹配成对的像素的所述第二差值构成的图像称为杂质变化图；根据水质变化图与杂质变化图获得水质杂质权重分布图，然后以水质杂质权重分布图上每个像素的灰度值为权重对水质变化图和杂质变化图上的所有像素的灰度值进行加权求和获得的结果称为一个第一、第二检测点对污水处理特征，然后计算所有第一、第二检测点对的污水处理特征的均值，称为平均污水处理特征；根据预设时间内每个时刻的平均污水处理特征的计算污水处理的有效性；根据污水处理有效性的大小控制污水处理的鼓风速率以及更换微生物填充料；所述的得到低频像素类别和高频像素类别的步骤包括：根据第一污水图像和第二污水图像分别获得第一光照图像和第二光照图像；分别第一光照图像和第二光照图像从空域变换到频域，分别获得第一频域图像和第二频域图像，获取第二频域图像上比第一频域图像上灰度值大的所有像素，获取所述所有像素与第一频域图像上中心点的像素的欧式距离，对获得的所有欧式距离进行K-Means聚类，获得两个类别，所述的两个类别中所有欧式距离的均值最大的类别中对应的像素集合称为高频像素类别，所述的两个类别中所有欧式距离的均值最小的类别中对应的像素集合称为低频像素类别；所述的根据低频像素类别获得初始水质分布图和目标水质分布图，根据高频像素类别获得初始杂质分布图和目标杂质分布图的步骤包括：在第一频域图像和第二频域图像上，保持低频像素类别中所有像素的灰度值不变，低频像素类别之外的所有像素的灰度值设置为0，然后再将第一频域图像和第二频域图像从频域反变换到空域，分别获得初始水质分布图和目标水质分布图；在第一频域图像和第二频域图像上，保持高频像素类别中所有像素的灰度值不变，高频像素类别之外的所有像素的灰度值设置为0，然后将第一频域图像和第二频域图像从频域反变换到空域，分别获得初始杂质分布图和目标杂质分布图；所述的初始杂质密度图和目标杂质密度图的获取步骤包括：对初始杂质分布图进行二值化处理，获得初始杂质密度二值图，以初始杂质密度二值图上任意一个像素为中心构建一个预设大小的窗口，计算初始杂质密度二值图上的在窗口内的连通域个数，称为任意一个像素的杂质分布密度，初始杂质密度二值图上所有像素的杂质分布密度构成的图像称为初始杂质密度图；同理根据目标杂质分布图获得目标杂质密度图。

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