基于Matlab的水质检测（阴影识别）算法研究

最新推荐文章于 2025-06-02 20:51:47 发布

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分类专栏：图像处理毕业设计文章标签：算法 matlab 人工智能

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摘要

水质检测在环境保护与水资源管理中具有重要意义。随着计算机视觉与图像处理技术的发展，利用数字图像分析方法对水质进行自动检测成为一种趋势。然而，拍摄环境中往往存在阴影等干扰因素，会影响水质检测的准确性。本文以基于Matlab平台的阴影识别算法为核心，研究并设计了一套水质检测方法。通过对拍摄到的水体图像进行预处理、阴影检测、阴影去除，以及基于色彩、纹理等多维特征的水质指标提取，实现对水质的自动化分析与评价。实验结果表明，所提出的算法对阴影区域具有较好的识别与校正能力，能够有效提高水质检测的精度与鲁棒性。

关键词： 水质检测；Matlab；阴影识别；图像处理；去阴影算法

1　引言

1.1　研究背景与意义

水是人类生存与发展的重要资源，其质量直接影响到人类健康与生态环境的平衡。传统的水质检测方式一般依靠化学分析方法，检测周期较长且需要专业设备与实验室环境，不便于快速、大规模地监测水环境。随着数字图像处理与计算机视觉技术的兴起，通过对水体表面图像特征的分析（如颜色、透明度、漂浮物、悬浮颗粒物等），可以在一定程度上实现水质的快速检测与监测。

在实际采集水体图像时，往往会因光照条件、拍摄角度、环境反射等因素产生大量的阴影区域或伪影，这些阴影区域会扰乱水质信息的准确提取，导致图像特征分析产生偏差。因此，如何准确地识别与去除阴影，成为图像化水质检测系统的一项关键技术。

1.2　研究目标

鉴于上述背景，本文围绕如下目标展开研究：

构建完整的水质检测图像处理流程：包括图像采集、预处理、阴影识别与去阴影、水质特征提取等步骤；
提出并实现基于Matlab的阴影识别算法：针对可能存在的镜面反射或散射，优化阴影检测与去除效果；
验证算法有效性与鲁棒性：通过对不同环境与光照条件下采集的水体图像进行实验分析，评估算法对水质参数估计的准确率。

1.3　论文结构

本文主要分为如下几个部分：

第二章：相关研究现状与基本理论；
第三章：基于Matlab的水质检测整体流程设计；
第四章：阴影识别与去除算法的核心实现；
第五章：实验设置与结果分析；
第六章：结论与展望。

2　相关研究现状与基本理论

2.1　水质检测的图像处理方法

水质检测的图像方法主要依赖于图像所携带的色彩、亮度和纹理等信息。常见做法包括：
基于颜色特征的判定
- 通过HSV、Lab等色彩空间表征水质颜色特征，并结合阈值分类或聚类方法，实现对富营养化程度、悬浮颗粒物浓度的估计。
基于纹理特征的分析
- 一些研究利用灰度共生矩阵（GLCM）、小波变换等方法对水面纹理进行分析，进而间接推断水体中颗粒物密度或污染物分布。
基于机器学习/深度学习的多特征融合
- 随着深度神经网络在图像识别中的广泛应用，不少研究者开始将CNN、RNN或Transformer等模型引入水质检测，可同时学习颜色、纹理等高级特征。
颜色不变性原理
- 在RGB或HSV等常规色彩空间中，阴影区域的亮度下降明显，但色调（Hue）变化较小。利用该特点可对同一像素在明亮区域与阴影区域的色彩信息进行比对或归一化，以检测阴影。
基于光照补偿的模型
- 若假定场景中存在一个主要光源，可估计光照强度分布，然后对图像进行光照补偿或亮度修正，进而分离出阴影部分。
基于背景差分或时序分析
- 在视频序列中，将阴影识别为背景的一部分，利用多帧统计差异来剔除阴影。适用于有固定场景且背景稳定的情况，但对水质现场监测并不一定有严格的固定背景。
水面反射与阴影的耦合：水面由于反射率高，容易产生高光、镜面反射及各类倒影，简单的阴影识别方法可能把高光区域误判为阴影，或对倒影区域产生干扰。
场景复杂多变：室外采集的水体图像光线条件不稳定、环境杂波多，导致阴影出现的形式多样，不易采用单一阈值或简单的颜色模型。

3　基于Matlab的水质检测整体流程设计

为实现对水质图像的自动检测与分析，本文在Matlab环境下设计与实现了包括图像读取、预处理、阴影识别与去阴影以及水质特征提取在内的系统性流程。整体框架如图1所示。

┌───────────────────┐
│ 图像采集/读取 │
└───────────────────┘
↓
┌───────────────────┐
│ 图像预处理 │
│ (如去噪、白平衡等) │
└───────────────────┘
↓
┌───────────────────┐
│ 阴影检测与去除 │
├───────────────────┤
│ 阈值 or 颜色模型 │
└───────────────────┘
↓
┌───────────────────┐
│ 水质特征提取 │
│ (颜色、纹理指标等) │
└───────────────────┘
↓
┌───────────────────┐
│ 水质评价与输出 │
└───────────────────┘
图1　基于Matlab的水质检测流程框架示意图

3.1　图像采集与读取

图像采集：利用CCD或CMOS摄像机在室外/室内环境中对水面进行拍摄，获得不同清晰度与光照条件下的图像。
格式与读取：以JPEG或PNG等常见格式存储，并通过Matlab的 imread() 函数载入图像。

3.2　图像预处理

图像去噪：采用均值滤波、中值滤波或双边滤波等方式减小噪声干扰。
亮度与色彩校正：在进行阴影检测前，可进行简单的Gamma校正或白平衡处理，以减弱光照偏差的影响。

3.3　阴影检测与去除

阴影检测：本文采用融合HSV颜色与亮度对比度的方法，通过设定亮度变化阈值与色相不变量相结合，识别疑似阴影区域。
阴影去除：将检测到的阴影区域进行光照补偿或背景插值修复，得到与正常亮度相仿的像素值，用于后续水质特征提取。

3.4　水质特征提取与评价

颜色特征提取：在去除阴影后的图像区域，分别统计R、G、B三通道的均值和方差，或在HSV空间计算H分布特征，作为推断水质指标（如富营养化程度）的依据。
纹理特征提取：基于灰度共生矩阵（GLCM）的能量、对比度、相关性等参数，或小波系数能量分布，用以表征水面悬浮物与浑浊度。
水质评价：将上述特征与已有水质标准、阈值或训练好的分类器（如SVM、BP神经网络）相结合，判断水质状态是否符合要求。

4　阴影识别与去除算法的核心实现

本文在Matlab中实现的阴影识别与去除算法，主要包含以下步骤：

4.1　颜色空间转换

(1) 从RGB到HSV：

hsvImg = rgb2hsv(rgbImg);
H = hsvImg(:,:,1);  % 色相
S = hsvImg(:,:,2);  % 饱和度
V = hsvImg(:,:,3);  % 亮度

(2) 阴影判定基础

阴影像素通常呈现亮度值明显减小，但是色相H变化幅度并不显著。

4.2　阴影区域的检测

亮度判定 在V分量图中，统计全局或局部亮度直方图，设置阈值T_v（如0.2~0.3），判别过暗区域。
```
shadowMask_V = (V < T_v);
```
色相稳定性判定 阴影区域的H保持近似不变，但对比正常区域的H又可能有小幅偏移。可与全局平均H进行比较，若差值在一定范围内，则认为符合阴影特征。
```
meanH = mean(H(:));
shadowMask_H = abs(H - meanH) < TH_range;   % 如 0.05
```
综合判定 最终阴影区域掩码：
```
shadowMask = shadowMask_V & shadowMask_H;
```
4.3　阴影去除方法
光照补偿
- 假设阴影像素的亮度衰减系数为k<1k<1k<1，可做如下补偿：
- 其中 k可根据阴影区与明亮区的亮度差来估计。

5　实验设置与结果分析

5.1　实验环境

软件环境：Matlab R2022b
硬件环境：Intel i7 CPU，16GB内存
测试图像：室外自然光下拍摄的河道、湖面图像共50张，分辨率1920×1080。场景中包含植被阴影、建筑物阴影以及波光粼粼的高光反射。

5.2　评价指标

阴影检测准确率 以人工标注的阴影区域为“真值”，比较算法检测掩码与真值掩码的重合程度，计算Precision和Recall等。
水质特征提取误差 对比无阴影处理时的RGB通道均值差异以及基于纹理特征的差异（如GLCM对比度等）。
运行效率 统计去阴影算法单张图像的平均执行时间，评估其在实时应用中的潜力。

5.3　实验结果

阴影检测效果 阴影正确识别率达85%以上，部分高光反射区被算法误判为阴影；通过增大色相与饱和度阈值可以降低误判率，但容易提高漏判率。
阴影去除视觉质量 经过亮度补偿后，阴影区域亮度与整体场景更为一致，适度保持了原色相，整体图像在视觉上较为均匀。
水质特征提取准确度 未处理阴影时，与无阴影基准图像（实验室模拟光照均匀条件）在RGB均值上出现510的偏差（0255量化下）。去除阴影后，差值降低至2~4，说明去阴影有助于提高颜色特征的一致性。对纹理特征而言，去阴影后GLCM能量与对比度等指标更贴近真实情况，减少了“阴影块”带来的明显纹理变化。