基于数据融合的水利图像处理方法和系统与流程

本发明涉及水利图像处理，具体为基于数据融合的水利图像处理方法和系统。

背景技术：

1、水是人类赖以生存的命脉，水利是国民经济的基础，对水利信息进行监测，可以为水资源的开发利用、水资源的配置与使用、水环境保护与治理等提供管理决策服务，进而提高水利行业的科学管理水平。目前对于防止水灾的监控系统逐渐趋于数字化和智能化，对于水系众多，地域广阔的区域，难以做到对全部水域的有效监控，当汛期到来时，只能通过被动防灾的手段减少损失，缺乏对自然灾害的有效预测手段，其中，历史数据可能会随着时间变化而失去参考价值，导致对自然灾害的检测和识别的难度上升，而通过水利图像实时了解水利信息情况，也为领导决策和减少水灾带来损失争取了宝贵的时间，有效保障人民生命财产的安全。

2、但现有的水利图像在处理过程中存在以下问题，单一传感器采集的水域图像并不清晰，且图像存在模糊的情况，无法为工作人员提供有利的判断信息，以此对水位很难进行准确预测和监控，使得水灾一直成为人民生命财产安全的威胁和大患；因此，不满足现有的需求，对此我们提出了基于数据融合的水利图像处理方法和系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于数据融合的水利图像处理方法和系统，通过水利监测单元获取待监控水域的多幅监控图像，再通过图像处理单元对监控图像进行预处理，并利用算法将预处理后的监控图像进行融合，以此获取融合监控图像，通过融合多幅监控图像，融合水利多源图像，可以改善单一传感器获取的水利图像不足，使融合后的监控图像更清晰，最后通过图像处理单元对融合监控图像获取待监控水域的水利信息，并判断待监控水域的水利信息是否越过预设警戒线，若越过预设警戒线时则进行报警，以此达到对水位预测和监控的目的，解决了上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于数据融合的水利图像处理方法，具体包括以下步骤：

3、获取待监控水域的监控图像，以此获得监控图像，监控图像为两幅或者两幅以上；

4、对监控图像进行融合处理，将获取的两幅或者两幅以上的监控图像利用算法进行融合，以此获取融合监控图像；

5、根据融合监控图像，以获取待监控水域的水利信息，并判断待监控水域的水利信息是否越过警戒线，当确定待监控水域的水利信息越过警戒线时进行报警。

6、进一步地，所述待监控水域设有多个监测传感器，利用监测传感器对同一片待监控水域进行监测，进而获取两幅或者两幅以上的监控图像。

7、进一步地，所述监控图像中应包含陆地轮廓与水域轮廓，两幅或者两幅以上的监控图像至少包括多个重叠部分。

8、进一步地，所述对监控图像的融合处理，具体为以下步骤：

9、首先，对获取到的监控图像进行预处理，主要是对监控图像进行去噪与几何校正操作，去掉监控图像中无关信息，增强监控图像中有效信息的可检测性及融合性；

10、最后，利用算法对预处理后的多幅监控图像进行融合处理，以此获得较高图像质量的融合监控图像。

11、进一步地，所述判断待监控水域的水利信息，具体为以下步骤：

12、设有元图像库，将融合监控图像与元图像库中的图像进行对比；

13、将融合监控图像中的陆地轮廓与元图像库中图像的陆地轮廓对比，将融合监控图像中的水域轮廓与元图像库中图像的水域轮廓对比；

14、根据融合监控图像与元图像库中图像的对比，确定监控水域的水位，预设水位警戒线，当前确定水位越过水位警戒线时进行报警。

15、进一步地，获取待监测水域的监测图像后，包括：

16、获取监测图像的色彩分布，确定监测图像的红色分量、绿色分量以及蓝色分量，并基于监测图像的绿色分量，绿色分量以及蓝色分量分别计算监测图像的色度、饱和度以及亮度；

17、根据如下公式计算监测图像的色度；

18、

19、其中，s色度表示监测图像的色度；arccos表示反余弦函数；φ表示常数，且取值为0.5；r表示监测图像的红色分量；g表示监测图像的绿色分量；b表示监测图像的蓝色分量；

20、根据如下公式计算监测图像的饱和度；

21、

22、其中，s饱和度表示监测图像的饱和度；min(r,g,b)表示取最小值；

23、根据如下公式计算监测图像的亮度；

24、其中，s亮度表示监测图像的亮度；

25、基于监测图像的色度、饱和度以及亮度对监测图像进行图像评分，并计算监测图像的综合评分值；

26、

27、其中，f表示监测图像的综合评分值；μ1表示监测图像的色度对监测图像进行图像评分的影响权重；μ2表示监测图像的饱和度对监测图像进行图像评分的影响权重；μ3表示监测图像的亮度对监测图像进行图像评分的影响权重；

28、将监测图像的综合评分值与基准评分阈值进行比较，判断当前监测图像的图像质量是否合格；

29、当监测图像的综合评分值小于或等于基准评分阈值时，则判定当前监测图像的图像质量不合格，并进行报警操作；

30、否则，则判定当前监测图像的图像质量合格。

31、基于数据融合的水利图像处理系统，包括：

32、水利监测单元，用于监测待监控水域，同一片待监控水域分布有多个监测传感器，通过多个监测传感器获取待监控水域的监控图像；

33、图像处理单元，用于对获取的监控图像进行预处理操作，并利用算法对预处理后的监控图像进行融合，以此获取融合监控图像；

34、图像分析单元，用于将融合监控图像与元数据库中的图像进行对比，进而获取该监控水域的水利信息，以此确定监控水域的水位，并判断当前确定水位是否越过预设水位警戒线，若越过警戒线时则进行报警。

35、进一步地，所述图像处理单元，包括：

36、预处理模块，用于对监控图像进行预处理，预处理包括对监控图像的去噪与几何校正操作，用于提高监控图像的质量；

37、融合模块，通过算法对预处理后的监控图像进行融合，用于获得较高图像质量的融合监控图像。

38、进一步地，所述融合模块通过算法对监控图像融合，根据如下公式：

39、b(m,n)＝max{a1(m,n),a2(m,n)}

40、其中:m指监控图像中像素的行号n 1,2,...,m；

41、n指监控图像中像素的列号n 1,2,...,n；

42、a1和a2指监控图像，根据获取的监控图像数量设有a1，a2,...,an；

43、上式的含义是，在监控图像融合处理时，通过比较监控图像a1和a2对应相同位置(m,n)的灰度值的大小，将灰度值大者的像素值作为新图b在位置(m,n)处的像素值此值可能来自图像a1，也可能来自图像a2。

44、进一步地，所述图像分析单元，包括：

45、元数据库，用于存储原始监控图像，原始监控图像与获取的监控图像具有相同的监控水域；

46、预警模块，事先设定关于水位的警戒线，将获取的监控图像与原始监控图像进行对比，以此获取当前监控水域的水利信息，进而确定当前监控水域的水位，并根据当前水位判断是否越过预设的警戒线，如若当前水位越过警戒线则发出警报。

47、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

48、本发明通过水利监测单元利用多个监测传感器获取待监控水域的多幅监控图像，再通过图像处理单元对监控图像进行预处理，并利用算法将监控图像进行融合，以此获取融合监控图像，通过融合多幅监控图像，融合水利多源图像，可以改善单一传感器获取的水利图像不足，使融合后的监控图像更清晰，可信度更高，减少模糊，便于工作人员通过融合后的监控图像对水位进行预测和监控，最后通过图像处理单元对融合监控图像获取待监控水域的水利信息，并判断待监控水域的水利信息是否越过警戒线，在确定待监控水域的水利信息越过警戒线时进行报警，以此达到对水位预测和监控的目的。

49、通过分别计算监测图像的色度、饱和度以及亮度可以是将监测图像的颜色状态准确确定，从而有效保障对监测图像当前的色彩状态有一个基本的了解，进而有效实现对监测图像进行评估的准确性，进而通过将综合评分制与基准评分阈值进行比较，判断监测图像的图像质量是否合格，有效实现对监测图像的评定，进而保障监测图像的质量，提高了对后续图像处理的准确性。