一种基于图片光谱相似度的水体物质组分检测计算方法技术

本发明专利技术公开一种基于图片光谱相似度的水体物质组分检测计算方法，包括：1）分别提取对照水体和待检测水体的光谱特征；2）根据所述光谱特征分别获取对照水体频域信息和待检测水体频域信息；3）根据所述对照水体频域信息和所述待检测水体频域信息分别生成频域数据图片；4）比较所述待检测水体的频域数据图片与所述对照水体的频域数据图片，计算频域数据图片间的相似性，判断待检测水体的物质组分。本发明专利技术通过比较光谱的特征图片，计算特征图片间的相似性，相比于直接使用光谱数据比较，计算结果精度更高。精度更高。精度更高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图片光谱相似度的水体物质组分检测计算方法


[0001]本专利技术涉及水质监测
具体而言，涉及一种基于图片光谱相似度的水体物质组分检测计算方法。

技术介绍

[0002]水是人类赖以生存的资源，人类的生产和发展与水密不可分。近年来，社会飞速发展，工业化和城市化进程不断加快，水环境合理开发利用的压力越来越大，水污染事件时有发生，影响了工业生产，甚至危及饮用水水源的水质安全保障。为了保证水安全，建立水质预警系统是一种有效的水质监测方式，而水质预警技术的基础在于水质检测，即通过检测技术快速、在线判断水中是否有污染物，然后根据异常检测结果对数据做进一步的分析，确定污染物类别。在水质监测中光谱法具有设备简单，检测速度快，无需试剂，灵敏度高等特点，已广泛应用于水质检测与水污染检测。
[0003]目前，光谱的比较主要将两条光谱曲线进行比较，传统的光谱相似性度量方法主要用欧氏距离、相关系数、光谱角等计算两个光谱之间的大小或形状。
[0004]然而，光谱法容易受到干扰，存在谱峰重叠的现象等，因此直接用光谱数据比较误差较大。针对此问题，本专利技术提供一种基于图片光谱相似度的水体物质组分检测计算方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术正是基于现有技术的上述需求而提出的，本专利技术针对光谱法容易受到干扰，存在谱峰重叠的现象，导致光谱数据比较误差较大的问题，提供一种基于图片光谱相似度的水体物质组分检测计算方法。
[0006]为了解决上述问题，本专利技术是采用如下技术方案实现的：一种基于图片光谱相似度的水体物质组分检测计算方法，该方法包括：1）分别提取对照水体和待检测水体的光谱特征；2）根据所述光谱特征分别获取对照水体频域信息和待检测水体频域信息；3）根据所述对照水体频域信息和所述待检测水体频域信息分别生成频域数据图片；4）比较所述待检测水体的频域数据图片与所述对照水体的频域数据图片，计算频域数据图片间的相似性，判断待检测水体的物质组分。
[0007]通过将光谱的特征用图片的形式进行展现，比较光谱的特征图片，计算特征图片间的相似性，作为光谱的相似性。相比于直接使用光谱数据比较，图片更加稳定，不存在谱峰重叠的现象，计算结果的精度更高。
[0008]可选地，步骤1）中，获取待检测水体和对照水体的原始光谱；对所述原始光谱中吸光度进行波长微分计算，提取出光谱导数特征频域信息。
[0009]通过微分，原始光谱中每段相邻波长都对应一个光谱导数特征频域信息，将全部相邻波长的微分特征转化为频域数据图片，以提高识别的精度。
[0010]可选地，步骤2）中，根据所述光谱导数特征频域信息，对原始光谱利用小波函数进行连续小波变换，获得对照水体频域信息和待检测水体频域信息。
[0011]通过小波变换，能够建立与光谱导数特征频域信息之间的联系，使提取得到的水基因特征信息更加全面，提高物质组分检测的准确率。
[0012]可选地，步骤4）中，将所述频域数据图片压缩变换为32*32的矩阵，对所述32*32的矩阵进行DCT计算，得到系数矩阵；提取所述系数矩阵中的最低频率，得到缩小后8*8的系数矩阵，计算所述缩小后8*8的系数矩阵的平均值；根据平均值，利用哈希算法对所述缩小后8*8的系数矩阵进行编码，生成哈希序列；根据所述哈希序列，计算所述待检测水体与所述对照水体的频域数据图片相似度值；根据所述待检测水体与所述对照水体的相似度值，确定所述待检测水体的物质组分。
[0013]通过压缩图片的大小，可以简化DCT计算，加快运算效率；舍弃高频分量，保留低频分量，大大缩减了存储空间，提高传输效率。
[0014]可选地，所述获取待检测水体和对照水体的原始光谱，包括：利用光谱仪采集光源发出的光通过空气、待检测水体和对照水体的光照强度，根据朗伯比尔定律对所述光照强度处理，得到所述待检测水体和对照水体中污染物对应的吸收光谱数据集；所述吸收光谱数据集至少包括一条光谱数据，所述光谱数据由从200纳米至710纳米，间隔为2nm的波长对应的吸光度组成。
[0015]本专利技术考虑为紫外线
‑
可见光的波长，设置间隔为2nm可以减少数据量，提高运算速度。
[0016]可选地，所述光谱仪使用前，进行多级零点校准，得到零点校准模型；根据所述零点校准模型和朗伯比尔定律计算得到吸光度，其公式为其中，Abs表示吸光度，I
参
为参比光强，I
测
为测量光强，h（I
参
，I
参0
）为参比光强的零点校准参数，h（I
测
，I
测0
）为测量光强的零点校准参数。
[0017]通过多级零点校准操作，尽可能消除仪器带来的误差，提高最终计算结果的准确性。
[0018]可选地，通过对光谱数据进行预处理提取所述光谱特征，所述预处理包括：对所述光谱数据进行SG平滑处理，得到平滑后的光谱值；将所述平滑后的光谱值减去所述光谱数据中最小的吸光度值，得到常数偏移量消除后的光谱数据；对所述常数偏移量消除后的光谱数据进行归一化处理。
[0019]预处理后的光谱数据集使得最终的结果更加精确。
[0020]可选地，对光谱数据中波长进行一阶导数，其公式为：
f(t) = diff(xi)其中，xi为第i条预处理后的光谱数据，diff()为一阶差分，t为波长。
[0021]通过对波长求导以提取光谱导数特征频域信息，使用一阶导数，在一定程度上能够简化计算过程，降低计算量并提高结果的准确度。
[0022]可选地，所述小波变换的公式为：其中，f(t)表示第i条光谱数据一阶差分的结果；a为尺度因子，τ为反映位移，ψ
a,t
(t)为基小波函数；WT
f
(a,t)为水基因特征，表示为一个m*n的矩阵，n为光谱。
[0023]以此设置，得到含有微分特征频域信息的图片，便于比较光谱相似度。
[0024]可选地，所述根据平均值，利用哈希算法对所述缩小后8*8的系数矩阵进行编码，生成哈希序列，包括：根据缩小后8*8的系数矩阵，设置0或1的64位的哈希值，依此对所述哈希值与进行比较，若大于等于，则将所述哈希值设为1，否则设为0；组合后形成哈希序列；所述根据所述哈希序列，计算所述待检测水体与所述对照水体的频域数据图片相似度值，包括：统计待检测水体对应的哈希序列，分别与所述对照水体对应的哈希序列的不同位的个数；若个数为0，则相似度值为0，表示所述待检测水体与对照水体的相似度高；若个数小于5，则相似度值小于5，表示相似度较高；若个数大于10，则相似度值大于10，表示完全不同。
[0025]采用哈希算法对每个光谱数据对应的图片生成哈希序列，有利于图片间相似度计算。通过比较哈希序列的不同位的个数计算相似度，此方法简单易算，能够提高检测的效率。
[0026]与现有技术相比，本专利技术通过将光谱的特征用图片的形式进行展现，比较光谱的特征图片，计算特征图片间的相似性，作为光谱的相似性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图片光谱相似度的水体物质组分检测计算方法，其特征在于，包括：1）分别提取对照水体和待检测水体的光谱特征；2）根据所述光谱特征分别获取对照水体频域信息和待检测水体频域信息；3）根据所述对照水体频域信息和所述待检测水体频域信息分别生成频域数据图片；4）比较所述待检测水体的频域数据图片与所述对照水体的频域数据图片，计算频域数据图片间的相似性，判断待检测水体的物质组分。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1）中，获取待检测水体和对照水体的原始光谱；对所述原始光谱中吸光度进行波长微分计算，提取出光谱导数特征频域信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2）中，根据所述光谱导数特征频域信息，对原始光谱利用小波函数进行连续小波变换，获得对照水体频域信息和待检测水体频域信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤4）中，将所述频域数据图片压缩变换为32*32的矩阵，对所述32*32的矩阵进行DCT计算，得到系数矩阵；提取所述系数矩阵中的最低频率，得到缩小后8*8的系数矩阵，计算所述缩小后8*8的系数矩阵的平均值；根据平均值，利用哈希算法对所述缩小后8*8的系数矩阵进行编码，生成哈希序列；根据所述哈希序列，计算所述待检测水体与所述对照水体的频域数据图片相似度值；根据所述待检测水体与所述对照水体的相似度值，确定所述待检测水体的物质组分。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取待检测水体和对照水体的原始光谱，包括：利用光谱仪采集光源发出的光通过空气、待检测水体和对照水体的光照强度，根据朗伯比尔定律对所述光照强度处理，得到所述待检测水体和对照水体中污染物对应的吸收光谱数据集；所述吸收光谱数据集至少包括一条光谱数据，所述光谱数据由从200纳米至710纳米，间隔为2nm的波长对应的吸光度组成。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述光谱仪使用前，进行多级零点校准，得到零点校准模型；根据所述零点校准模型和朗伯比尔定律计算得到吸光度，其公式为其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：田启明，孙悦丽，张萌，
申请(专利权)人：北京英视睿达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：