【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，具体涉及一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法。
技术介绍
1、随着科技的发展和人们环保意识的提高，低碳建筑材料应运而生。低碳建筑材料是可持续的且可以减少能源的消耗和温室气体的排放，同时提高建筑的能源利用率和室内舒适度。其中，低碳建筑材料的保温隔热性能是满足室内舒适的一个重要指标，因此，需要对低碳建筑材料的保温隔热性能进行检测，确保低碳建筑材料的保温隔热性能达标。
2、其中，对低碳建筑材料的保温隔热性能进行检测的方法通常是基于连通图的分裂聚类算法对低碳建筑材料的保温隔热性能检测红外图像中的像素点进行处理，获取红外图像中的像素点类别，根据不同像素点类别中的差异，对低碳建筑材料的保温隔热性能进行检测。但在实际情况中，因为红外图像中存在大量的相似像素点，基于连通图的分裂聚类算法对红外图像中的像素点进行划分，会获得相似性较高的像素点类别，导致对低碳建筑材料的保温隔热性能检测不准确，同时产生大量的计算成本。
技术实现思路
1、为了解决红外图像中存在大量的相似像素点，基于连通图的分裂聚类算法对红外图像中的像素点进行划分，会获得相似性较高的像素点类别，导致对低碳建筑材料的保温隔热性能检测不准确的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提出了一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，该方法包括以下步骤：
3、获取低碳建筑材料的保温隔热性能检测红外图像的灰度图像；
4、根据灰度图像中每个像素点与预设邻域内每个邻域像素点之间的位置和灰度值差异，获取每个像素点的剔除因子，基于剔除因子确定剔除后的灰度图像；将剔除后的灰度图像进行迭代剔除，根据每次剔除后的灰度图像内的灰度值，获取每次剔除后的灰度图像的变异系数；当第n次迭代剔除后的灰度图像与第n-1次迭代剔除后的灰度图像的变异系数的比值满足迭代终止条件时，停止迭代，将第n次迭代剔除后的灰度图像作为目标图像；
5、根据目标图像内像素点的灰度值进行划分，获取目标图像中的像素点类别；根据每个像素点类别中每个像素点在每次迭代下的剔除因子，获取每个像素点类别的影响因子；
6、根据每个像素点类别的影响因子和每个像素点类别内的灰度值分布情况，获取保温隔热性能的检测系数，对低碳建筑材料的保温隔热性能进行检测。
7、进一步地，所述剔除因子的获取方法为：
8、对于第n次迭代剔除后的灰度图像内第i个像素点，根据第i个像素点与对应的每个邻域像素点之间的距离，以及迭代次数，获取第i个像素点与对应的每个邻域像素点的距离特征值；
9、根据第i个像素点与对应的每个邻域像素点之间的灰度值差异，以及迭代次数，获取第i个像素点与对应的每个邻域像素点的灰度特征值；
10、根据第i个像素点与对应的每个邻域像素点的距离特征值和灰度特征值，获取第i个像素点的剔除因子。
11、进一步地，所述剔除因子的计算公式为：
12、
13、
14、
15、式中，为第n次迭代剔除后的灰度图像内第i个像素点的剔除因子；m为第i个像素点的预设邻域内邻域像素点的总数量；为第n次迭代剔除后的灰度图像内第i个像素点与对应的第m个邻域像素点的距离特征值；为第n次迭代剔除后的灰度图像内第i个像素点与对应的第m个邻域像素点的灰度特征值；为第n次迭代剔除后的灰度图像内第i个像素点与对应的第m个邻域像素点之间的欧式距离；n为迭代次数；e为自然常数；为第一预设常数，大于0；为第n次迭代剔除后的灰度图像内第i个像素点的灰度值；为第n次迭代剔除后的灰度图像内第i个像素点的第m个邻域像素点的灰度值；为绝对值函数。
16、进一步地，所述基于剔除因子确定剔除后的灰度图像的方法为：
17、将每次剔除后的灰度图像内最大的剔除因子，作为每次剔除的目标剔除因子；
18、通过每次剔除对应的迭代次数对每次剔除的目标剔除因子进行调整，获取每次剔除的剔除因子阈值；其中，每次剔除对应的迭代次数与所述剔除因子阈值为正相关的关系；
19、将每次剔除后的灰度图像内的剔除因子大于或者等于对应次剔除的剔除因子阈值的像素点进行去除，确定每次剔除后的灰度图像。
20、进一步地，所述迭代终止条件为：
21、将第n次迭代剔除后的灰度图像与第n-1次迭代剔除后的灰度图像的变异系数的比值，作为迭代判断值；
22、当迭代判断值小于预设的迭代判断值阈值时，停止迭代。
23、进一步地，所述像素点类别的获取方法为：
24、根据目标图像内像素点的灰度值，通过基于连通图的分裂聚类算法对目标图像内的像素点进行划分，获取目标图像中的像素点类别。
25、进一步地，所述影响因子的计算公式为：
26、
27、式中，为第k个像素点类别的影响因子；为第k个像素点类别中像素点的总数量；n为迭代的总次数；为第k个像素点类别中第t个像素点第n次迭代的剔除因子，e为自然常数。
28、进一步地，所述检测系数的获取方法为：
29、获取每个像素点类别中所有像素点的灰度值均值，作为对应像素点类别的第一均值；
30、根据每个像素点类别的影响因子对第一均值的方差进行调整，获取保温隔热性能的检测系数。
31、进一步地，所述检测系数的计算公式为：
32、
33、式中，j为保温隔热性能的检测系数；k为像素点类别的总数量；为第k个像素点类别的影响因子；为第k个像素点类别的第一均值；为第一均值的均值；norm为归一化函数。
34、进一步地，所述对低碳建筑材料的保温隔热性能进行检测的方法为：
35、当归一化函数的检测系数大于预设的检测系数阈值时，低碳建筑材料的保温隔热性能差；
36、当归一化函数的检测系数小于或者等于预设的检测系数阈值时，低碳建筑材料的保温隔热性能合格。
37、本专利技术具有如下有益效果：
38、根据灰度图像中每个像素点与预设邻域内每个邻域像素点之间的位置和灰度值差异，获取每个像素点的剔除因子，确定灰度图像中剔除的像素点，进而确定剔除后的灰度图像；为了准确高效的对低碳建筑材料的保温隔热性能进行检测，进一步将剔除后的灰度图像进行迭代剔除，去除灰度图像中相似的像素点，减少计算量，同时对低碳建筑材料的保温隔热性能进行准确检测；为了确定灰度图像的迭代剔除何时停止，进而获取每次剔除后的灰度图像的变异系数，当第n次迭代剔除后的灰度图像与第n-1次迭代剔除后的灰度图像的变异系数的比值满足迭代终止条件时，停止迭代，将第n次迭代剔除后的灰度图像作为目标图像，确定灰度图像中最具代表可以检测低碳建筑材料的保温隔热性能的像素点，避免过多相似像素点对后续计算的干扰；进一步根据目标图像内像素点的灰度值进行划分，高效的获取目标图像中的像素点类别，为了降低噪本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述剔除因子的获取方法为：
3.如权利要求2所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述剔除因子的计算公式为：
4.如权利要求1所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述基于剔除因子确定剔除后的灰度图像的方法为：
5.如权利要求1所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述迭代终止条件为：
6.如权利要求1所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述像素点类别的获取方法为：
7.如权利要求1所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述影响因子的计算公式为：
8.如权利要求1所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述检测系数的获取方法为：
9.如权利要求8所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述检测系数的计算公式为：>
10.如权利要求9所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述对低碳建筑材料的保温隔热性能进行检测的方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述剔除因子的获取方法为：
3.如权利要求2所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述剔除因子的计算公式为：
4.如权利要求1所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述基于剔除因子确定剔除后的灰度图像的方法为：
5.如权利要求1所述一种低碳建筑材料的保温隔热性能检测方法，其特征在于，所述迭代终止条件为：
6.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宾，田志军，刘甜，王国平，郭睿，石杰，武伟，安建辉，肖建超，
申请(专利权)人：浙江省水利水电勘测设计院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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