论文太湖水面照片中蓝藻色调的提取是大学硕士与本科蓝藻色调毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写蓝藻色调方面论文范文。
摘 要：针对在不同水体光谱采集方式下导出的色调并非绝对稳定及其合理性得不到验证的问题,提出利用同时获取太湖水体的数码照片提取色调信息来检验光谱导出色调的方法.为了保证数码相机大视场与光谱仪小视场的一致性,截取照片中尽可能包含蓝藻的256×256像素区域,再分割出蓝、绿通道差值较大的部分像素点提取色调.结果显示：如果是同一相机摄取的照片,其色调与光谱导出的色调具有高相关性;说明利用照片提取色调可以验证光谱导出色调的合理性,其可靠性也可由目测照片直接验证.
关键词：蓝藻； 光谱； 数码照片； 色调； 太湖
中图分类号：Q949.22； TP391.41 文献标志码：A
Extraction of cyanobacteria hue from photo of Taihu Lake surface
CHEN Lixiong1,2,3, HU Yong2, GONG Cailan2
(1. Merchant Marine College; Shanghai Maritime Univ., Shanghai 201306, China；
2.Shanghai Institute of Technical Physics, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200083, China；
3. Graduate School, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China)
Abstract： Because the derived hue by different water spectral collection methods is not absolutely stable and its rationality is difficult to be verified, a way of testing hue derived from spectrum through extracting hue information from digital photos of water in TaihuLake is proposed. To ensure the consistency of digital camera large field and spectrometer all field, the 256×256 pixel regions of photos are cut out including cyanobacteria as much as possible. Hue is extracted from the pixels with larger difference between blue and green channel. The result shows that hue from digital photo and that from spectrum he high relevance when using the same camera. The rationality of hue derived from spectrum can be verified by extracting hue from digital photos, and the reliability can also be proved by photos directly.
Key words： cyanobacteria; spectrum; digital photo; hue; Taihu Lake
0 引 言
湖泊的富营养化是我国淡水湖泊面临的一个普遍的环境问题,而其重要特征之一就是藻类物质大量繁殖.叶绿素在藻类物质中所占比例比较稳定,并且易于在实验室测量,因此叶绿素含量常作为反映湖泊富营养化程度的一个重要参数.对叶绿素含量的监测,可以开展针对藻类物质的监测.利用遥感技术监测水体中叶绿素分布,具有监测范围广、速度快、成本低和便于长期动态监测的优势.［1］水质遥感监测是研究水体反射光谱特征与水质参数之间的关系,其中水体叶绿素与水面光谱反射率关系的研究,主要集中在半经验模型,即通过水体的实测光谱曲线,选择不同波段处的叶绿素光谱特征的反射率值与实测的叶绿素浓度进行统计回归,建立回归方程获取叶绿素浓度.［2］利用半经验法建立单波段、双波段、三波段、四波段和综合波段等叶绿素浓度反演模型.建立该模型必须对各自的测量数据进行筛选,用较为理想的数据拟合而成.由于各家的数据没有共享,建立的模型也不尽相同,因此模型不具备通用性和时间稳定性.
为了全面了解太湖藻类的光谱特性,研究建立稳定的光谱反演叶绿素浓度模型,与太湖流域管理局无锡水文水资源局合作,对太湖水质和光谱进行每月一次、连续一年的采样.剔除不适宜光谱采集的测点,利用全年的正常数据,尝试半经验法的各种反演模型.因样本数较多,且横跨4个季节,各种模型的反演拟合度都不甚理想.
在尝试找寻拟合度不如文献［2］等研究结果理想的原因时,比对实验室叶绿素浓度检测结果,发现不同测点在相似的叶绿素浓度下,对应的光谱特征曲线存在明显差异.查看同时获取的数码照片,发现叶绿素浓度相似而光谱特征差异明显的测点处,蓝藻颜色明显不同,也即蓝藻的颜色差异可能代表其生长状况的不同.［3］将体现蓝藻颜色的指数表征其差异,进而应用到模型研究中发现,利用光谱导出的水体色调与数码照片中蓝藻或水体的颜色具有良好的一致性,该过程及结论将另作说明.光谱的摄取用来分析研究对象的光谱特征,其导出的色调不具备直观性.本文拟从光谱采样时同时获取的数码照片中提取色调,并与光谱推导出的色调进行对比分析,验证光谱导出色调的可靠性.
从数码照片中提取蓝藻的色调,首先要对照片按小块进行分析,选取照片中蓝藻覆盖的区域.可以将彩像分割看成是灰度图像分割技术［4］在各种颜色空间上的应用,有直方图阈值法、特征空间聚类法、基于区域的方法、边缘检测法、模糊方法、神经元网络法和基于物理模型的方法等.在自然光照条件下用图像分割技术分割田间成熟番茄的图像［5］,足球机器人视觉处理子系统定位场上机器人和球的位置［6］等也是采用图像分割技术.
1 色彩空间的选择
彩像按色彩空间分量分解成多个单通道图像,其中色彩空间可选RGB,HSI,Lab或其他色彩空间.［4］RGB根据三基色原理建立,是最基本的色彩空间,其他色彩空间模型通过RGB转化都可得到.HSI直接采用色彩特性意义上的3个量：亮度或明度(I)、色调(H)和饱和度(S)来描述颜色,比较符合人眼对颜色的描述习惯,但表示的颜色并不全是视觉所感受的颜色.Lab是根据色调和亮度组成的三维空间图,它适用于一切光源色或物体色的表示和计算.其中,L表示心理明度,a和b为心理色调,反映到坐标系统中,+a表示红色,-a表示绿色,+b表示,-b表示蓝色,颜色的明度由L的百分数表示,其取值为0~100.
人眼所感知的色彩通常由称为三基色的红R,绿G和蓝B等3种颜色混合而成,适合显示系统,并不适合图像分割和分析.因为这3个分量高度相关,即只要亮度改变,它们就会相应改变.而且,由于颜色空间很不均匀,所以两种颜色之间的知觉差异(色差)不能表示为该颜色空间中两点间的距离,而利用线性或非线性变换,则可以由RGB颜色空间推导出其他的颜色特征空间.Lab空间是一个均匀的颜色空间,但只适合两者之间的比较.HSI颜色空间与人眼的色彩感知相吻合,其中H分量与照片中人感受的颜色具有较高的相关性,在一些照明不均的场合特别有用,因色调与高亮或阴影无关,色调对区分不同颜色的物体非常有效.
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参考文献：
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