水质参数的获取方法及装置、图像处理方法、介质与流程

本公开涉及水质监测，尤其涉及一种水质参数的获取方法及装置、图像处理方法、介质。

背景技术：

1、随着社会经济的高速发展，一些地表水体（湖泊、水库和河流）受到了严重的污染，全面准确的水质监测是水污染治理和水环境保护的前提。

2、传统水质监测的方法主要是现场采集水样，后在实验室测量各种水质参数，这难以反映污染物的空间分布特征及水质参数浓度的大面积范围的动态变化。近年来，越来越多的相关技术开始利用光谱成像技术来实现水质监测，但传统的光谱成像技术仍无法很好地满足实际应用需求。比如，传统的光谱成像技术中的分光方式主要有棱镜、光栅和滤光片分光等，其中，棱镜和光栅型都带有复杂的分光元件，体积庞大、造价昂贵。另外，滤光片阵列型或线性渐变滤光片型光谱成像仪，由于镀膜工艺或滤光片本身特性，使得光谱范围和光谱分辨率受限，无法满足高光谱成像的应用需求。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开提出了一种水质参数的获取方法、图像处理方法及装置、介质，能够快速准确地反演出目标水域的水质参数，有助于全面准确地监测目标水域的水质情况。

2、根据本公开的一方面，提供了一种水质参数的获取方法，包括：

3、基于同一遥感成像系统针对目标水域的不同区域进行高光谱遥感成像，得到多张第一图像，其中，所述遥感成像系统包含多个遥感通道，各所述遥感通道对应设有不同的量子点条带，各所述量子点条带具有不同的光学特性，全部所述第一图像覆盖所述目标水域中所有区域的光谱信息；

4、基于所述多张第一图像和各所述量子点条带的实际位置信息确定出第一光谱图像，所述第一光谱图像包括所述目标水域中所有区域的光谱信息，其中，所述各所述量子点条带的实际位置信息通过对待处理图像进行条带分割确定，所述待处理图像与所述第一图像基于同一所述遥感成像系统获得；

5、将所述第一光谱图像和第一采样时间输入至反演模型中进行计算，得到第一水质参数，其中，所述第一采样时间为所述第一光谱图像包括的采样时间，所述第一水质参数表征所述目标水域的水质情况。

6、这样，基于同一遥感成像系统针对目标水域的不同区域进行高光谱遥感成像，可以得到多张第一图像，每张第一图像可以反映出目标水域不同区域的光谱信息，全部第一图像可覆盖目标水域中所有区域的光谱信息，遥感成像系统包括多个遥感通道，各遥感通道对应设有不同的量子点条带，各量子点条带具有不同的光学特性，这样利用量子点进行光谱成像可以在保证光谱分辨率高和光谱范围宽的同时具有能量利用率高、体校小、易调制及成本低的特点，接着基于这些第一图像和通过对基于同一遥感成像系统获取的待处理图像进行条带分割确定出的各量子点条带的实际位置信息可以确定相应的第一光谱图像，第一光谱图像可以反映出目标水域所有区域的光谱信息，通过将第一光谱图像和对应的采样时间输入至反演模型中，可以得到对应的水质参数，从而可以快速准确地反演出目标水域的水质参数，有助于全面准确地监测目标水域的水质情况。

7、在一种可能的实现方式中，所述基于所述多张第一图像和各所述量子点条带的实际位置信息确定出第一光谱图像，包括：根据各所述量子点条带的实际位置信息，将每张所述第一图像中对应于同一所述量子点条带的光谱信息提取出来；按照各光谱信息所对应的区域在所述目标水域中的位置，将对应于同一所述量子点条带的多个光谱信息进行拼接，得到对应于各所述量子点条带的第一全景图，各所述第一全景图包括对应于同一所述量子点条带的所述目标水域中所有区域的光谱信息；对各所述第一全景图进行特征提取，得到各所述第一全景图的多个第一特征点；以所述多张第一全景图的其中一张作为第一中心全景图，根据所述第一中心全景图的第一特征点和其余所述第一全景图的第一特征点确定出第一单应变换集，所述第一单应变换集包括所述第一中心全景图与其余各个所述第一全景图之间的第一单应变换矩阵；利用所述第一单应变换集对所述多张第一全景图进行处理，得到所述第一光谱图像。

8、这样，通过对多张第一图像进行拼接得到多张第一全景图，并在多张第一全景图的基础上进行配准，能够得到具有全部所需光谱信息的第一光谱图像，有助于后续基于该第一光谱图像进行水质参数的准确反演。

9、在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一中心全景图的第一特征点和其余所述第一全景图的第一特征点确定出第一单应变换集，包括：分别通过直接法、结合有轨迹追踪的模拟法、结合有模板匹配的直接法、结合有轨迹追踪和模板匹配的模拟法、结合有插值法的直接法的方式确定出多个待定单应变换集；根据预设的指标评价从所述多个待定单应变换集中确定出所述第一单应变换集。

10、这样，通过直接法、模拟法、轨迹追踪、模板匹配、插值法之间的组合确定出不同方式下的单应变换集，并根据多种指标进行评价，从而确定出最优的第一单应变换集，能够避免实际使用过程中奇偶数帧图像之间存在的整体颜色差异、特征不明显等因素导致的匹配出错问题及其他影响单应变换集精度的问题，从而确定出最优的第一单应变换集，进而确定出相应的第一光谱图像，有助于后续基于该第一光谱图像进行水质参数的准确反演。

11、在一种可能的实现方式中，对待处理图像进行条带分割，包括：对所述待处理图像进行聚类分析，根据所述聚类分析的结果确定各所述量子点条带的第一位置，并根据所述第一位置确定各所述量子点条带的第二位置，从而根据所述第二位置确定各所述量子点条带的实际位置信息，其中，所述第一位置指示条带的初始粗糙位置，所述第二位置指示条带的初始精确位置。

12、这样，通过对待处理图像进行聚类分析、初始粗糙位置的确定、初始精确位置的确定，从而得到各量子点条带的实际位置信息，有助于后续准确快速地确定出第一光谱图像。

13、在一种可能的实现方式中，所述对所述待处理图像进行聚类分析，根据所述聚类分析的结果确定各所述量子点条带的第一位置，包括：获取所述待处理图像，并对所述待处理图像进行预处理，所述预处理方式包括转换图像格式、调整图像尺寸、调整图像像素值中的至少一种；对经所述预处理后的待处理图像进行聚类分析，得到分割结果；根据所述分割结果统计所述经所述预处理后的待处理图像中连续出现预设像素的区间范围，根据所述区间范围确定各所述量子点条带的第一位置，所述第一位置指示条带的初始粗糙位置；并且/或者，所述根据所述第一位置确定各所述量子点条带的第二位置，从而根据所述第二位置确定各所述量子点条带的实际位置信息，包括：根据所述第一位置判断所述待处理图像是否缺失条带，若所述待处理图像存在缺失的条带，则利用条带的分布信息进行条带填补，所述条带的分布信息包括条带数量、条带宽度、相邻条带之间的间隔中的至少一种；根据各所述量子点条带的先验信息和所述第一位置，从所述待处理图像中提取出待处理子图像，所述待处理子图像位于所述待处理图像中的中心区域；对所述待处理子图像进行聚类分析，并对聚类分析后的待处理子图像进行直线检测，得到直线检测结果；利用所述直线检测结果对所述待处理图像进行边界约束，并去除所述待处理图像中的噪声，去除噪声的方式包括去除像素值大于预设阈值的像素；根据经边界约束和去除噪声后的待处理图像确定各所述量子点条带的第二位置，所述第二位置指示条带的初始精确位置；根据所述第二位置判断是否需要扩充条带宽度；根据所述第二位置调整条带的分布情况，所述调整方式包括增加条带和/或删除条带；以经调整条带的分布情况后的条带位置作为所述各所述量子点条带的实际位置信息。

14、这样，通过对待处理图像进行预处理、聚类分析、条带填补、直线检测、边界约束、去除噪声、调整条带分布情况这一系列操作，能够准确实现条带分割，确定出各量子点条带的实际位置信息，从而有助于后续准确快速地确定出第一光谱图像。

15、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括所述反演模型的训练步骤，所述训练步骤包括：构建样本集，所述样本集包括多个样本对，每个所述样本对包括光谱图像数据和对应的水质参数数据，所述光谱图像数据具有多个波段的光谱信息；根据各所述波段与所述水质参数数据的相关性，从所有波段中筛选出部分波段形成特征波段集，所述特征波段集与所述水质参数数据的相关性处于预设阈值范围内；基于所述特征波段集和所述样本集训练初始的反演模型，得到训练后的反演模型。

16、这样，通过选取合适的特征波段集，即从全波段中筛选出敏感波段，有利于训练得到能够反演出更加精度的水质参数的反演模型。

17、在一种可能的实现方式中，所述根据各所述波段与所述水质参数数据的相关性，从所有波段中筛选出部分波段形成特征波段集，包括：计算各所述波段与所述水质参数数据的相关性，并按照所述相关性从大到小排序得到波段顺序；构建初始状态为空集的目标波段集，根据所述波段顺序向所述目标波段集中逐个增加所述波段，直至增加新波段后的目标波段集与所述水质参数数据的相关性降低或增加幅度小于预设阈值，将增加所述新波段前的目标波段集作为所述特征波段集。

18、这样，基于各个波段与水质参数的相关性确定合适的特征波段集，有助于全波段中筛选出敏感波段，使得后续基于该敏感波段训练得到的反演模型能够反演出更加精度的水质参数。

19、在一种可能的实现方式中，所述光谱图像数据包括第二采样时间和第二光谱图像，所述水质参数数据包括第三采样时间和第二水质参数，其中，所述第二采样时间为所述第二光谱图像的采样时间，所述第三采样时间为所述第二水质参数的采样时间，所述第二采样时间和所述第三采样时间为同一采样时间或满足预设间隔时间条件；所述第二光谱图像包括所述预设水域中所有区域的光谱信息，所述第二水质参数表征所述预设水域的水质情况，其中，所述预设水域为所述目标水域和/或非所述目标水域。

20、这样，训练得到的反演模型具有较强的泛化能力，反演出的目标水域的水质参数将会更加精准。

21、根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理方法，包括：

22、基于同一遥感成像系统进行高光谱遥感成像，得到待处理图像和多张第一图像，其中，所述遥感成像系统包含多个遥感通道，各所述遥感通道对应设有不同的量子点条带，各所述量子点条带具有不同的光学特性，全部所述第一图像覆盖目标水域中所有区域的光谱信息；

23、对所述待处理图像进行聚类分析，根据所述聚类分析的结果确定各所述量子点条带的第一位置，并根据所述第一位置确定各所述量子点条带的第二位置，从而根据所述第二位置确定各所述量子点条带的实际位置信息，其中，所述第一位置指示条带的初始粗糙位置，所述第二位置指示条带的初始精确位置；

24、基于所述多张第一图像和各所述量子点条带的实际位置信息确定出第一光谱图像，所述第一光谱图像包括所述目标水域中所有区域的光谱信息。

25、这样，通过基于同一遥感成像系统进行高光谱遥感成像，可以得到待处理图像和多张第一图像，全部第一图像可覆盖目标水域中所有区域的光谱信息，遥感成像系统包括多个遥感通道，各遥感通道对应设有不同的量子点条带，各量子点条带具有不同的光学特性，这样利用量子点进行光谱成像可以在保证光谱分辨率高和光谱范围宽的同时具有能量利用率高、体校小、易调制及成本低的特点，接着通过对待处理图像进行聚类分析，根据聚类分析的结果确定各量子点条带的第一位置、第二位置，根据第二位置确定各量子点条带的实际位置信息，进而通过基于多张第一图像和各量子点条带的实际位置信息能够快速准确地确定出第一光谱图像，第一光谱图像可以反映出目标水域所有区域的光谱信息，从而有助于后续基于第一光谱图像快速准确地反演出目标水域的水质参数，实现全面准确地监测目标水域的水质情况。

26、在一种可能的实现方式中，所述对所述待处理图像进行聚类分析，根据所述聚类分析的结果确定各所述量子点条带的第一位置，包括：对所述待处理图像进行预处理，所述预处理方式包括转换图像格式、调整图像尺寸、调整图像像素值中的至少一种；对经所述预处理后的待处理图像进行聚类分析，得到分割结果；根据所述分割结果统计所述经所述预处理后的待处理图像中连续出现预设像素的区间范围，根据所述区间范围确定各所述量子点条带的第一位置；并且/或者，所述根据所述第一位置确定各所述量子点条带的第二位置，从而根据所述第二位置确定各所述量子点条带的实际位置信息，包括：根据所述第一位置判断所述待处理图像是否缺失条带，若所述待处理图像存在缺失的条带，则利用条带的分布信息进行条带填补，所述条带的分布信息包括条带数量、条带宽度、相邻条带之间的间隔中的至少一种；根据各所述量子点条带的先验信息和所述第一位置，从所述待处理图像中提取出待处理子图像，所述待处理子图像位于所述待处理图像中的中心区域；对所述待处理子图像进行聚类分析，并对聚类分析后的待处理子图像进行直线检测，得到直线检测结果；利用所述直线检测结果对所述待处理图像进行边界约束，并去除所述待处理图像中的噪声，去除噪声的方式包括去除像素值大于预设阈值的像素；根据经边界约束和去除噪声后的待处理图像确定各所述量子点条带的第二位置；根据所述第二位置判断是否需要扩充条带宽度；根据所述第二位置调整条带的分布情况，所述调整方式包括增加条带和/或删除条带；以经调整条带的分布情况后的条带位置作为所述各所述量子点条带的实际位置信息。

27、这样，通过对待处理图像进行预处理、聚类分析、条带填补、直线检测、边界约束、去除噪声、调整条带分布情况这一系列操作，能够准确实现条带分割，确定出各量子点条带的实际位置信息，从而有助于后续准确快速地确定出第一光谱图像。

28、在一种可能的实现方式中，所述基于所述多张第一图像和各所述量子点条带的实际位置信息确定出第一光谱图像，包括：根据各所述量子点条带的实际位置信息，将每张所述第一图像中对应于同一所述量子点条带的光谱信息提取出来；按照各光谱信息所对应的区域在所述目标水域中的位置，将对应于同一所述量子点条带的多个光谱信息进行拼接，得到对应于各所述量子点条带的第一全景图，各所述第一全景图包括对应于同一所述量子点条带的所述目标水域中所有区域的光谱信息；对各所述第一全景图进行特征提取，得到各所述第一全景图的多个第一特征点；以所述多张第一全景图的其中一张作为第一中心全景图，根据所述第一中心全景图的第一特征点和其余所述第一全景图的第一特征点确定出第一单应变换集，所述第一单应变换集包括所述第一中心全景图与其余各个所述第一全景图之间的第一单应变换矩阵；利用所述第一单应变换集对所述多张第一全景图进行处理，得到所述第一光谱图像。

29、这样，通过对多张第一图像进行拼接得到多张第一全景图，并在多张第一全景图的基础上进行配准，能够得到具有全部所需光谱信息的第一光谱图像，有助于后续基于该第一光谱图像进行水质参数的准确反演。

30、根据本公开的另一方面，提供了一种水质参数的获取装置，包括：

31、高光谱遥感成像模块，所述高光谱遥感成像模块用于基于同一遥感成像系统针对目标水域的不同区域进行高光谱遥感成像，得到多张第一图像，其中，所述遥感成像系统包含多个遥感通道，各所述遥感通道对应设有不同的量子点条带，各所述量子点条带具有不同的光学特性，全部所述第一图像覆盖所述目标水域中所有区域的光谱信息；

32、图像处理模块，所述图像处理模块用于基于所述多张第一图像和各所述量子点条带的实际位置信息确定出第一光谱图像，所述第一光谱图像包括所述目标水域中所有区域的光谱信息，其中，所述各所述量子点条带的实际位置信息通过对待处理图像进行条带分割确定，所述待处理图像与所述第一图像基于同一所述遥感成像系统获得；

33、参数反演模块，所述参数反演模块用于将所述第一光谱图像和第一采样时间输入至反演模型中进行计算，得到第一水质参数，其中，所述第一采样时间为所述第一光谱图像包括的采样时间，所述第一水质参数表征所述目标水域的水质情况。

34、这样，通过高光谱遥感成像模块基于同一遥感成像系统针对目标水域的不同区域进行高光谱遥感成像，可以得到多张第一图像，每张第一图像可以反映出目标水域不同区域的光谱信息，全部第一图像可覆盖目标水域中所有区域的光谱信息，遥感成像系统包括多个遥感通道，各遥感通道对应设有不同的量子点条带，各量子点条带具有不同的光学特性，这样利用量子点进行光谱成像可以在保证光谱分辨率高和光谱范围宽的同时具有能量利用率高、体校小、易调制及成本低的特点，接着通过图像处理模块基于这些第一图像和通过对基于同一遥感成像系统获取的待处理图像进行条带分割确定出的各量子点条带的实际位置信息可以确定相应的第一光谱图像，第一光谱图像可以反映出目标水域所有区域的光谱信息，通过参数反演模块将第一光谱图像和对应的采样时间输入至反演模型中，可以得到对应的水质参数，从而可以快速准确地反演出目标水域的水质参数，有助于全面准确地监测目标水域的水质情况。

35、在一种可能的实现方式中，所述基于所述多张第一图像和各所述量子点条带的实际位置信息确定出第一光谱图像，包括：根据各所述量子点条带的实际位置信息，将每张所述第一图像中对应于同一所述量子点条带的光谱信息提取出来；按照各光谱信息所对应的区域在所述目标水域中的位置，将对应于同一所述量子点条带的多个光谱信息进行拼接，得到对应于各所述量子点条带的第一全景图，各所述第一全景图包括对应于同一所述量子点条带的所述目标水域中所有区域的光谱信息；对各所述第一全景图进行特征提取，得到各所述第一全景图的多个第一特征点；以所述多张第一全景图的其中一张作为第一中心全景图，根据所述第一中心全景图的第一特征点和其余所述第一全景图的第一特征点确定出第一单应变换集，所述第一单应变换集包括所述第一中心全景图与其余各个所述第一全景图之间的第一单应变换矩阵；利用所述第一单应变换集对所述多张第一全景图进行处理，得到所述第一光谱图像。

36、在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一中心全景图的第一特征点和其余所述第一全景图的第一特征点确定出第一单应变换集，包括：分别通过直接法、结合有轨迹追踪的模拟法、结合有模板匹配的直接法、结合有轨迹追踪和模板匹配的模拟法、结合有插值法的直接法的方式确定出多个待定单应变换集；根据预设的指标评价从所述多个待定单应变换集中确定出所述第一单应变换集。

37、在一种可能的实现方式中，对待处理图像进行条带分割，包括：对所述待处理图像进行聚类分析，根据所述聚类分析的结果确定各所述量子点条带的第一位置，并根据所述第一位置确定各所述量子点条带的第二位置，从而根据所述第二位置确定各所述量子点条带的实际位置信息，其中，所述第一位置指示条带的初始粗糙位置，所述第二位置指示条带的初始精确位置。

38、在一种可能的实现方式中，所述对所述待处理图像进行聚类分析，根据所述聚类分析的结果确定各所述量子点条带的第一位置，包括：获取所述待处理图像，并对所述待处理图像进行预处理，所述预处理方式包括转换图像格式、调整图像尺寸、调整图像像素值中的至少一种；对经所述预处理后的待处理图像进行聚类分析，得到分割结果；根据所述分割结果统计所述经所述预处理后的待处理图像中连续出现预设像素的区间范围，根据所述区间范围确定各所述量子点条带的第一位置，所述第一位置指示条带的初始粗糙位置；并且/或者，所述根据所述第一位置确定各所述量子点条带的第二位置，从而根据所述第二位置确定各所述量子点条带的实际位置信息，包括：根据所述第一位置判断所述待处理图像是否缺失条带，若所述待处理图像存在缺失的条带，则利用条带的分布信息进行条带填补，所述条带的分布信息包括条带数量、条带宽度、相邻条带之间的间隔中的至少一种；根据各所述量子点条带的先验信息和所述第一位置，从所述待处理图像中提取出待处理子图像，所述待处理子图像位于所述待处理图像中的中心区域；对所述待处理子图像进行聚类分析，并对聚类分析后的待处理子图像进行直线检测，得到直线检测结果；利用所述直线检测结果对所述待处理图像进行边界约束，并去除所述待处理图像中的噪声，去除噪声的方式包括去除像素值大于预设阈值的像素；根据经边界约束和去除噪声后的待处理图像确定各所述量子点条带的第二位置，所述第二位置指示条带的初始精确位置；根据所述第二位置判断是否需要扩充条带宽度；根据所述第二位置调整条带的分布情况，所述调整方式包括增加条带和/或删除条带；以经调整条带的分布情况后的条带位置作为所述各所述量子点条带的实际位置信息。

39、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括用于所述反演模型的训练模块，所述训练模块用于：构建样本集，所述样本集包括多个样本对，每个所述样本对包括光谱图像数据和对应的水质参数数据，所述光谱图像数据具有多个波段的光谱信息；根据各所述波段与所述水质参数数据的相关性，从所有波段中筛选出部分波段形成特征波段集，所述特征波段集与所述水质参数数据的相关性处于预设阈值范围内；基于所述特征波段集和所述样本集训练初始的反演模型，得到训练后的反演模型。

40、在一种可能的实现方式中，所述根据各所述波段与所述水质参数数据的相关性，从所有波段中筛选出部分波段形成特征波段集，包括：计算各所述波段与所述水质参数数据的相关性，并按照所述相关性从大到小排序得到波段顺序；构建初始状态为空集的目标波段集，根据所述波段顺序向所述目标波段集中逐个增加所述波段，直至增加新波段后的目标波段集与所述水质参数数据的相关性降低或增加幅度小于预设阈值，将增加所述新波段前的目标波段集作为所述特征波段集。

41、在一种可能的实现方式中，所述光谱图像数据包括第二采样时间和第二光谱图像，所述水质参数数据包括第三采样时间和第二水质参数，其中，所述第二采样时间为所述第二光谱图像的采样时间，所述第三采样时间为所述第二水质参数的采样时间，所述第二采样时间和所述第三采样时间为同一采样时间或满足预设间隔时间条件；所述第二光谱图像包括所述预设水域中所有区域的光谱信息，所述第二水质参数表征所述预设水域的水质情况，其中，所述预设水域为所述目标水域和/或非所述目标水域。

42、根据本公开的另一方面，提供了一种水质参数的获取装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为在执行所述存储器存储的指令时，实现上述方法。

43、根据本公开的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。

44、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。