用于地热资源探测数据的智能分析方法与流程

本发明涉及图像增强处理，具体涉及一种用于地热资源探测数据的智能分析方法。

背景技术：

1、在地热资源探测过程中，常常会采用包括相机、激光雷达、gps定位系统等，获取地表和地下的形貌特征、结构特征以及温度等信息。例如，在采集到的地热资源的红外图像中，可以通过区域划分，获取地热资源的分布范围，从而获取地热资源的面积以及其位置分布。但是，容易受环境等因素的影响，导致采集到的红外图像中存在一定的噪声影响地热资源区域的划分，因此，在对地热资源的红外图像进行分析之前，需要对地热资源的红外图像进行去噪处理。在使用现有的中值滤波算法对红外图像进行去噪处理的过程中，会由于图像中局部区域内的噪声强度较高且噪声种类的不同，使得中值滤波算法对图像进行去噪处理的效果较差。

技术实现思路

1、为了解决中值滤波算法对图像进行去噪处理的效果较差的技术问题，本发明的目的在于提供一种用于地热资源探测数据的智能分析方法，所采用的技术方案具体如下：

2、获取地热资源的红外灰度图像，对红外灰度图像进行均匀分割处理得到至少两个图像块；

3、根据每个图像块的尺寸大小确定卷积核，在红外灰度图像中每个图像块内，根据以每个像素点为中心的卷积核内灰度差异情况，得到每个图像块内每个像素点对应卷积核的点状系数；

4、在红外灰度图像中每个图像块内，根据以每个像素点为中心的卷积核内灰度差异分布规律以及灰度突变情况，得到每个图像块内每个像素点对应卷积核的伪影系数；

5、根据所述点状系数和伪影系数确定每个图像块内每个像素点去噪后的像素值，构建去噪后的地热资源红外图像，基于地热资源红外图像获得地热资源分析结果。

6、优选地，所述每个图像块内每个像素点对应卷积核的点状系数的获取方法具体为：

7、对于红外灰度图像中任意一个图像块内的任意一个像素点对应的卷积核内，获取卷积核内所有像素点的灰度值的最大值与每个像素点的灰度值之间的差值，得到每个像素点的灰度差异指标，将卷积核内灰度差异指标大于预设的灰度阈值的像素点数量作为特征数量；

8、计算卷积核内所有像素点的灰度值的均值与中值的差值的绝对值，得到特征差异指标，根据特征数量和特征差异指标得到像素点对应卷积核的点状系数；所述特征数量与所述点状系数之间呈正相关关系，所述特征差异指标与所述点状系数之间呈负相关关系。

9、优选地，所述点状系数的计算公式具体为：

10、

11、其中，表示红外灰度图像中第u个像素点对应卷积核的点状系数，表示第u个像素点对应卷积核内的特征数量，m表示卷积核内包含的像素点的总数量，第u个像素点对应卷积核内所有像素点的灰度值的均值，表示第u个像素点对应卷积核内所有像素点的灰度值的中值，exp()表示以自然常数e为底的指数函数，为特征差异指标。

12、优选地，所述每个图像块内每个像素点对应卷积核的伪影系数的获取方法具体为：

13、对于红外灰度图像中任意一个图像块内的任意一个像素点对应的卷积核内，按照设定顺序获取卷积核内所有像素点的灰度值，构成像素特征序列，将像素特征序列中所有像素点的灰度值按照从小到大或者从大到小的顺序进行排列，得到排列像素序列；

14、将卷积核内任意一个像素点记为目标像素点，获取目标像素点的灰度值在像素特征序列中的位置序号记为第一序号，获取目标像素点的灰度值在排列像素序列中的位置序号记为第二序号，计算第一序号和第二序号之间的差值绝对值得到目标像素点的像素排列差异指标，将卷积核内所有像素点的像素排列差异指标进行累加得到像素点对应卷积核的伪影系数。

15、优选地，所述根据所述点状系数和伪影系数确定每个图像块内每个像素点去噪后的像素值，具体包括：

16、将图像块内任意一个像素点记为选定像素点；

17、当选定像素点对应卷积核的点状系数小于或等于预设的点状阈值，且选定像素点对应卷积核的伪影系数不满足预设的伪影噪声条件时，或者当选定像素点对应卷积核的点状系数大于预设的点状阈值，且选定像素点对应卷积核的伪影系数不满足伪影噪声条件时，将卷积核内所有灰度值的中值作为选定像素点去噪后的像素值；

18、当选定像素点对应卷积核的点状系数大于预设的点状阈值，且选定像素点对应卷积核的伪影系数满足伪影噪声条件时，根据卷积核对应的排列像素序列中相邻两个灰度值之间的差异确定选定像素点去噪后的像素值。

19、优选地，所述伪影噪声条件具体为：

20、获取选定像素点对应卷积核的排列像素序列中每相邻两个灰度值之间的差值绝对值，记为灰度间隔特征值，当灰度间隔特征值的最大值大于或等于预设的间隔阈值时，选定像素点的伪影系数大于或等于第一预设数值；

21、当灰度间隔特征值的最大值小于预设的间隔阈值时，选定像素点的伪影系数大于或等于第二预设数值，所述第一预设数值小于所述第二预设数值。

22、优选地，所述根据卷积核对应的排列像素序列中相邻两个灰度值之间的差异确定选定像素点去噪后的像素值，具体包括：

23、在选定像素点对应的卷积核中，对所有灰度间隔特征值大于或等于间隔阈值时对应的像素点进行标记，记为标记像素点；

24、当标记像素点的数量与卷积核内像素点的总数量的比值大于预设的数量阈值时，将卷积核内所有标记像素点的灰度值的均值作为选定像素点去噪后的像素值；

25、当标记像素点的数量与卷积核内像素点的总数量的比值小于或等于预设的数量阈值时，将卷积核内除标记像素点之外的所有像素点的灰度值均值作为选定像素点去噪后的像素值。

26、优选地，所述根据每个图像块的尺寸大小确定卷积核具体为：

27、将图像块的边长与预设数值的比值的向上取整的数值记为特征数值，若特征数值为奇数，则将卷积核的边长设置为特征数值；若特征数值的取值为偶数，则获取大于特征数值的最小奇数作为卷积核的边长。

28、优选地，所述设定顺序为从卷积核内第一行第一列的像素点开始，从左到右依次获取第一行的每一个像素点，进而再获从第二行第一列的像素点开始，从左到右依次获取第二行的每一个像素点，以此类推，直到卷积核内每个像素点的灰度值均获取到。

29、优选地，所述间隔阈值的取值为50。

30、本发明实施例至少具有如下有益效果：

31、本发明首先将红外灰度图像均匀分割为多个图像块，进而能够分别对每个图像块中的像素点进行局部范围内的特征分析，能够较为准确的提取像素点在局部范围内的噪声分布情况。然后，根据图像块的尺寸自适应的获取卷积核，使得卷积核的尺寸大小较为适中，进而对每个像素点对应的卷积核内灰度差异情况进行分析，获取点状系数，反映了像素点在卷积核内存在点状噪声的可能性。进一步的，对每个像素点对应的卷积核内灰度差异分布规律以及灰度突变情况进行分析，获取伪影系数，反映了像素点在卷积核内存在伪影噪声的可能性。最后，结合两个方面的可能性确定对每个像素点进行去噪的方法，获得对应去噪后的像素值，构建去噪后地热资源红外图像，本发明结合图像中噪声的分布情况确定像素点去噪后的像素值，能够不受噪声情况的干扰，获得去噪效果较佳的地热资源红外图像，进而能够获得较为准确的地热资源分析结果。