ETFE膜透光性评估方法、装置及存储介质与流程

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种etfe膜透光性评估方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、etfe膜作为一种新型建筑材料，因其轻质、高透光性和耐久性而在现代建筑中得到广泛应用。然而，etfe膜的透光性能在实际使用过程中会受到多种因素的影响，如环境污染、老化和机械应力等，导致其透光性能逐渐下降。传统的etfe膜透光性评估方法主要依赖于实验室测试，不仅耗时耗力，而且难以实现对大面积etfe膜结构的快速、准确评估。

2、现有的评估方法在处理多光谱图像数据时往往存在特征提取不充分、降维过程信息损失严重等问题，影响了评估结果的准确性和可靠性。此外，如何有效融合多种特征信息，并构建高效的评估模型，也是当前研究面临的挑战。

技术实现思路

1、本申请提供了一种etfe膜透光性评估方法、装置及存储介质，进而提高了etfe膜透光性评估的准确率。

2、本申请第一方面提供了一种etfe膜透光性评估方法，所述etfe膜透光性评估方法包括：

3、对多个样本etfe膜进行多波段光谱扫描和透光率分析，得到标准化透光率向量；

4、对待测etfe膜进行多光谱成像，得到多波段图像，并对所述多波段图像进行配准和预处理，得到预处理图像和目标频域系数；

5、对所述目标频域系数进行四元数离散余弦变换和二值化处理，得到目标二值特征矩阵，并对所述预处理图像进行局部二值模式和熵计算，得到纹理熵特征；

6、对所述目标二值特征矩阵和所述纹理熵特征进行特征降维，得到降维特征向量，并对所述降维特征向量和所述标准化透光率向量进行特征融合，得到目标融合特征向量；

7、将所述目标融合特征向量输入预训练的梯度提升决策树评估模型进行透光性评估，得到所述待测etfe膜的透光性评估结果。

8、本申请第二方面提供了一种etfe膜透光性评估装置，所述etfe膜透光性评估装置包括：

9、分析模块，用于对多个样本etfe膜进行多波段光谱扫描和透光率分析，得到标准化透光率向量；

10、成像模块，用于对待测etfe膜进行多光谱成像，得到多波段图像，并对所述多波段图像进行配准和预处理，得到预处理图像和目标频域系数；

11、计算模块，用于对所述目标频域系数进行四元数离散余弦变换和二值化处理，得到目标二值特征矩阵，并对所述预处理图像进行局部二值模式和熵计算，得到纹理熵特征；

12、融合模块，用于对所述目标二值特征矩阵和所述纹理熵特征进行特征降维，得到降维特征向量，并对所述降维特征向量和所述标准化透光率向量进行特征融合，得到目标融合特征向量；

13、评估模块，用于将所述目标融合特征向量输入预训练的梯度提升决策树评估模型进行透光性评估，得到所述待测etfe膜的透光性评估结果。

14、本申请第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述电子设备执行上述的etfe膜透光性评估方法。

15、本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的etfe膜透光性评估方法。

16、与现有技术相比，本申请具有以下有益效果：通过对多个样本etfe膜进行多波段光谱扫描和标准化处理，得到标准化透光率向量，采用多光谱成像技术获取待测etfe膜的多波段图像，并进行配准和预处理，有效提取了etfe膜的光谱特征信息，对频域系数进行四元数离散余弦变换和二值化处理，得到二值特征矩阵，有效捕捉了etfe膜的纹理和结构特征，增强了特征的表达能力。对预处理图像进行局部二值模式和熵计算，得到纹理熵特征，进一步提取了etfe膜表面的微观结构信息，丰富了特征表示。通过特征降维和融合技术，将二值特征矩阵和纹理熵特征进行降维和融合，得到目标融合特征向量，有效降低了数据维度，同时保留了关键信息。采用预训练的梯度提升决策树评估模型进行透光性评估，充分利用了机器学习算法的优势，提高了评估的准确性和泛化能力。通过构建多层决策树结构，逐层提取和利用特征信息，实现了对etfe膜透光性能的精细化评估，提高了模型的表达能力和预测精度。

技术特征：

1.一种etfe膜透光性评估方法，其特征在于，所述etfe膜透光性评估方法包括：

2.根据权利要求1所述的etfe膜透光性评估方法，其特征在于，所述对多个样本etfe膜进行多波段光谱扫描和透光率分析，得到标准化透光率向量，包括：

3.根据权利要求1所述的etfe膜透光性评估方法，其特征在于，所述对待测etfe膜进行多光谱成像，得到多波段图像，并对所述多波段图像进行配准和预处理，得到预处理图像和目标频域系数，包括：

4.根据权利要求1所述的etfe膜透光性评估方法，其特征在于，所述对所述目标频域系数进行四元数离散余弦变换和二值化处理，得到目标二值特征矩阵，并对所述预处理图像进行局部二值模式和熵计算，得到纹理熵特征，包括：

5.根据权利要求1所述的etfe膜透光性评估方法，其特征在于，所述对所述目标二值特征矩阵和所述纹理熵特征进行特征降维，得到降维特征向量，并对所述降维特征向量和所述标准化透光率向量进行特征融合，得到目标融合特征向量，包括：

6.根据权利要求1所述的etfe膜透光性评估方法，其特征在于，所述将所述目标融合特征向量输入预训练的梯度提升决策树评估模型进行透光性评估，得到所述待测etfe膜的透光性评估结果，包括：

7.根据权利要求6所述的etfe膜透光性评估方法，其特征在于，所述根据所述最终层输入特征，对所述预训练的梯度提升决策树评估模型的最终层决策树集合进行特征分割、节点遍历和预测值累加，得到所述待测etfe膜的透光性评估结果，包括：

8.一种etfe膜透光性评估装置，其特征在于，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的etfe膜透光性评估方法，所述etfe膜透光性评估装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的etfe膜透光性评估方法。

技术总结本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种ETFE膜透光性评估方法、装置及存储介质，该方法包括：对多个样本ETFE膜进行多波段光谱扫描和透光率分析，得到标准化透光率向量；对待测ETFE膜进行多光谱成像，得到多波段图像并进行配准和预处理，得到预处理图像和目标频域系数；进行四元数离散余弦变换和二值化处理，得到目标二值特征矩阵并进行局部二值模式和熵计算，得到纹理熵特征；进行特征降维，得到降维特征向量，并对降维特征向量和标准化透光率向量进行特征融合，得到目标融合特征向量；将目标融合特征向量输入预训练的梯度提升决策树评估模型进行透光性评估，得到待测ETFE膜的透光性评估结果，进而提高了ETFE膜透光性评估的准确率。技术研发人员：王维强,赖华娟,赖华海,彭友法受保护的技术使用者：深圳市烨兴智能空间技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/29