基于图像处理的空气污染程度判断研究

由于空气污染程度具有多变性,所以利用传统判断模型进行环境污染程度判断时,不仅准确性较低,判断速度也不高。针对上述问题,设计一个基于图像处理的空气污染程度判断模型。该模型把图像处理技术中的能见度作为判断依据,利用图像成像原理对拍摄到的空气污染图像进行还原,构建能见度和消光系数的关系式并进行二阶导数求解,得出最大的能见度距离,并以此判断空气污染程度。结果表明,该模型与传统空气污染程度判断模型相比,准确性提高7%,判断速度提高了7s,能更为准确的判断出空气污染程度,弥补了传统模型的不足。