一种基于图像的空气质量等级评估方法

摘要

一种基于图像的空气质量等级评估方法，涉及机器学习相关技术，尤其涉及图像处理技术。目的是为解决现有的空气质量检测成本昂贵且不能覆盖城市中每一个角落的问题。本发明首先对图像进行HSI空间的转换，然后对图像的饱和度通道S和亮度通道I做DCT变换将它们转换到频域，最后提取出图像的边缘像素比、高亮度像素比、低饱和度像素比及低频率像素比作为特征，将其输入到SVM中进行分类，从而构建出空气质量等级的评估模型。该方法所构建的空气质量等级评估模型可以较准确的估计图像采集地的空气质量状况，将空气质量检测变得低成本、细粒度，便于人们随时随地的监督周边的空气污染情况。且该方法更适用于对空气湿度适中、图像内容丰富且天空区域占比小于二分之一的图像进行评估。