水源图像检测和分类在监测和识别河流冰灾、洪水、垃圾污染和死水等方面有很多应用。然而,海水、河水、湖水和池塘这些称之为干净水源的图像,可能和一些污染水源的图像重叠,加之冰雪天气下水体结冰等因素的存在,使得水源图像分类的问题更加复杂。在这些情况下,精确的水资源图像检测和分类就显得至关重要。本项目基于RGB图像对水源进行分类,达到水污染检测的目的。
本项目的创新点在于提出一种新的图像频率域分块方法,将图像之间的细微变化放大,有效地提取图像的纹理特征,区分污染水源图像和干净水源图像,并且对水体
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