CN101894456B - 基于机器视觉的无线遥控水质监测艇及其控制方法 - Google Patents

基于机器视觉的无线遥控水质监测艇及其控制方法 Download PDF

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Abstract

一种能够提高数值稳定和准确性的基于机器视觉的无线遥控水质监测艇。技术方案是：其特征是由船体和手持无线遥控单元(111)组成，船体由左侧船体(11)和右侧船体(12)两部分组成；在船体的两端分别设置有第一电池舱(2)和第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)，在第一电池舱(2)和第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)的上面设置有水质浊度检测用重力球导轨上支架(3)，在第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)的两侧设置有水质传感器接插口(51)，在第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)的外侧端设置有控制舱(6)和动力舱(7)，在第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)的顶部设置有无线通讯天线(8)和GPS全球定位接收天线(9)。本发明还公开了其控制方法。

Description

基于机器视觉的无线遥控水质监测艇及其控制方法
技术领域
本发明属于水质浊度检测装置领域，尤其是一种能够自动操作、从而提高数值稳定和准确性的基于机器视觉的无线遥控水质监测艇及其控制方法。
背景技术
现有技术水质浊度检测为人工操作方法，存在的问题是：(1)水质检测技术不具广谱特性，对水质浊度检测就成为一种对于水质的综合检测指标，但是这一检测方法要求人工操作，人工投放白色重力球并人工观测重力球下沉中的能见度，由此计算下沉深度，获得水质浊度。此方法无法自动操作，也因人操作无法确保数值的稳定和准确性；(2)目前尚无经无线遥控和GPS定位，可在水面航行至所需位置进行水质浊度以及其他多参数水质数据自动获取的装置。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够自动操作、从而提高数值稳定和准确性的基于机器视觉的无线遥控水质监测艇及其控制方法。
本发明的技术方案是：基于机器视觉的无线遥控水质监测艇，其特征是由船体和手持无线遥控单元(111)组成，所述的船体由左侧船体(11)和右侧船体(12)两部分组成，所述的左侧船体(11)和右侧船体(12)通过连接板(4)连接；在船体的两端分别设置有第一电池舱(2)和第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)，在第一电池舱(2)和第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)的上面设置有水质浊度检测用重力球导轨上支架(3)，在第一电池舱(2)侧面设置有水质浊度检测用重力球导轨下支架(21)，在与重力球导轨下支架(21)相邻的船体上设置有机器视觉用高清彩色摄像头装置(10)，重力球连接线(31)一端与第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)的输出端连接，重力球连接线(31)跨过重力球导轨上支架(3)延伸到重力球导轨下支架(21)的下方，重力球连接线(31)的尾端设置有重力球；在第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)的两侧设置有水质传感器接插口(51)，在第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)的外侧端设置有控制舱(6)和动力舱(7)，在第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)的顶部设置有无线通讯天线(8)和GPS全球定位接收天线(9)。
在第二电池及水质传感器挂带混合舱(5)的两侧设置有水质八个传感器接插口(51)，每侧设置四个传感器接插口(51)。
所述手持无线遥控单元(111)含有彩色触摸屏和控制输入按键。
基于机器视觉的无线遥控水质监测艇的控制方法，其特征是包括下列步骤：
步骤一：CMOS彩色摄像头装置与在嵌入式系统控制下的白色重力球下沉深度配合，使重力球下沉alpha*50mm，获取一幅数字图像I(x，y，t)；
步骤二：在数字图像上进行直方图均衡化算法处理，改善数字图像数值的动态范围，处理后图像为IH(x，y，t)；
步骤三：对步骤二中的IH(x，y，t)进行LoG滤波处理，提取数字图像中的边缘图像ILOG(x，y，t)；
步骤四：以步骤三中的ILOG(x，y，t)图像的“过零点”对其自身图像ILOG(x，y，t)进行两值化处理，获取两值图像ILOG-B(x，y，t)，然后对ILOG-B(x，y，t)进行噪声滤波预处理，获得ILOG-B-FIL(x，y，t)图像；
步骤五：对步骤四中的ILOG-B-FIL(x，y，t)图像进行机器视觉算法处理，选取“兴趣区域”B(x，y，t)，在此基础上以门槛值TROI对“兴趣区域”B(x，y，t)进行比较，如“兴趣区域”B(x，y，t)大于门槛值TROI，则返回步骤一，在新的深度下重复以上各步骤处理；如“兴趣区域”B(x，y，t)小于门槛值TROI，则将alpha设置为原值的0.5；如果新的alpha大于0.125，则返回步骤一，在新的深度下重复以上各步骤处理；如alpha＝0.125，则记录深度完成运算。
所述步骤一中alpha的初始数值设定为1。
所述步骤三具体包括下列步骤：
(1)LoG滤波处理的数学定义如下：
LoG(x，y)＝(θ2/θx2+θ2/θy2)G(x，y)...(1)
这里
G(x，y)＝[1/sqrt(2πσ)]exp{[(x-υx)2+(y-υy)2]/2σ2}...(2)
(2)由LoG(x，y)与IH(x，y，t)的2-维卷积提取数字图像中的边缘图像ILOG(x，y，t)，具体实现如下：
I LOG ( x , y , t ) = Σ m = 0 N - 1 Σ n = 0 N - 1 LoG ( m - x , n - y ) I H ( m , n ; t ) ; . . . ( 3 )
所述步骤四具体包括下列步骤：
(1)定义图像左上角为(1，1)，以从左至右的方式扫描图像为x增加方向，从上至下的方式扫描图像为y增加方向，在此坐标系下，定义对于“兴趣点像素”ILOG(x，y，t)的8-connec ted像素点(即兴趣像素点的东、西、南、北、东南、东北、西南、西北8面连接意义下的邻居像素点)如下：
“北部邻居”：ILOG(x，y-1，t)；
“南部邻居”：ILOG(x，y+1，t)；
“东部邻居”：ILOG(x+1，y，t)；
“西部邻居”：ILOG(x-1，y，t)；
“东北部邻居”：ILOG(x+1，y-1，t)；
“西北部邻居”：ILOG(x-1，y-1，t)；
“东南部邻居”：ILOG(x+1，y+1，t)；
“西南部邻居”：ILOG(x-1，y+1，t)；
(2)定义图像ILOG(x，y，t)的“过零点”，即当
ILOG(x，y，t)*ILOG(x+d i，y+dj，t)＜0…(4)
ILOG(x，y，t)像素在(x，y)位置为“过零点”；
(3)从左上角为起点，以从左至右，从上到下的方式扫描图像ILOG(x，y，t)，对于每个像素点，即ILOG(x，y，t)图像进行两值化处理
当ILOG(x，y，t)为过零点时，ILOG-B(x，y，t)＝255；…(5)
当ILOG(x，y，t)为非过零点时，ILOG-B(x，y，t)＝0；…(6)
(4)对二值图像ILOG-B(x，y，t)进行区域标记，并对标记后的二值图像在设定的门槛值TFILTER下，进行噪声滤波预处理，从而得到只含有白色重力球“兴趣区域”的二值图像；具体运算如下：
(4.1)对二值图像ILOG-B(x，y，t)进行区域标记，具体运算如下：
(4.1.1)以从左到右，从上到下的方式扫描二值图像，当该点二值图像为0时，或者该点已经被标记为i值时，i＝1，2，...，继续下一图像点的扫描；
(4.1.2)当该点二值图像为255时，则将该点设定为“种子点”，然后采用“淹没区域标记算法”标记该区域为i，这里i＝1，2，...；在标记同时，对该区域计算面积值Ai；
(4.1.3)当一个区域标记完毕后，回到步骤4.1.1继续扫描，直至完成整个图像的处理；
(4.2)对标记后的二值图像在设定的门槛值TFILTER下，进行噪声滤波预处理，即任何以上标记的区域Ai＜TFILTER时，其各个像素点的标记值都被设置为0，具体运算如下：
(4.2.1)以从左到右，从上到下的方式扫描二值图像，当该点二值图像被标记为i值时，i＝1，2，...，根据Ai＜TFILTER是否成立，假若成立，则设置该点为0，从而消除了小面积噪声区域；
(4.2.2)继续按照4.2.1方式扫描，直至完成整个图像的处理；从而达到仅含有白色重力球“兴趣区域”B(x，y，t)的二值图像ILOG-B-FIL(x，y，t)。
所述步骤五具体包括下列步骤：
TROI＝TROI-DTROI    …(7)
其中DTROI＝0.9TROI；
对“兴趣区域”B(x，y，t)进行比较，如“兴趣区域”B(x，y，t)大于门槛值TROI(其常见的初始值设置为50至70个像素点)，则返回第一步，alpha不变，在新的深度下重复以上各步骤处理；如“兴趣区域”B(x，y，t)小于门槛值TROI，则将alpha设置为原值的0.5，如果新的alpha大于0.125，则返回步骤一，在新的深度下重复以上各步骤处理；如alpha＝0.125，则记录深度完成运算。
本发明的效果是：(1)该监测艇采用手持无线遥控技术经艇上仪器舱内的GPS定位，可在水面航行至所需位置进行水质参数的自动获取；(2)艇上的CMOS彩色摄像头与在嵌入式系统控制下经机器视觉处理算法，确定白色重力球下沉深度，进而检测出水质浊度；(3)艇上仪器舱含有8个可接插式的水质传感器，用于挂带pH，DO，Redux，温度，电导，叶绿素等不同传感器，获得水质参数；(4)艇上的水质参数由无线方式传输到手持控制端和上传到主控室服务器。
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明。
附图说明
图1是本发明的结构示意图；
图2是本发明的控制程序框图。
具体实施方式
本发明为基于机器视觉的无线遥控水质监测艇，该监测艇采用手持无线遥控技术经艇上仪器舱内的GPS定位，可在水面航行至所需位置进行水质参数的自动获取。艇上的CMOS彩色摄像头与在嵌入式系统控制下的白色重力球下沉深度配合，获取数字图像，经机器视觉处理算法，确定白色重力球下沉深度，从而根据深度关联，检测出水质浊度。艇上仪器舱含有8个可接插式的水质传感器，用于挂带不同传感器，获得水质参数。
本发明的主要功能为：
1、该监测艇，采用手持无线遥控技术经艇上仪器舱内的GPS定位，可在水面航行至所需位置进行水质参数的自动获取；
2、艇上的CMOS彩色摄像头与在嵌入式系统控制下经机器视觉处理算法，确定白色重力球下沉深度，进而检测出水质浊度；
3、艇上仪器舱含有8个可接插式的水质传感器，用于挂带pH、DO、Redux、温度、电导以及叶绿素等不同传感器，获得水质参数；
4、艇上的水质参数由无线方式传输到手持控制端和上传到主控室服务器。
图1中，基于机器视觉的无线遥控水质监测艇，由船体和手持无线遥控单元111组成，所述的船体由左侧船体11和右侧船体12两部分组成，所述的左侧船体11和右侧船体12通过连接板4连接；在船体的两端分别设置有第一电池舱2和第二电池及水质传感器挂带混合舱5，在第一电池舱2和第二电池及水质传感器挂带混合舱5的上面设置有水质浊度检测用重力球导轨上支架3，在第一电池舱2侧面设置有水质浊度检测用重力球导轨下支架21，在与重力球导轨下支架21相邻的船体上设置有机器视觉用高清彩色摄像头装置10，重力球连接线31一端与第二电池及水质传感器挂带混合舱5的输出端连接，重力球连接线31跨过重力球导轨上支架3延伸到重力球导轨下支架21的下方，重力球连接线31的尾端设置有重力球；在第二电池及水质传感器挂带混合舱5的两侧设置有水质传感器接插口51，在第二电池及水质传感器挂带混合舱5的外侧端设置有控制舱6和动力舱7，在第二电池及水质传感器挂带混合舱5的顶部设置有无线通讯天线8和GPS全球定位接收天线9。
在第二电池及水质传感器挂带混合舱5的两侧设置有水质八个传感器接插口51，每侧设置四个传感器接插口51。
所述手持无线遥控单元111含有彩色触摸屏和控制输入按键。
图2中，基于机器视觉的无线遥控水质监测艇的控制方法含有五个主要运算步骤：
步骤一、CMOS彩色摄像头与在嵌入式系统控制下的白色重力球下沉深度配合，使重力球下沉alpha*50mm，获取一幅数字图像I(x，y，t)；
步骤二、在数字图像上进行直方图均衡化算法(Histogram Equalization)，改善数字图像数值的动态范围，此图像为IH(x，y，t)；
步骤三、对IH(x，y，t)进行LoG(Laplace of Gaussian Kernel图像处理内核)滤波处理，提取数字图像中的边缘图像，ILOG(x，y，t)；
步骤四、以ILOG(x，y，t)图像的“过零点(zero crossing)”对其自身图像ILOG(x，y，t)进行两值化处理，从而获取两值图像ILOG-B(x，y，t)，并进行噪声滤波预处理，获得ILOG-B-FIL(x，y，t)图像；
步骤五、对ILOG-B-FIL(x，y，t)图像进行采用机器视觉算法，选取“兴趣区域”B(x，y，t)，在此基础上以门槛值TROI对“兴趣区域”B(x，y，t)进行比较，如“兴趣区域”B(x，y，t)大于门槛值TROI，则返回第一步，在新的深度下重复以上各步骤处理；如“兴趣区域”B(x，y，t)小于门槛值TROI，则将alpha设置为原值的0.5；如果新的alpha大于0.125，则然后返回步骤一，在新的深度下重复以上各步骤处理；如alpha＝0.125，则记录深度完成运算。
基于机器视觉检测水质浊度技术的运算详述如下：
步骤一、CMOS彩色摄像头与在嵌入式系统控制下的白色重力球下沉深度配合，使重力球下沉alpha*50mm，获取一幅数字图像I(x，y，t)；
1、首先alpha的初始数值为1；
2、在嵌入式系统控制下白色重力球下沉alpha*50mm，在此深度情况下，由CMOS彩色摄像头获取一幅下沉后的数字图像I(x，y，t)；
步骤二、在数字图像上进行直方图均衡化算法(Histogram Equalization)，改善数字图像数值的动态范围，经过直方图均衡化算法后的数字图像为IH(x，y，t)；
步骤三、对IH(x，y，t)进行LoG(Laplace of Gaussian Kernel图像处理内核)滤波处理，提取数字图像中的边缘图像，ILOG(x，y，t)，详细描述如下：
1、LoG(Lapl ace of Gaussian Kernel图像处理内核)的数学定义如下：
LoG(x，y)＝(θ2/θx2+θ2/θy2)G(x，y)...(1)
这里
G(x，y)＝[1/sqrt(2πσ)]exp{[(x-υx)2+(y-υy)2]/2σ2}...(2)
2、由LoG(x，y)与IH(x，y，t)的2-维卷积提取数字图像中的边缘图像ILOG(x，y，t)，具体实现如下：
I LOG ( x , y , t ) = Σ m = 0 N - 1 Σ n = 0 N - 1 LoG ( m - x , n - y ) I H ( m , n ; t ) ; . . . ( 3 )
步骤四、以ILOG(x，y，t)图像的“过零点(zero crossing)”对其自身图像ILOG(x，y，t)进行两值化处理，从而获取两值图像ILOG-B(x，y，t)，并进行噪声滤波预处理。具体如下：
1、定义图像左上角为(1，1)，以从左至右的方式扫描图像为x增加方向，从上至下的方式扫描图像为y增加方向。在此坐标系下，定义对于“兴趣点像素”ILOG(x，y，t)的8-connected邻居如下：
“北部邻居”：ILOG(x，y-1，t)；
“南部邻居”：ILOG(x，y+1，t)；
“东部邻居”：ILOG(x+1，y，t)；
“西部邻居”：ILOG(x-1，y，t)；
“东北部邻居”：ILOG(x+1，y-1，t)；
“西北部邻居”：ILOG(x-1，y-1，t)；
“东南部邻居”：ILOG(x+1，y+1，t)；
“西南部邻居”：ILOG(x-1，y+1，t)；
2、定义图像ILOG(x，y，t)的“过零点”(zero crossing)，即当
ILOG(x，y，t)*ILOG(x+d i，y+dj，t)＜0  …(4)
ILOG(x，y，t)像素在(x，y)位置为“过零点”。
3、从左上角为起点，以从左至右，从上到下的方式扫描图像ILOG(x，y，t)，对于每个像素点，即“兴趣点像素”ILOG(x，y，t)图像进行两值化处理
当ILOG(x，y，t)为过零点时，ILOG-B(x，y，t)＝255；…(5)
当ILOG(x，y，t)为非过零点时，ILOG-B(x，y，t)＝0；…(6)
4、对二值图像ILOG-B(x，y，t)进行区域标记(Region labeling)，并对标记后的二值图像在设定的门槛值TFILTER下，进行噪声滤波预处理，从而得到只含有白色重力球“兴趣区域”的二值图像。具体运算如下：
4.1对二值图像ILOG-B(x，y，t)进行区域标记(Region labeling)，具体运算如下：
4.1.1以从左到右，从上到下的方式扫描二值图像，当该点二值图像为0时，或者该点已经被标记为i值时，i＝1，2，...，继续下一图像点的扫描；
4.1.2当该点二值图像为255时，则将该点设定为“种子点”，然后采用“淹没区域标记算法”(Flood Region Filling Algorithm)标记该区域为i，这里i＝1，2，...；在标记同时，对该区域计算面积值Ai；
4.1.3当一个区域标记完毕后，回到步骤4.1.1继续扫描，直至完成整个图像的处理。
4.2对标记后的二值图像在设定的门槛值TFILTER下，进行噪声滤波预处理，即任何以上标记的区域Ai＜TFILTER时，其各个像素点的标记值都被设置为0，具体运算如下：
4.2.1以从左到右，从上到下的方式扫描二值图像，当该点二值图像被标记为i值时，i＝1，2，...，根据Ai＜TFILTER是否成立，假若成立，则设置该点为0，从而消除了小面积噪声区域；
4.2.2继续按照4.2.1方式扫描，直至完成整个图像的处理。从而达到仅含有白色重力球“兴趣区域”B(x，y，t)的二值图像ILOG-B-FIL(x，y，t)。
步骤五、设定和更新重力球形成的图像区域门槛值TROI，具体方法如下：
TROI＝TROI-DTROI     …(7)
其中DTROI＝0.9TROI；
对“兴趣区域”B(x，y，t)进行比较，如“兴趣区域”B(x，y，t)大于门槛值TROI，则返回第一步，alpha不变，在新的深度下重复以上各步骤处理；
如“兴趣区域”B(x，y，t)小于门槛值TROI，则将alpha设置为原值的0.5，如果新的alpha大于0.125，则返回步骤一，在新的深度下重复以上各步骤处理。如alpha＝0.125，则记录深度完成运算。

Claims (5)

1.基于机器视觉的无线遥控水质监测艇，其特征是由船体和手持无线遥控单元（111）组成，所述的船体由左侧船体（11）和右侧船体（12）两部分组成，所述的左侧船体（11）和右侧船体（12）通过连接板（4）连接；在船体的两端分别设置有第一电池舱（2）和第二电池及水质传感器挂带混合舱（5），在第一电池舱（2）和第二电池及水质传感器挂带混合舱（5）的上面设置有水质浊度检测用重力球导轨上支架（3），在第一电池舱（2）侧面设置有水质浊度检测用重力球导轨下支架（21），在与重力球导轨下支架（21）相邻的船体上设置有机器视觉用高清彩色摄像头装置（10），重力球连接线（31）一端与第二电池及水质传感器挂带混合舱（5）的输出端连接，重力球连接线（31）跨过重力球导轨上支架（3）延伸到重力球导轨下支架（21）的下方，重力球连接线（31）的尾端设置有重力球；在第二电池及水质传感器挂带混合舱（5）的两侧设置有水质传感器接插口（51），在第二电池及水质传感器挂带混合舱（5）的外侧端设置有控制舱（6）和动力舱（7），在第二电池及水质传感器挂带混合舱（5）的顶部设置有无线通讯天线（8）和GPS全球定位接收天线（9）。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的无线遥控水质监测艇，其特征是在第二电池及水质传感器挂带混合舱（5）的两侧设置有八个水质传感器接插口（51），每侧设置四个传感器接插口（51）。
3.根据权利要求1或2所述的基于机器视觉的无线遥控水质监测艇，其特征是所述手持无线遥控单元（111）含有彩色触摸屏和控制输入按键。
4.一种如上述各权利要求之一所述的基于机器视觉的无线遥控水质监测艇的控制方法，其特征是包括下列步骤：
步骤一：CMOS彩色摄像头装置与在嵌入式系统控制下的白色重力球下沉深度配合，使重力球在现有深度基础上下沉alpha*50mm，alpha的初始数值设定为1，获取一幅数字图像I(x,y,t)；
步骤二：在数字图像上进行直方图均衡化算法处理，改善数字图像数值的动态范围,处理后图像为IH(x,y,t)；
步骤三：对步骤二中的IH(x,y,t)进行LoG滤波处理，提取数字图像中的边缘图像ILOG(x,y,t);
步骤四：以步骤三中的ILOG(x,y,t)图像的“过零点”对其自身图像ILOG(x,y,t)进行两值化处理,获取两值图像ILOG-B(x,y,t)，然后对ILOG-B(x,y,t)进行噪声滤波预处理，获得ILOG-B-FIL(x,y,t)图像；
步骤五：对步骤四中的ILOG-B-FIL(x,y,t)图像进行机器视觉算法处理，选取“兴趣区域”B(x,y,t),在此基础上以门槛值TROI对“兴趣区域”B(x,y,t)进行比较，如“兴趣区域”B(x,y,t)大于门槛值TROI，则返回步骤一，在新的深度下重复以上各步骤处理；如“兴趣区域”B(x,y,t)小于门槛值TROI，则将alpha设置为原值的0.5；如果新的alpha大于0.125,则返回步骤一，在新的深度下重复以上各步骤处理；如alpha=0.125，则记录深度完成运算。
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的无线遥控水质监测艇的控制方法，其特征是所述步骤四具体包括下列步骤：
（1）定义图像左上角为(1,1),以从左至右的方式扫描图像为x增加方向，从上至下的方式扫描图像为y增加方向，在此坐标系下，定义对于“兴趣点像素”ILOG(x,y,t)的8-connected像素点，即兴趣像素点的东、西、南、北、东南、东北、西南、西北8面连接意义下的邻居像素点，如下：
“北部邻居”：ILOG(x,y-1,t)；
“南部邻居”：ILOG(x,y+1,t)；
“东部邻居”：ILOG(x+1,y,t)；
“西部邻居”：ILOG(x-1,y,t)；
“东北部邻居”：ILOG(x+1,y-1,t)；
“西北部邻居”：ILOG(x-1,y-1,t)；
“东南部邻居”：ILOG(x+1,y+1,t)；
“西南部邻居”：ILOG(x-1,y+1,t)；
（2）定义图像ILOG(x,y,t)的“过零点”,即当
ILOG(x,y,t)*ILOG(x+di,y+dj,t)<0   …(4)
ILOG(x,y,t)像素在（x,y)位置为“过零点”；
（3）从左上角为起点，以从左至右，从上到下的方式扫描图像ILOG(x,y,t)，对于每个像素点，即ILOG(x,y,t)图像进行两值化处理；
当ILOG(x,y,t)为过零点时，ILOG-B(x,y,t)=255;  …(5)
当ILOG(x,y,t)为非过零点时，ILOG-B(x,y,t)=0;  …(6)
（4）对二值图像ILOG-B(x,y,t)进行区域标记,并对标记后的二值图像在设定的门槛值TFILTER下，进行噪声滤波预处理，从而得到只含有白色重力球“兴趣区域”的二值图像；具体运算如下：
（4.1）对二值图像ILOG-B(x,y,t)进行区域标记，具体运算如下：
（4.1.1）以从左到右，从上到下的方式扫描二值图像,当该点二值图像为0时，或者该点已经被标记为i值时,i=1,2,...，继续下一图像点的扫描；
（4.1.2）当该点二值图像为255时，则将该点设定为“种子点”，然后采用“淹没区域标记算法”标记该区域为i,这里i=1,2，...;在标记同时，对该区域计算面积值Ai;
（4.1.3）当一个区域标记完毕后，回到步骤4.1.1继续扫描，直至完成整个图像的处理；
（4.2）对标记后的二值图像在设定的门槛值TFILTER下，进行噪声滤波预处理,即任何以上标记的区域Ai<TFILTER时，其各个像素点的标记值都被设置为0，具体运算如下：
（4.2.1）以从左到右，从上到下的方式扫描二值图像,当该点二值图像被标记为i值时,i=1,2,...，根据Ai<TFILTER是否成立，假若成立，则设置该点为0，从而消除了小面积噪声区域；
（4.2.2）继续按照4.2.1方式扫描，直至完成整个图像的处理；从而达到仅含有白色重力球“兴趣区域”B(x,y,t)的二值图像ILOG-B-FIL(x,y,t）。
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