CN111239148A - 水质检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于参数解析的水质检测方法，所述方法包括：使用高度测量仪，设置在飞行器上，用于为飞行器提供其的当前高度以作为摄像高度输出。本发明的基于参数解析的水质检测方法原理可靠，数据有效。由于基于水葫芦在成像图像中的实时分布数量、航空摄像机的视角以及航空摄像机的摄像高度确定指定水域的水葫芦的分布密度，并基于所述分布密度确定对应的水质恶化程度，从而提高了水质的检测效率。

Description

水质检测方法

技术领域

本发明涉及水质检测领域，尤其涉及一种水质检测方法。

背景技术

水是生命之源，人类在生活和生产活动中都离不开水，生活饮用水水质的优劣与人类健康密切相关。随着社会经济发展、科学进步和人民生活水平的提高，人们对生活饮用水的水质要求不断提高，饮用水水质标准也相应地不断发展和完善。

由于生活饮用水水质标准的制定与人们的生活习惯、文化、经济条件、科学技术发展水平、水资源及其水质现状等多种因素有关，不仅各国之间，而且同一国家的不同地区之间，对饮用水水质的要求都存在着差异。

饮用水主要考虑对人体健康的影响，其水质标准除有物理指标、化学指标外，还有微生物指标；对工业用水则考虑是否影响产品质量或易于损害容器及管道。

发明内容

本发明需要具备以下几处重要的发明点：

(1)基于水葫芦在成像图像中的实时分布数量、航空摄像机的视角以及航空摄像机的摄像高度确定指定水域的水葫芦的分布密度，基于所述分布密度确定对应的水质恶化程度，从而提高水质的检测效率；

(2)在对图像执行对比度加强处理的基础上，对图像的各个成分执行选择性的边缘增强，同时在具体的边缘增强中，基于成分矩阵的均方差确定对成分矩阵执行边缘增强的强度，从而实现自适应的图像处理操作。

根据本发明的一方面，提供一种基于参数解析的水质检测方法，所述方法包括：使用高度测量仪，设置在飞行器上，用于为飞行器提供其的当前高度以作为摄像高度输出。

更具体地，在所述基于参数解析的水质检测方法中，还包括：使用航空摄像机，设置在飞行器上，用于在飞行器略过指定水域时，面向下方执行对所述指定水域的航空摄像操作，以获得对应的水域拍摄图像。

更具体地，在所述基于参数解析的水质检测方法中，还包括：使用GPS定位仪，设置在飞行器上，与航空摄像机连接，用于为飞行器提供其的当前导航位置，以确定其当前是否略过指定水域。

更具体地，在所述基于参数解析的水质检测方法中，还包括：使用密度识别设备，与直方图均衡设备连接，用于基于水葫芦的成像特征从均衡处理图像中匹配出一个或多个水葫芦对象，并将所述均衡处理图像中的水葫芦对象的数量作为实时分布数量输出；使用信号转换设备，与所述密度识别设备、所述高度测量仪和所述航空摄像机连接，用于基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度；使用水质鉴别设备，与所述信号转换设备连接，用于基于所述指定水域的水葫芦的分布密度确定与其成正比的所述指定水域的水质恶化程度。

本发明的基于参数解析的水质检测方法原理可靠，数据有效。由于基于水葫芦在成像图像中的实时分布数量、航空摄像机的视角以及航空摄像机的摄像高度确定指定水域的水葫芦的分布密度，并基于所述分布密度确定对应的水质恶化程度，从而提高了水质的检测效率。

具体实施方式

下面将对本发明的实施方案进行详细说明。

图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有他的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，他能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。

在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、建索引以及查询。

目前，对于南方的一些湖泊，水葫芦的数据能够直接决定当前水域的水质的好坏，然而，在存在这一重要判断依据的情况下，目前却缺乏相应水葫芦的图像识别机制，自然缺乏基于水葫芦分布密度对水域水质进行判断的有效机制。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种基于参数解析的水质检测方法，能够有效解决相应的技术问题。

根据本发明实施方案示出的基于参数解析的水质检测装置包括：

高度测量仪，设置在飞行器上，用于为飞行器提供其的当前高度以作为摄像高度输出。

接着，继续对本发明的基于参数解析的水质检测装置的具体结构进行进一步的说明。

所述基于参数解析的水质检测装置中还可以包括：

航空摄像机，设置在飞行器上，用于在飞行器略过指定水域时，面向下方执行对所述指定水域的航空摄像操作，以获得对应的水域拍摄图像。

所述基于参数解析的水质检测装置中还可以包括：

GPS定位仪，设置在飞行器上，与航空摄像机连接，用于为飞行器提供其的当前导航位置，以确定其当前是否略过指定水域。

所述基于参数解析的水质检测装置中还可以包括：

密度识别设备，与直方图均衡设备连接，用于基于水葫芦的成像特征从均衡处理图像中匹配出一个或多个水葫芦对象，并将所述均衡处理图像中的水葫芦对象的数量作为实时分布数量输出；

信号转换设备，与所述密度识别设备、所述高度测量仪和所述航空摄像机连接，用于基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度；

水质鉴别设备，与所述信号转换设备连接，用于基于所述指定水域的水葫芦的分布密度确定与其成正比的所述指定水域的水质恶化程度；

EDO DRAM存储芯片，与指令提取设备连接，用于预先存储预设解析度阈值；

解析度辨别设备，与所述航空摄像机连接，用于接收所述水域拍摄图像，对所述水域拍摄图像的即时解析度进行辨别处理，以获得并输出对应的即时解析度；

指令提取设备，与所述解析度辨别设备连接，用于接收所述即时解析度，并在所述即时解析度大于等于所述预设解析度阈值时，发出第一控制指令；

所述指令提取设备还用于在所述即时解析度小于所述预设解析度阈值时，发出第二控制指令；

对比度加强设备，与所述指令提取设备连接，用于在接收到的即时解析度大于等于预设解析度阈值时方接收来自所述解析度辨别设备的水域拍摄图像，还用于基于所述水域拍摄图像执行对比度加强处理，以获得对应的对比度加强图像；

成分检测设备，与所述对比度加强设备连接，用于接收所述对比度加强图像，对所述对比度加强图像执行成分空间转换，以获得所述对比度加强图像的LAB颜色空间下的L成分矩阵、A成分矩阵B成分矩阵；

针对性增强设备，与所述成分检测设备连接，用于基于所述L成分矩阵的均方差确定对所述L成分矩阵执行边缘增强的强度，基于所述A成分矩阵的均方差确定对所述A成分矩阵执行边缘增强的强度，对所述B成分矩阵不进行边缘增强；

图像组合设备，与所述针对性增强设备连接，用于将边缘增强后的L成分矩阵、边缘增强后的A成分矩阵和未边缘增强的B成分矩阵进行组合操作，以获得对应的组合操作图像；

直方图均衡设备，与所述图像组合设备连接，用于将所述组合操作图像执行直方图均衡操作，以获得均衡处理图像；

其中，在所述针对性增强设备中，基于所述L成分矩阵的均方差确定对所述L成分矩阵执行边缘增强的强度包括：所述L成分矩阵的均方差越大，对所述L成分矩阵执行边缘增强的强度越高；

其中，在所述针对性增强设备中，基于所述A成分矩阵的均方差确定对所述A成分矩阵执行边缘增强的强度包括：所述A成分矩阵的均方差越大，对所述A成分矩阵执行边缘增强的强度越高；

其中，在所述信号转换设备中，基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度包括：所述实时分布数量越多，确定的指定水域的水葫芦的分布密度越高；

其中，在所述信号转换设备中，基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度包括：所述航空摄像机的视角越宽，确定的指定水域的水葫芦的分布密度越低；

其中，在所述信号转换设备中，基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度包括：所述摄像高度越高，确定的指定水域的水葫芦的分布密度越低。

所述基于参数解析的水质检测装置中还可以包括：

最近邻插值设备，与所述直方图均衡设备连接，用于接收均衡处理图像，并对所述均衡处理图像执行最近邻插值处理，以获得并输出相应的最近邻插值图像；

双线性插值设备，与所述直方图均衡设备连接，用于接收均衡处理图像，并对所述均衡处理图像执行双线性插值处理，以获得并输出相应的双线性插值图像；

三次多项式插值设备，与所述直方图均衡设备连接，用于接收均衡处理图像，并对所述均衡处理图像执行三次多项式插值处理，以获得并输出相应的三次多项式插值图像；

模糊度评估设备，分别与所述密度识别设备、所述最近邻插值设备、所述双线性插值设备和所述三次多项式插值设备连接，用于接收所述最近邻插值图像、所述双线性插值图像和所述三次多项式插值图像，并计算所述最近邻插值图像的模糊度到所述均衡处理图像的模糊度的比值以作为第一比值，计算所述双线性插值图像的模糊度到所述均衡处理图像的模糊度的比值以作为第二比值，计算所述三次多项式插值图像的模糊度到所述均衡处理图像的模糊度的比值以作为第三比值，并从所述第一比值、所述第二比值和所述第三比值中选择最小值对应的插值图像作为目标插值图像以替换所述均衡处理图像发送给所述密度识别设备。

根据本发明实施方案示出的基于参数解析的水质检测方法包括：

使用高度测量仪，设置在飞行器上，用于为飞行器提供其的当前高度以作为摄像高度输出。

接着，继续对本发明的基于参数解析的水质检测方法的具体步骤进行进一步的说明。

所述基于参数解析的水质检测方法还可以包括：

使用航空摄像机，设置在飞行器上，用于在飞行器略过指定水域时，面向下方执行对所述指定水域的航空摄像操作，以获得对应的水域拍摄图像。

所述基于参数解析的水质检测方法还可以包括：

使用GPS定位仪，设置在飞行器上，与航空摄像机连接，用于为飞行器提供其的当前导航位置，以确定其当前是否略过指定水域。

所述基于参数解析的水质检测方法还可以包括：

使用密度识别设备，与直方图均衡设备连接，用于基于水葫芦的成像特征从均衡处理图像中匹配出一个或多个水葫芦对象，并将所述均衡处理图像中的水葫芦对象的数量作为实时分布数量输出；

使用信号转换设备，与所述密度识别设备、所述高度测量仪和所述航空摄像机连接，用于基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度；

使用水质鉴别设备，与所述信号转换设备连接，用于基于所述指定水域的水葫芦的分布密度确定与其成正比的所述指定水域的水质恶化程度；

使用EDO DRAM存储芯片，与指令提取设备连接，用于预先存储预设解析度阈值；

使用解析度辨别设备，与所述航空摄像机连接，用于接收所述水域拍摄图像，对所述水域拍摄图像的即时解析度进行辨别处理，以获得并输出对应的即时解析度；

使用指令提取设备，与所述解析度辨别设备连接，用于接收所述即时解析度，并在所述即时解析度大于等于所述预设解析度阈值时，发出第一控制指令；

所述指令提取设备还用于在所述即时解析度小于所述预设解析度阈值时，发出第二控制指令；

使用对比度加强设备，与所述指令提取设备连接，用于在接收到的即时解析度大于等于预设解析度阈值时方接收来自所述解析度辨别设备的水域拍摄图像，还用于基于所述水域拍摄图像执行对比度加强处理，以获得对应的对比度加强图像；

使用成分检测设备，与所述对比度加强设备连接，用于接收所述对比度加强图像，对所述对比度加强图像执行成分空间转换，以获得所述对比度加强图像的LAB颜色空间下的L成分矩阵、A成分矩阵B成分矩阵；

使用针对性增强设备，与所述成分检测设备连接，用于基于所述L成分矩阵的均方差确定对所述L成分矩阵执行边缘增强的强度，基于所述A成分矩阵的均方差确定对所述A成分矩阵执行边缘增强的强度，对所述B成分矩阵不进行边缘增强；

使用图像组合设备，与所述针对性增强设备连接，用于将边缘增强后的L成分矩阵、边缘增强后的A成分矩阵和未边缘增强的B成分矩阵进行组合操作，以获得对应的组合操作图像；

使用直方图均衡设备，与所述图像组合设备连接，用于将所述组合操作图像执行直方图均衡操作，以获得均衡处理图像；

其中，在所述针对性增强设备中，基于所述L成分矩阵的均方差确定对所述L成分矩阵执行边缘增强的强度包括：所述L成分矩阵的均方差越大，对所述L成分矩阵执行边缘增强的强度越高；

其中，在所述针对性增强设备中，基于所述A成分矩阵的均方差确定对所述A成分矩阵执行边缘增强的强度包括：所述A成分矩阵的均方差越大，对所述A成分矩阵执行边缘增强的强度越高；

其中，在所述信号转换设备中，基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度包括：所述实时分布数量越多，确定的指定水域的水葫芦的分布密度越高；

其中，在所述信号转换设备中，基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度包括：所述航空摄像机的视角越宽，确定的指定水域的水葫芦的分布密度越低；

其中，在所述信号转换设备中，基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度包括：所述摄像高度越高，确定的指定水域的水葫芦的分布密度越低。

所述基于参数解析的水质检测方法还可以包括：

使用最近邻插值设备，与所述直方图均衡设备连接，用于接收均衡处理图像，并对所述均衡处理图像执行最近邻插值处理，以获得并输出相应的最近邻插值图像；

使用双线性插值设备，与所述直方图均衡设备连接，用于接收均衡处理图像，并对所述均衡处理图像执行双线性插值处理，以获得并输出相应的双线性插值图像；

使用三次多项式插值设备，与所述直方图均衡设备连接，用于接收均衡处理图像，并对所述均衡处理图像执行三次多项式插值处理，以获得并输出相应的三次多项式插值图像；

使用模糊度评估设备，分别与所述密度识别设备、所述最近邻插值设备、所述双线性插值设备和所述三次多项式插值设备连接，用于接收所述最近邻插值图像、所述双线性插值图像和所述三次多项式插值图像，并计算所述最近邻插值图像的模糊度到所述均衡处理图像的模糊度的比值以作为第一比值，计算所述双线性插值图像的模糊度到所述均衡处理图像的模糊度的比值以作为第二比值，计算所述三次多项式插值图像的模糊度到所述均衡处理图像的模糊度的比值以作为第三比值，并从所述第一比值、所述第二比值和所述第三比值中选择最小值对应的插值图像作为目标插值图像以替换所述均衡处理图像发送给所述密度识别设备。

另外，GPS的前身是美国军方研制的一种子午仪卫星定位系统(Transit)，1958年研制，1964年正式投入使用。该系统用5到6颗卫星组成的星网工作，每天最多绕过地球13次，并且无法给出高度信息，在定位精度方面也不尽如人意。然而，子午仪系统使得研发部门对卫星定位取得了初步的经验，并验证了由卫星系统进行定位的可行性，为GPS的研制埋下了铺垫。由于卫星定位显示出在导航方面的巨大优越性及子午仪系统存在对潜艇和舰船导航方面的巨大缺陷。美国海陆空三军及民用部门都感到迫切需要一种新的卫星导航系统。

为此，美国海军研究实验室(NRL)提出了名为Tinmation的用12到18颗卫星组成10000km高度的全球定位网计划，并于1967年、1969年和1974年各发射了一颗试验卫星，在这些卫星上初步试验了原子钟计时系统，这是GPS精确定位的基础。而美国空军则提出了621-B的以每星群4到5颗卫星组成3至4个星群的计划，这些卫星中除1颗采用同步轨道外其余的都使用周期为24h的倾斜轨道，该计划以伪随机码(PRN)为基础传播卫星测距信号，其强大的功能，当信号密度低于环境噪声的1％时也能将其检测出来。伪随机码的成功运用是GPS得以取得成功的一个重要基础。海军的计划主要用于为舰船提供低动态的2维定位，空军的计划能供提供高动态服务，然而系统过于复杂。由于同时研制两个系统会造成巨大的费用而且这里两个计划都是为了提供全球定位而设计的，所以1973年美国国防部将2者合二为一，并由国防部牵头的卫星导航定位联合计划局(JPO)领导，还将办事装置设立在洛杉矶的空军航天处。该装置成员众多，包括美国陆军、海军、海军陆战队、交通部、国防制图局、北约和澳大利亚的代表。[1]

最初的GPS计划在美国联合计划局的领导下诞生了，该方案将24颗卫星放置在互成120度的三个轨道上。每个轨道上有8颗卫星，地球上任何一点均能观测到6至9颗卫星。这样，粗码精度可达100m，精码精度为10m。由于预算压缩，GPS计划不得不减少卫星发射数量，改为将18颗卫星分布在互成60度的6个轨道上，然而这一方案使得卫星可靠性得不到保障。1988年又进行了最后一次修改：21颗工作星和3颗备用星工作在互成60度的6条轨道上。这也是GPS卫星所使用的工作方式。

GPS导航系统是以全球24颗定位人造卫星为基础，向全球各地全天候地提供三维位置、三维速度等信息的一种无线电导航定位系统。它由三部分构成，一是地面控制部分，由主控站、地面天线、监测站及通讯辅助系统组成。二是空间部分，由24颗卫星组成，分布在6个轨道平面。三是用户装置部分，由GPS接收机和卫星天线组成。民用的定位精度可达10米内。

最后应注意到的是，在本发明各个实施例中的各功能设备可以集成在一个处理设备中，也可以是各个设备单独物理存在，也可以两个或两个以上设备集成在一个设备中。

所述功能如果以软件功能设备的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于参数解析的水质检测方法，其特征在于，所述方法包括：

使用高度测量仪，设置在飞行器上，用于为飞行器提供其的当前高度以作为摄像高度输出。

2.如权利要求1所述的基于参数解析的水质检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用航空摄像机，设置在飞行器上，用于在飞行器略过指定水域时，面向下方执行对所述指定水域的航空摄像操作，以获得对应的水域拍摄图像。

3.如权利要求2所述的基于参数解析的水质检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用GPS定位仪，设置在飞行器上，与航空摄像机连接，用于为飞行器提供其的当前导航位置，以确定其当前是否略过指定水域。

4.如权利要求3所述的基于参数解析的水质检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用密度识别设备，与直方图均衡设备连接，用于基于水葫芦的成像特征从均衡处理图像中匹配出一个或多个水葫芦对象，并将所述均衡处理图像中的水葫芦对象的数量作为实时分布数量输出；

使用信号转换设备，与所述密度识别设备、所述高度测量仪和所述航空摄像机连接，用于基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度；

使用水质鉴别设备，与所述信号转换设备连接，用于基于所述指定水域的水葫芦的分布密度确定与其成正比的所述指定水域的水质恶化程度；

使用EDO DRAM存储芯片，与指令提取设备连接，用于预先存储预设解析度阈值；

使用解析度辨别设备，与所述航空摄像机连接，用于接收所述水域拍摄图像，对所述水域拍摄图像的即时解析度进行辨别处理，以获得并输出对应的即时解析度；

使用指令提取设备，与所述解析度辨别设备连接，用于接收所述即时解析度，并在所述即时解析度大于等于所述预设解析度阈值时，发出第一控制指令；

所述指令提取设备还用于在所述即时解析度小于所述预设解析度阈值时，发出第二控制指令；

使用对比度加强设备，与所述指令提取设备连接，用于在接收到的即时解析度大于等于预设解析度阈值时方接收来自所述解析度辨别设备的水域拍摄图像，还用于基于所述水域拍摄图像执行对比度加强处理，以获得对应的对比度加强图像；

使用成分检测设备，与所述对比度加强设备连接，用于接收所述对比度加强图像，对所述对比度加强图像执行成分空间转换，以获得所述对比度加强图像的LAB颜色空间下的L成分矩阵、A成分矩阵B成分矩阵；

使用针对性增强设备，与所述成分检测设备连接，用于基于所述L成分矩阵的均方差确定对所述L成分矩阵执行边缘增强的强度，基于所述A成分矩阵的均方差确定对所述A成分矩阵执行边缘增强的强度，对所述B成分矩阵不进行边缘增强；

使用图像组合设备，与所述针对性增强设备连接，用于将边缘增强后的L成分矩阵、边缘增强后的A成分矩阵和未边缘增强的B成分矩阵进行组合操作，以获得对应的组合操作图像；

使用直方图均衡设备，与所述图像组合设备连接，用于将所述组合操作图像执行直方图均衡操作，以获得均衡处理图像；

其中，在所述针对性增强设备中，基于所述L成分矩阵的均方差确定对所述L成分矩阵执行边缘增强的强度包括：所述L成分矩阵的均方差越大，对所述L成分矩阵执行边缘增强的强度越高；

其中，在所述针对性增强设备中，基于所述A成分矩阵的均方差确定对所述A成分矩阵执行边缘增强的强度包括：所述A成分矩阵的均方差越大，对所述A成分矩阵执行边缘增强的强度越高；

其中，在所述信号转换设备中，基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度包括：所述实时分布数量越多，确定的指定水域的水葫芦的分布密度越高；

其中，在所述信号转换设备中，基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度包括：所述航空摄像机的视角越宽，确定的指定水域的水葫芦的分布密度越低；

其中，在所述信号转换设备中，基于所述实时分布数量、所述航空摄像机的视角以及所述摄像高度确定所述指定水域的水葫芦的分布密度包括：所述摄像高度越高，确定的指定水域的水葫芦的分布密度越低。

5.如权利要求4所述的基于参数解析的水质检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用最近邻插值设备，与所述直方图均衡设备连接，用于接收均衡处理图像，并对所述均衡处理图像执行最近邻插值处理，以获得并输出相应的最近邻插值图像；

使用双线性插值设备，与所述直方图均衡设备连接，用于接收均衡处理图像，并对所述均衡处理图像执行双线性插值处理，以获得并输出相应的双线性插值图像；

使用三次多项式插值设备，与所述直方图均衡设备连接，用于接收均衡处理图像，并对所述均衡处理图像执行三次多项式插值处理，以获得并输出相应的三次多项式插值图像；

使用模糊度评估设备，分别与所述密度识别设备、所述最近邻插值设备、所述双线性插值设备和所述三次多项式插值设备连接，用于接收所述最近邻插值图像、所述双线性插值图像和所述三次多项式插值图像，并计算所述最近邻插值图像的模糊度到所述均衡处理图像的模糊度的比值以作为第一比值，计算所述双线性插值图像的模糊度到所述均衡处理图像的模糊度的比值以作为第二比值，计算所述三次多项式插值图像的模糊度到所述均衡处理图像的模糊度的比值以作为第三比值，并从所述第一比值、所述第二比值和所述第三比值中选择最小值对应的插值图像作为目标插值图像以替换所述均衡处理图像发送给所述密度识别设备。