回轉(zhuǎn)窯火焰圖像的分割與檢索方法研究.pdf

1、近年來，隨著回轉(zhuǎn)窯自動控制水平、計算機軟硬件及數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，在回轉(zhuǎn)窯生產(chǎn)中計算機看火正在逐漸取代或輔助人工看火。這樣便會產(chǎn)生海量的數(shù)字火焰圖像數(shù)據(jù)，如何有效的檢索和應(yīng)用這些圖像則成為一個比較重要的研究課題。 基于內(nèi)容的圖像檢索是對描述圖像的各種底層特征進行檢索，通過計算這些特征值相似性，返回近似的結(jié)果。目前，該課題已經(jīng)成為一個研究熱點，在醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)檢索領(lǐng)域、人臉數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域、交通工具數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域以及其他眾多的圖像數(shù)據(jù)

2、庫領(lǐng)域中獲得廣泛應(yīng)用并取得了較好效果。在此基礎(chǔ)上，本文對回轉(zhuǎn)窯火焰圖像進行了深入分析和實驗研究，對采集的火焰圖像進行預(yù)處理，分割圖像，提取圖像的各種特征，建立了圖像數(shù)據(jù)庫，研究了火焰圖像的檢索和聚類挖掘，主要工作和貢獻包括如下幾點： 1．介紹了回轉(zhuǎn)窯控制系統(tǒng)中圖像處理的技術(shù)，對基于內(nèi)容圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)和聚類在基于內(nèi)容圖像檢索中地應(yīng)用進行了較為系統(tǒng)的研究和探討，并對灰色系統(tǒng)理論進行了綜述和討論。 2．針對遺傳算法的早熟現(xiàn)象

3、，提出了一種改進的基于遺傳算法和Otsu理論的火焰圖像分割算法，通過與常用單閾值、基于遺傳算法和Otsu理論的分割算法對比，結(jié)果表明該改進算法分割效果最好，能夠較好地應(yīng)用于實踐中；對分割后的火焰圖像，研究了火焰圖像的各種特征提取方法和算法：提取了火焰、物料和紋理特征。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)了火焰圖像數(shù)據(jù)庫，利用采集得到的數(shù)據(jù)完成數(shù)據(jù)庫的建設(shè)。 3．針對圖像檢索過程中相似度計算的不足，將數(shù)據(jù)挖掘中的灰關(guān)聯(lián)分析引入到基于內(nèi)容的圖像檢