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1、回转窑火焰图像阈值分割的应用研究第27卷2007年12月计算机应用ComputerApplicationsVo1.27Dec.20o7文章编号:1001-9081(2007)S2—0075—02回转窑火焰图像阈值分割的应用研究张红亮,李劫,陈湘涛,邹忠(1.中南大学冶金科学与工程学院,长沙410083;2.中南大学信息科学与工程学院,长沙410083)(net_hotang@163.corn)摘要:提出一种基于多区域双阈值的氧化铝火焰图像分割算法.根据专家经验和实际情况定义"火焰区域"和"物料区域",再分别利用迭代阈值法计算对应的区域阈值,最后应
2、用此双阈值对火焰图像进行分割.应用电荷耦合器件(CCD)和数字图像采集卡对某氧化铝厂回转窑火焰图像进行采集,并进行预处理.实验中分别应用单阈值分割法,FCM分割法和所提出的方法进行火焰图像的分割.结果表明:提出的算法基本能达到FCM算法的分割效果,而处理速度则更快,且二者都要比单阈值分割效果要好.关键词:区域双阈值分割;火焰图像;氧化铝回转窑;图像分割中图分类号:TP391文献标志码:A0引言回转窑作为氧化铝烧结法和拜尔—烧结混联法中最重要的设备之一,其投资占车间的1/3,能耗大于总能耗的一半,其运行状态的好坏不仅影响氧化铝厂的正常运转,还关系到
3、产品的成本高低.传统氧化铝回转窑的控制通常采用有经验的工人,通过看火孔对窑头火焰的燃烧情况进行人工看火,再调整进料量,窑转速及喷煤风机的速度,实现其生产控制.但由于回转窑内部空间充满着高温气体,细小粉层等构成的高温介质,这种方式往往带有很大的主观性,而看火工人的精神状态,技术水平,责任心,实际经验等诸多因素也都影响对火焰燃烧状态的正确判断,随机性很大,从而造成了回转窑生产成本高,生产效率低,事故多发和能耗偏高.由于回转窑窑头火焰包含烧结过程中诸多重要信息,而随着计算机软硬件技术的高速发展,越来越多的学者开始对其进行研究,以期获得窑内烧结状态….其
4、中,李树涛等人研究应用神经网络进行火焰图像分割,取得了较好的分割结果,能正确分割出火焰的各区域,但该方法耗费时问较长L2;章兢等人研究应用FCM方法对火焰图像进行分割,成功分割出火焰图像的特征区域,但该方法也同样存在运行速度较慢的缺点;刘玉长等则研究了改进FCM算法在火焰分割中的应用,能够快速对火焰图像分割,但存在需要对各区域进行人工初始化设定的缺陷J.此外,众多研究应用图像处理技术及光谱辐射理论,实时地计算窑内煅烧带温度J,但由于窑内复杂的烟尘环境,使得这些测温方法或多或少存在缺陷.本文提出一种基于多区域的双阈值分割的方法,并利用CCD摄像机,
5、数字图像采集卡和工业计算机采集火焰图像,对经过预处理后的火焰图像进行处理,实现火焰图像的快速有效分割.1火焰图像阈值分割算法实现在图像处理中,由于阈值处理的直观性和易于实现的性质,使它在图像分割中占有重要地位].阈值分割法分为全局阈值法和局部阈值法两种.全局阈值法指利用全局信息(例如整幅图像的灰度直方图)对整幅图像求出最优分割阈值,可以是单阈值,也可以是多阈值.本文在对迭代阈值研究的基础上提出一种区域多阈值的算法.阈值分割主要有两个关键步骤:确定需要的分割阈值;将分割阈值与像素值比较来划分像素,这两个步骤中,确定阈值将是分割的核心[.1.1阈值分
6、割原理假设经过预处理后图像灰度值(,Y)取值范围是G=[0,255],设分割的阈值为T.<G,则图像,(,Y)应用阈值的分割结果可表示为:,0,,(,Y)≤Tl,r(,Y)={120,Tl<,(,Y)<(1)t255,,(,Y)≥其中,(,Y)表示阈值分割后该点像素灰度值.1.2区域双阈值算法区域双阈值算法是在迭代阈值算法的基础上,结合特定的图像,将人工知识应用于分割中.该算法可以分为两部分:迭代阈值算法:即阈值是通过迭代计算得到[14.15J.首先,通过选取图像灰度范围的中值作为初始阈值,后按式(2)进行迭代:『I三:÷{+掣
7、{l0i,^}='其中:h是灰度为值的像素个数,为图像的灰度级,迭代进行到Ti+.=结束,取结束时的为迭代阈值.其实现的算法流程如图1所示.区域双阈值分割算法:针对回转窑火焰图像中存在多个收稿日期:2007一O7—24;修回日期:2007—09—05.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60634020).作者简介:张红亮(1979一),男,湖南岳阳人,博士研究生,主要研究方向:工业图像处理,模式识别,冶金过程智能监控;李劫(1963一),男,湖南岳阳人,教授,博士生导师,主要研究方向:功能电极材料,冶金过程自动控制,冶金过程数值仿真;陈湘涛(1
8、973一),男,湖南临武人,博士,主要研究方向:冶金自动过程数学建模,数据挖掘和信息化;邹忠(1968一),男,湖南长沙人,副教授,博士
