最新第十一章 数字图像处理应用教学讲义ppt.ppt

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1、第十一章数字图像处理应用一、火焰图像检测系统结构(一)系统结构图11－1为200MW火焰图像检测系统结构成图。图11－1系统构成系统主要组成有：1.火焰图像传感器2.视频分配器3.视频切换矩阵4.画面分割器5.上位机工程师站6.下位机工作站7.录像机等（2）特征提取设置如图11－8示的三个特征提取区域，在相应区域内提取火焰燃烧的特征参数。区域A设置原则是：一般情况下，火焰的黑龙区、初燃区和燃烧区都落在该区域内。图11－8特征提取区域（3）RBF神经网络RBF神经网络输入层到隐含层的映射具有特征聚类功能，因此RBF神经网络在分类能力和学习速

2、度上优于其它神经网络，故采用该神经网络进行着火判别。RBF神经网络为三层前向网络，隐含层径向基函数采用高斯函数，其第j元的输出与输入向量的关系为：输出层为2个神经元，其输出（）与隐含层输出（）的关系为:网络理想输出状态（1,0）为着火；（0,0）为熄火；（0,1）为灭火；（1,1）为故障。第二节燃烧稳定性判别一、燃烧稳定性特征彩色火焰图像的G色度图像的差分图像能较好地反映出未燃区域变化，其G色度值的差分图像定义为：用表示在时间间隔内的火焰G色度图像的相对变化量，其定义为:其中为比例因子,作用有:一突出变化量二调整参数与语言的模糊关系二、判

3、别方法燃烧稳定性判别方法如图11－12所示，采用了模糊模式识别方法进行燃烧稳定性判。图11－12燃烧稳定性判别方法用一个差分图像相对变化量来判别燃烧稳定性，其效果不理想。而用二个差分图像相对变化量来进行燃烧稳定性判别可有效克服燃烧波动的随机影响，提高燃烧稳定性判别正确率。此外采样图像的间隔也是影响判别的一个重要因素。大，采样图像失去反映燃烧稳定性信息；太小，未燃区域变化不明显，容易误判。在一定条件下，燃烧稳定性与差分图像相对变化量在概念层上的关系用语言描述如下：如果大，且大，则不稳定燃烧；如果大，且中，则不稳定燃烧；如果中，且大，则不稳定

4、燃烧；其它情况下，为稳定燃烧。第三节二维温度场测量一、测量机理（一）CCD摄像机CCD成像是一个光电转换过程，在理想情况下，面阵CCD器件在像点处的输出电流与该点光照度的关系为：当物距远大于镜头焦距f时，像点的光照度与该点CCD所能接收到的相应物体亮度的关系为:在CCD摄像机中除了对CCD器件输出电流信号放大之外，还进行了γ校正以满足图像显示要求。因此摄像机在像点的实际输出电压与该点所对应的曝光量关系为:（二）理想温度模型在正常曝光范围内，温度小于3000K时，由Wein定律可以得到:上式可整理得到彩色CCD摄像机的三色测温公式：二、实际

5、测温模型彩色CCD摄像机的RGB分量输出电压、、经过图像采样后与数字图像RGB分量的灰度值近似为线性关系，于是温度与图像灰度值也存在如下非线性函数关系：BP神经网络具有自学习和逼近任意有界连续非线性函数的能力。所以利用BP神经网络来构造一个“黑箱”，并通过神经网络的自学习来逼近温度与灰度值的函数关系，其网络输入为RGB分量的灰度值，输出层为一个神经元，表示测量温度。所采用的BP神经网络结构如图11－16所示：图11－16神经网络结构三、测量结果神经网络的学习误差的定义为：第四节苹果坏损自动检测与分类一、图像处理系统苹果光学反射特性主要有如

6、下性质：在近红外波段750－1100nm内，同一品种苹果绿色、红色、黄绿色部分的反射系数基本相等，非坏损部分反射系数比坏损部分反射系数大。另外在波段750—880nm之间非坏损部分反射系数可认为是一常数。二、图像预处理(一)均值滤波苹果一些非坏损区域灰度值有不规则的小波动，这些现象可认为是由于光电子散粒噪声、矩阵式CCD器件对光敏感性不一致以及苹果本身表面情况细微变化所造成的。图11－22苹果图像图11－23图像在坏损处（横截面）灰度分布图11－24滤波后图像在坏损处（横截面）灰度分布(二)图像增强通过增加光照强度等外部条件增大坏报与非坏

7、损灰度对比度，但是在实际中增加光照强度可一定程度上增大坏损与非坏损灰度对比度，但并非是线性关系；另外光照强度的增强还受CCD摄像机光响应特性条件的限制。因此通过软件方法来增大坏损与非坏报灰度差值，以利于坏损边缘的检测。设对于相邻的两像素，在果形表面正常的情况下，可认为两相邻点的光照强度、形状因子相等。于是两相邻像素灰度差值为：图像增强后的两相邻像素灰度差值为：三、坏损检测（一）特征分析图像灰度分布具有如下特征：(1)当苹果图像中无坏损和花萼或果梗时，在理想情况下由苹果边缘至中心区域灰度值呈单调上升趋势，其等灰度曲线近似圆形。(2)图像有坏

8、损时，坏损区域的灰度值较相邻的非坏损区域灰度值小，且其差值较大(3)由于噪声的影响，在苹果正常部分其灰度值也有一些小的浅洼区，但是这些洼区的深度较坏损部分所对应的洼区要浅。（二）坏损点检测坏损