回转窑火焰图像的分割与检索方法研究

摘要

近年来，随着回转窑自动控制水平、计算机软硬件及数字图像处理技术的不断发展，在回转窑生产中计算机看火正在逐渐取代或辅助人工看火。这样便会产生海量的数字火焰图像数据，如何有效的检索和应用这些图像则成为一个比较重要的研究课题。 基于内容的图像检索是对描述图像的各种底层特征进行检索，通过计算这些特征值相似性，返回近似的结果。目前，该课题已经成为一个研究热点，在医学图像数据检索领域、人脸数据库领域、交通工具数据库领域以及其他众多的图像数据库领域中获得广泛应用并取得了较好效果。在此基础上，本文对回转窑火焰图像进行了深入分析和实验研究，对采集的火焰图像进行预处理，分割图像，提取图像的各种特征，建立了图像数据库，研究了火焰图像的检索和聚类挖掘，主要工作和贡献包括如下几点： 1．介绍了回转窑控制系统中图像处理的技术，对基于内容图像检索关键技术和聚类在基于内容图像检索中地应用进行了较为系统的研究和探讨，并对灰色系统理论进行了综述和讨论。 2．针对遗传算法的早熟现象，提出了一种改进的基于遗传算法和Otsu理论的火焰图像分割算法，通过与常用单阈值、基于遗传算法和Otsu理论的分割算法对比，结果表明该改进算法分割效果最好，能够较好地应用于实践中；对分割后的火焰图像，研究了火焰图像的各种特征提取方法和算法：提取了火焰、物料和纹理特征。在此基础上，设计并实现了火焰图像数据库，利用采集得到的数据完成数据库的建设。 3．针对图像检索过程中相似度计算的不足，将数据挖掘中的灰关联分析引入到基于内容的图像检索中，应用灰关联规则改进相似度量度，并以回转窑火焰图像为对象，提出一种基于灰关联度的火焰图像的检索方法，应用灰关联度作为加权因子计算被检索图像与数据库中图像的相似度，从而得到一系列相近检索结果。最后，本文简要介绍了图像检索系统仿真平台的设计与实现。该平台提供一个图像检索算法的仿真环境。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录

声明

第1章 绪 论

1.1引言

1.2文献综述

1.2.1氧化铝回转窑控制系统综述

1.2.2基于内容图像检索综述

1.2.3图像聚类研究

1.2.4灰色系统研究

1.3研究意义

1.4本文主要工作和组织结构

1.4.1本文主要工作

1.4.2论文组织结构

第2章 火焰图像的获取与处理

2.1火焰图像的获取及预处理

2.1.1火焰图像的获取

2.1.2火焰图像预处理

2.2火焰图像特征提取

2.2.1纹理特征

2.2.2火焰及物料的一般特征

2.2.3火焰特征提取试验

2.3小结

第3章 一种基于自适应遗传算法和Otsu理论的图像分割算法

3.1引言

3.2基本理论基础

3.2.1Otsu理论

3.2.2遗传算法基本原理

3.3基于GA的Otsu算法

3.4改进的GA阈值选取算法

3.4.1自适应交叉算子

3.4.2自适应变异算子

3.4.3算法实现的具体步骤

3.5实验结果分析

3.6小结

第4章 一种基于灰关联度的聚类检索算法

4.1引言

4.2基本概念

4.3基于灰关联度聚类检索算法

4.4实验结果分析

4.5小结

第5章 实验仿真平台设计

5.1系统概括

5.2系统模块设计

5.2.1数据库构建模块

5.2.2图像检索系统模块

5.3典型使用流程

5.4小结

结论

参考文献

致谢

附录A (攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录)